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摘要：叶面积指数（LAI）是定量研究土壤-植被-大气传输系统中能量和质量平衡的重要输入参数。作为一种主动遥感技术，光探测和测距（LiDAR）为描述森林冠层LAI提供了一种新方法。本文回顾了利用离散机载LiDAR扫描仪（DALS）获取的点云数据（PCD）反演LAI的主要方法，其验证方案及其局限性。基于DALS PCD的LAI反演方法有两种，即经验回归和间隙分数（GF）模型。在经验模型中，与树高相关的变量，LiDAR穿透指数（LPI）和冠层盖度是使用最广泛的代理变量。与高度相关的代理使用最多；然而，LPI 被证明是最有效的代理。基于比尔-朗伯定律的 GF 模型已被证明可用于估计 LAI；然而，LPI 的适用性取决于地点、树种和 LiDAR 系统。在先前研究的局部验证中，观察到经验模型和 GF 模型在时间、空间和不同 DALS 系统之间的可扩展性较差，这意味着仍然需要现场测量来校准这两种类型的模型。使用 DALS PCD 校正聚集效应和木质材料的影响以及经验模型和 GF 模型的饱和效应的方法仍需进一步探索。最重要的是，需要进一步开展工作，重点评估已发布方法对新地理环境、不同 DALS 传感器和调查特征的可迁移性，并在此基础上确定每个因素对使用 DALS PCD 进行 LAI 检索过程的影响。此外，从方法论的角度来看，利用 DALS PCD 表征冠层的 3D 结构、充分利用机器学习方法在多源数据融合中的能力、开发包括 LAI 在内的冠层结构参数的时空可扩展模型以及使用多源和异构数据都是有前途的研究领域。
使用离散机载激光雷达估算森林叶面积指数
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