羅洪斌，岳彩榮，張國飛，龍飛，楊文俊，徐婉婷

(西南林業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，云南 昆明 650224)

葉面積指數(shù)(leaf area index ,LAI)定義為單位地面上所有葉片單面面積的總和[1]。作為重要的森林參數(shù)之一，在生態(tài)系統(tǒng)中有重要作用。傳統(tǒng)的葉面積指數(shù)測量效率低，測量范圍小，雖然測量精度有一定的保障，但會對植被造成一定的破壞，且僅能獲取點尺度的測量結(jié)果。遙感技術(shù)的發(fā)展使葉面積指數(shù)的準確、 大范圍、 無損壞地監(jiān)測成為可能[2]，目前基于遙感的森林葉面積指數(shù)監(jiān)測主要依靠激光雷達、光學(xué)、微波等手段，激光雷達具有穿透性，可以穿透冠層并快速獲得大面積的高精度的森林冠層以及林分內(nèi)部結(jié)構(gòu)參數(shù)，但覆蓋區(qū)域有限；光學(xué)遙感數(shù)據(jù)以其長時間序列、全球區(qū)域尺度覆蓋和高重訪周期的特點，在大區(qū)域尺度的森林葉面積指數(shù)監(jiān)測中有不可替代的作用，但需建立在大量地面樣本點基礎(chǔ)上[3-4]。因此，基于機載激光雷達協(xié)同不同監(jiān)測體系進行尺度上推的葉面積指數(shù)監(jiān)測有著重要作用。

1 傳統(tǒng)點尺度的森林葉面積指數(shù)測量

1.1 直接測量法

葉面積指數(shù)的直接測量通常借助測量工具對獲取的植被的葉片，根據(jù)葉面積指數(shù)的定義進行計算，其測量方法主要包括：(1)格點法和方格法；(2)描形稱重法；(3)鮮重打孔法；(4)落葉收集法；(5)分層收割法。直接測量的優(yōu)點是測量方法成熟、測量結(jié)果真實可靠，可作為間接測量結(jié)果的驗證數(shù)據(jù)，但缺點在于測量需要破壞性采集植被葉片，對植被具有破壞性，而且測量效率低，多用于單株尺度的葉面積指數(shù)測量[5-7]。其中葉片尺度上直接測量法得到的結(jié)果精度較高，而單株尺度葉面積指數(shù)多以葉片樣本的測量結(jié)果基于異速生長方程計算得到，因此單株葉面積指數(shù)的結(jié)果存在一定誤差，也有通過落葉收集進行測量，但效率較低。

1.2 間接測量法

間接測量法通常測定與葉面積指數(shù)相關(guān)的參數(shù)，以植被冠層內(nèi)外輻射的參數(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)輻射傳輸過程進行測量，或者借助一定的數(shù)學(xué)模型結(jié)合胸徑、樹高、郁閉度等并與葉面積指數(shù)建立估測模型。其測量方法主要有：(1)點接觸法；(2)消光系數(shù)法；(3)經(jīng)驗公式法；(4)光學(xué)儀器測量法。目前較為廣泛采用的是光學(xué)儀器測量法，主要是通過觀測輻射透過率或通過獲取和分析植被冠層的半球影像來計算葉面積指數(shù)，主要測量儀器有LAI -2000、AccuPAR、Sunscan、Sunfleck ceptometer Demon、TRAC 及魚眼等。間接測量相較于直接測量的優(yōu)點是測定方便、測量效率高、對植被的破壞性較小[5]，但結(jié)果往往存在較多的不確定性。其中，經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ǘ嗍腔诋愃偕L方程計算得到單株葉面積指數(shù)進而得到樣地尺度葉面積指數(shù)，無法做到對所有樣本進行采樣，會對結(jié)果有一定影響；消光系數(shù)法和光學(xué)儀器法受林分狀況和天氣條件影響較為嚴重，不同郁閉度的林分消光系數(shù)不同，具體值難以測定。光學(xué)儀器的觀測天頂角不同以及受到植被的葉片聚集效應(yīng)、木質(zhì)組分和葉傾角分布的差異會導(dǎo)致觀測結(jié)果存在一定差異，而這些參數(shù)往往不是固定值會隨著林分狀況的變化而變化，且最終的結(jié)果還是以多次測量的平均值為準，在不同的觀測角度和觀測次數(shù)下所得到的最終結(jié)果也不相同[8-9]。

