叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是描述植被冠层几何结构和定量陆地生态系统中光合作用、呼吸作用、蒸腾、碳和养分循环,以及降水截获等过程的物质与能量交换的最重要的生物物理参数之一,也是表征作物长势动态和预测产量的重要指标。遥感技术具有高时效性和宏观性的优势,利用遥感反演是获取区域及全球LAI的重要手段,但光谱和空间尺度效应的存在,限制了源自不同遥感传感器LAI产品的统一应用。而现阶段对光谱尺度效应的系统研究还相对缺乏,而空间尺度效应的机理研究仍较为薄弱。而小麦作为典型的连续型分布植被,其不同生育期的冠层结构和生理特征具有明显差异,造成其光谱特征及像元空间异质性的不同。因此,本论文旨在以小麦冠层LAI为研究对象,综合运用植被冠层辐射传输模型、数值模拟及多种信息处理和数理统计方法,研究遥感反演冠层LAI对光谱和空间尺度的响应特征。为LAI遥感产品业务化生产、真实性检验以及传感器设计提供理论依据和方法途径,为小麦各生育期长势监测和生产力遥感预测提供技术支撑。围绕该目标,本论文基于冠层辐射传输模型PROSAIL正演,结合连续小波变换方法,对主要生育期遥感反演小麦冠层LAI对光谱尺度的响应特征进行分析；基于数值模拟方法和PROSAIL模型反演,对主要生育期遥感反演小麦冠层LAI对空间尺度的响应特征进行分析。论文主要研究内容和结论如下：1.阐明了主要生育期小麦冠层光谱反射特征,及其随冠层LAI的变化特征。结果表明,不同生育期小麦冠层LAI的变化趋势与小麦营养生长、生殖生长及衰老规律一致；而小麦冠层光谱在可见光区域变化特征与色素含量变化一致,在近红外波段变化特征与冠层和叶片结构有关。LAI与可见光波段反射率为显著负相关关系,与近红外波段反射率呈显著正相关关系；与光谱反射率的一阶导数在400～450 nm、500～540 nm、690～780nm左右的波段范围内主要呈正相关关系。与LAI相关性最高的多光谱和高光谱植被指数分别为EVI和MCARI/OSAVI。2.建立了基于连续小波变换方法对主要生育期LAI估算对不同光谱尺度(波段位置和波段宽度)响应分析的方法,得到了主要生育期LAI估算对光谱尺度的响应规律。基于Mexican Hat和Haar连续小波变换对冠层反射率及其一阶导数进行小波分解,得到表征不同光谱波段位置和波段宽度的小波系数。分别采用Pearson’s相关性分析和基于广义回归神经网络(GRNN)的敏感性分析方法对小波系数与LAI的相关性和敏感性进行分析。结果表明,小波系数与LAI的相关性随波长增加而增加,R2高值主要出现在红光和近红外两个区域的各个小波尺度上。而LAI对基于反射率的小波系数的敏感性在红光区域最高,LAI对基于反射率一阶导数的敏感性在红边位置处最高,敏感性均随小波尺度增加而增加。3.提取了主要生育期LAI估算的最优波段位置和宽度,研究了宽波段拟合的最佳光谱响应函数,以拟合的宽波段构建多种形式的光谱指数,分析了LAI估算的最优光谱指数形式,并建立了相应的最优LAI估算模型。结果表明,不同生育期基于冠层反射率的最优波段基本上均位于红和近红外区域,红光区域最优波段宽度均在10nm级,而在近红外区域波段宽度则在100nm左右。利用反射率一阶导数,除红、近红外波段以外,可很好地提取红边位置及小麦生长后期在蓝、橙等波段与LAI相关的特征波段。各个生育期在最优波段宽度上差异较小。Haar小波对与LAI相关的小麦冠层光谱特征进行提取的能力弱于Mexican Hat小波。而以高斯函数进行模拟的光谱响应函数所拟合的宽波段反射率与LAI的相关性最强。本研究所构造的主要生育期最优光谱指数,相对于现有传感器多光谱指数,与LAI相关性更好；相对于现有多种高光谱指数,相关性接近但并未高于前者,但宽波段光谱指数有提高信噪比的优势。4.基于数值模拟方法模拟了主要生育期不同端元(小麦冠层和土壤背景)比例下的一系列混合像元,采用半变异函数和二维小波变换方法对其空间异质性进行定量描述。在模拟混合像元反射率的基础上,利用粒子群最优化算法(PSO)和PROSAIL模型反演了像元尺度LAI。分别以Pearson’s相关性分析和基于GRNN的敏感性分析,探讨了LAI反演值对空间异质性指标的响应情况。结果表明,小波方差所对应的尺度与像元的空间分辨率相一致,更适于解释像元空间尺度问题。以小波方差值表征的像元空间异质性,随冠层端元比例增加先增大再减小,随空间尺度增加先增大再减小。不同生育期而言,孕穗期像元尺度LAI值与各尺度上空间异质性的相关性最高,返青拔节(前)期次之,而灌浆乳熟(前)期相关性最低；随尺度增加,像元尺度LAI与空间异质性的相关性先增加后降低。不同生育期像元尺度LAI对空间异质性的敏感性差异较小,随尺度增加敏感性先降低后增加。