叶面积指数(leaf area index, LAI)是森林生态系统中一个关键的生理和生物量生产指标，对于理解和评估森林生态系统功能具有重要意义。LAI反映了单位面积上树叶的表面积，与光合作用、呼吸作用、蒸腾作用等生态系统过程密切相关，并且是全球气候变化研究中的一个重要变量。长期监测LAI结合生态系统建模，可以为森林生态系统生产力、碳储存以及气候变化影响提供重要信息。此外，LAI还可以作为森林胁迫的指标，用于研究环境胁迫因子与森林健康之间的关系。
然而，目前获取LAI的方法存在一定的局限性。直接测量LAI需要通过破坏性采样或收集落叶来物理测量叶面积，这种方法耗时费力且成本高昂。因此，研究者们开发了多种间接方法来估算LAI，包括基于地面森林调查数据的“自下而上”方法和基于卫星遥感数据的“自上而下”方法。尽管这两种方法在理论上应该提供相似的信息，但它们在实际应用中存在差异。地面森林调查数据能够提供详细的森林结构信息，但其覆盖范围有限；而卫星遥感数据虽然能够提供大尺度的空间信息，但可能无法准确反映森林密度等细节。此外，现有研究中对于如何整合这两种方法以提高LAI估算的准确性和一致性，仍缺乏深入的探讨和有效的解决方案。
近日，奥地利自然资源与生命科学大学林业研究所的Muhammed Sinan研究团队在Forest Ecosystems期刊上发表文章：How to determine the leaf area index (LAI) of forests: A comparison of forest inventory versus satellite-driven estimates。研究人员通过对比奥地利国家森林调查(NFI)的地面数据和MODIS、Sentinel卫星数据估算的LAI，分析了两种方法的一致性，并探讨了森林密度对LAI估算的影响。
结果表明，地面森林调查与卫星数据在估算LAI时具有一致性，但地面数据的变异性更大(图1)。基于国家森林调查(NFI)的“自下而上”方法和基于卫星数据（MODIS和Sentinel）的“自上而下”方法在估算LAI时总体上是一致的，但NFI数据的LAI估算值具有更大的变异性，这主要是因为地面调查数据能够更细致地反映森林密度的变化，而卫星数据提供的是像素平均值。
卫星估算得出LAI需要考虑森林密度，否则会导致高估。当冠层竞争因子(CCF)小于250时，卫星估算的LAI值会显著高于森林调查数据(图2)。这表明在森林密度较低的情况下，卫星数据可能会高估LAI。因此，为了提高卫星估算LAI的准确性，需要对森林密度进行校正。
不同森林类型（针叶林、阔叶林、混交林）的LAI估算结果存在差异(图2)。具体来说，针叶林的LAI估算值最高，阔叶林次之，混交林最低。这种差异可能与不同森林类型的结构和生理特性有关。针叶林通常具有更高的叶面积密度，而阔叶林和混交林的叶面积密度则相对较低。
通过校正函数可以改进卫星LAI估算的准确性(图3)。研究开发了一种基于CCF的校正函数，用于调整卫星LAI估算值。应用该校正函数后，卫星LAI估算值与地面调查数据更为一致，能够提供更准确、无偏的LAI估算结果。这表明在生态系统建模中使用LAI时，考虑森林密度和结构特征是提高估算准确性的关键。
森林地面数据能更细致地反映森林密度变化，而卫星数据提供像素平均值，导致两者在LAI估算上存在差异。通过开发校正函数，可显著提高卫星LAI估算的准确性，使其与地面数据更为一致。未来研究可进一步探索森林密度与LAI估算之间的关系，优化森林管理策略以平衡森林密度调整与生态系统服务之间的关系，为森林生态系统的科学管理和全球气候变化研究提供更准确的方法支持。
Cite this article
Sinan, M., Hasenauer, H., 2025. How to determine the leaf area index (LAI) of forests: A comparison of forest inventory versus satellite-driven estimates. For. Ecosyst. 13, 100332.
https://doi.org/10.1016/j.fecs.2025.100332
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.fecs.2025.100332
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