2 條帶尺度的機載激光雷達森林葉面積指數(shù)反演

2.1 機載激光雷達的優(yōu)勢和原理

機載激光雷達(airborne light laser detection and ranging，LiDAR)是目前主流的一種主動遙感技術(shù)，能夠快速獲得林分冠層以及內(nèi)部三維結(jié)構(gòu)信息，因此廣泛應(yīng)用于森林參數(shù)的提取。由于工作平臺的不同，激光雷達可以分為4類：背包式激光雷達(由人工攜帶激光雷達傳感器進行測量)，車載平臺的激光雷達，機載(無人機和有人機)激光雷達，以及星平臺的激光雷達[10-11]；另外，也可以按照激光雷達的光斑大小來進行劃分，主要分為大光斑激光雷達和小光斑激光雷達。在森林參數(shù)獲取中應(yīng)用最為廣泛的是機載小光斑激光雷達，小光斑激光雷達具有穿透性，可以穿透冠層并快速獲得高精度的森林冠層以及林分內(nèi)部結(jié)構(gòu)參數(shù)[12]。機載激光雷達通過發(fā)射激光脈沖進行目標探測，根據(jù)激光的發(fā)射和返回時間結(jié)合傳感器平臺的高度及掃描角度和激光發(fā)射方向，就可通過坐標信息的結(jié)算獲得探測對象的三維結(jié)構(gòu)信息[13]?；驹砜杀硎緸椋?/p>

式中:t為激光從發(fā)出點到目標物的往返時間，c為光速，R為目標物與傳感器之間的距離。

激光脈沖到達目標時會產(chǎn)生回波，回波強度則可表示為：

2.2 激光雷達葉面積指數(shù)反演方法

激光雷達技術(shù)的發(fā)展，為森林資源的精確、高效調(diào)查提供了可能，進一步發(fā)揮了遙感技術(shù)在林業(yè)中的優(yōu)勢，目前基于機載激光雷達的葉面積指數(shù)監(jiān)測方法可分為兩種:一種是結(jié)合地面樣本與機載激光雷達統(tǒng)計特征的經(jīng)驗?zāi)Ｐ头?，另一種是基于比爾朗博定律的物理模型反演法。

2.2.1 經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱莘?/p>

經(jīng)驗?zāi)Ｐ头☉?yīng)用于激光雷達進行森林參數(shù)反演的研究起步較早，前蘇聯(lián)早在1977年就公開發(fā)表應(yīng)用激光雷達進行森林參數(shù)測量[15]。隨后美國和加拿大開展了大量應(yīng)用激光雷達技術(shù)進行森林參數(shù)測量的研究實驗。在葉面積指數(shù)的反演中，經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱莘椒ㄖ饕ㄟ^提取激光雷達的高度、密度、強度等統(tǒng)計參數(shù)與實測葉面積指數(shù)建立回歸模型實現(xiàn)葉面積指數(shù)反演。在研究的早期Lim K、Korhonen L等[16-17]通過機載激光雷達數(shù)據(jù)應(yīng)用點云統(tǒng)計分析法計算出森林高度數(shù)據(jù)，然后與實測數(shù)據(jù)進行回歸分析，對葉面積指數(shù)進行估測，得到了較好的結(jié)果，為激光雷達的森林參數(shù)估測奠定了基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上李文娟等[18]利用機載激光雷達對森林結(jié)構(gòu)參數(shù)(樹高、冠幅、胸徑和葉面積指數(shù))進行反演，研究表明機載激光雷達可以精確地對森林結(jié)構(gòu)參數(shù)進行反演。對于基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱莘▉碚f，與反演結(jié)果最為相關(guān)的因素主要有兩方面：一是地面調(diào)查樣本的精度，這與地面數(shù)據(jù)獲取過程中所采用的儀器、方法和天氣條件又有著重要聯(lián)系；另一方面是反演模型的選擇，現(xiàn)有的估測回歸估測方法大致分為線性的多元、逐步、偏最小二乘回歸等以及非線性的隨機森林、支持向量機、深度學(xué)習(xí)等[19-20]。早期的研究多采用簡單的線性回歸進行森林葉面積指數(shù)的反演，而在實際情況中，葉面積指數(shù)與激光雷達參數(shù)之間的關(guān)系并不都是簡單的線性關(guān)系，因此非線性模型在葉面積指數(shù)的反演中逐漸被廣泛應(yīng)用。但非線性模型的參數(shù)設(shè)置也是影響精度的重要因素，隨著算法體系的完善和計算平臺的進步，模型的優(yōu)化逐漸成為了提高反演精度的手段之一，例如采用貝葉斯算法、遺傳算法以及粒子群優(yōu)化算法來優(yōu)化模型參數(shù)或者采用多模型組合進行自變量的降維來提高算法的精度和效率。近年來逐漸興起的深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用又把經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱莘椒ㄌ岣叩搅艘粋€新的高度，因此反演精度在逐步提高。

