摘要: 针对用归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）估算植被叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）不仅需要大量地面 LAI 观测及其数据统计，且在植被 NDVI 饱和时难以估算 LAI 等问题，提出了一种基于数据挖掘技术的 LAI 遥感估算方法。该方法借助数据挖掘技术从有限的数据中挖掘和发现有用的信息，排除人为干扰，提高模型构建效率和精度。文中以安徽滁州地区杨树林为研究对象，获取研究区杨树林展叶期和花果期的 HJ-CDD 遥感影像，利用 LAI-2000同步测量杨树林 LAI；借助数据挖掘技术并基于杨树林展叶期和花果期估算的 LAI 值，通过筛选优化构建了杨树林生长过程中叶面积稳定期的 LAI 估算模型，并结合叶面积稳定期实测的 LAI 值验证表明该模型用于杨树林叶面积稳定期 LAI 估算的可靠性，为植被 NDVI 饱和时的LAI 遥感估算提供了一种有效的思路和方法。