但是基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷臋C載激光雷達葉面積指數(shù)反演中間過程缺乏物理意義，僅是通過對點云進行預(yù)處理計算點云的統(tǒng)計特征，進而結(jié)合經(jīng)驗回歸模型進行葉面積指數(shù)的反演，雖然所有的研究都表明了基于點云和經(jīng)驗?zāi)Ｐ涂蓪崿F(xiàn)高精度的葉面積指數(shù)反演，但由于反演過程中經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷挠嬎氵^程缺少物理意義，從而導(dǎo)致反演的結(jié)果存在一定的不確定性，例如同一個反演模型在相同條件下由于參數(shù)的差異導(dǎo)致結(jié)果存在一定的差異，另外對于不同的研究對象和不同的研究區(qū)，所適用的最佳模型也并不固定，因此其可推廣性還待進一步研究。

2.2.2 基于比爾朗博定律物理模型法

在經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱莸幕A(chǔ)上，隨著激光雷達技術(shù)的迅速發(fā)展，基于物理模的直接反演法也逐漸成為一個研究熱點,為此，諸多學(xué)者提出了大量研究算法。Neslon等[21-22]最初研究發(fā)現(xiàn)激光脈沖的穿透力與冠層郁閉度高度相關(guān)，指出在森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)獲取中具有非常大的潛力；Peduzzi 等[23]分析了激光穿透指數(shù)(LPI)、植被回波數(shù)、植被覆蓋度等變量并與實測葉面積指數(shù)進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)激光穿透指數(shù)能夠較為精確的反演葉面積指數(shù)。激光雷達在進行植被信息獲取時，激光脈沖打到植被冠層表面，一部分能量被反射，而另一部分能量將穿過植被枝葉間的間隙繼續(xù)前進，直至被遮擋，只有部分能量到達地面。而穿過植被冠層的光照強度衰減可用基于冠層間隙率的比爾朗博公式來描述，并可通比爾朗博定律推算得到葉面積指數(shù)。隨后，將孔隙理論結(jié)合比爾朗博定理的物理模型葉面積指數(shù)反演法的研究逐漸成為一個新的熱點。Richardson等的研究證明了基于單參數(shù)(k：消光系數(shù))的比爾-蘭伯特定律的模型相較于異速關(guān)系模型具有較高的精度，假設(shè)球面葉角分布的理論k值(k為0.5)和垂直光束天頂角(β為0.8)可普遍用于葉面積指數(shù)的反演[24-26]；Jeffreyj 等[27]使用離散型激光雷達數(shù)據(jù)對比基于比爾朗博定律和異速生長關(guān)系模型反演葉面積指數(shù)發(fā)現(xiàn)基于比爾朗博定律并結(jié)合消光系數(shù)的方法效果最好。此后，運用激光雷達結(jié)合物理模型進行葉面積指數(shù)反演的研究逐漸增多，邢艷秋等[28]在不同的機載激光雷達數(shù)據(jù)采樣尺度下通過計算傳統(tǒng)激光穿透指數(shù)和單束激光穿透指數(shù)，分別應(yīng)用理論模型和經(jīng)驗?zāi)Ｐ瓦M行葉面積指數(shù)估測模型構(gòu)建，表明分束激光穿透指數(shù)估測結(jié)果優(yōu)于未分束激光穿透指數(shù)估測結(jié)果，且當機載激光雷達數(shù)據(jù)采樣尺度達15 m時估算效果最佳；在此基礎(chǔ)上，駱社周等[29]利用校正后的回波強度計算出LPI，以LPI為變量基于比爾朗博定律進行森林葉面積指數(shù)反演，并且與原始回波強度和回波數(shù)反演葉面積指數(shù)的精度進行對比，發(fā)現(xiàn)通對激光雷達回波進行校正后能有效提高葉面積指數(shù)反演精度。Li W等[30-31]在該方法的基礎(chǔ)上運用激光雷達進行葉面積指數(shù)估測，并與冠層分析儀實測的葉面積指數(shù)進行對比，決定系數(shù)高達0.78；Li Y等[32]在改進算法的基礎(chǔ)上對比了激光雷達反演結(jié)果與破壞性取樣得到結(jié)果，結(jié)論說明激光雷達可以反演得到高精度植被的葉面積指數(shù)。目前已有成熟的軟件可以基于激光雷達點云數(shù)據(jù)計算葉面積指數(shù)，其中包括中科院王成研究團隊開發(fā)的“點云魔方(PCM)”以及北京數(shù)字綠土公司開發(fā)的“LiDAR360”，只需結(jié)合恰當?shù)母叨乳撝岛拖庀禂?shù)即可進行葉面積指數(shù)計算。原理如下[27]：

式中:ang為平均掃描角，GF為間隙率，k為消光系數(shù)(k=0.5適用于大部分森林，消光系數(shù)與葉片的傾角有關(guān))，ln為自然對數(shù)。

式中:ang為平均掃描角度，n為點數(shù)量，angle為第i個點的掃描角度。

式中:nground為Z值低于高度閾值的地面點數(shù)，n為總點數(shù)。

以上的研究雖表明了機載激光雷達能夠精確反演森林葉面積指數(shù)，但是從之前的研究來看，反演模型中的消光系數(shù)(0.5)只是一個經(jīng)驗值，與最佳的適用場景還有一定的差異，同時激光雷達數(shù)據(jù)的采樣大小和回波的矯正等一系列的數(shù)據(jù)處理操作對最后的結(jié)果也有一定的影響。從反演模型的過程看，此方法未考慮葉片的聚集效應(yīng)，另外間隙率模型結(jié)合比爾朗博定律進行反演過程中與間隙率直接相關(guān)的因素就是激光雷達的點云密度。一方面若激光雷達的點云密度較低，則不能夠完全反應(yīng)地面真實的林分情況，另一方面，在激光點云的處理中，地面點的分離對后續(xù)的點云特征也有一定影響；因此，反演結(jié)果有一定誤差。

3 區(qū)域尺度下機載激光雷達協(xié)同光學(xué)遙感的森林葉面積指數(shù)反演

3.1 光學(xué)遙感反演法

基于遙感的森林葉面積指數(shù)反演主要依靠激光雷達、光學(xué)、微波等手段，但是對于大區(qū)域尺度的森林葉面積實數(shù)監(jiān)測來說，光學(xué)遙感數(shù)據(jù)因其長時間序列、全球區(qū)域尺度覆蓋和高重訪周期的特點從而在大區(qū)域尺度的森林葉面積指數(shù)監(jiān)測中有不可替代的作用，如Landsat TM、ETM、OLI以及MODIS、Sentinel系列數(shù)據(jù)等。國外學(xué)者將光學(xué)遙感應(yīng)用于葉面積指數(shù)的研究較早，1983年就有研究者使用多光譜遙感數(shù)據(jù)來估算葉面積指數(shù)[33]。我國將光學(xué)遙感應(yīng)用于葉面積指數(shù)的研究始于20世紀80年代，該階段多以農(nóng)作物為研究對象，隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，90年代后把光學(xué)遙感影像應(yīng)用于森林葉面積指數(shù)的研究不斷增多[34-35]，目前葉面積指數(shù)的光學(xué)遙感反演方法主要分為經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ê臀锢砟Ｐ头ā＝?jīng)驗?zāi)Ｐ头ㄖ饕ㄟ^提取遙感影像的不同波段經(jīng)過線性或非線性組合方式產(chǎn)生的植被指數(shù)與實測葉面積指數(shù)建立回歸模型實現(xiàn)；物理模型法基于植被冠層的光子傳輸理論模擬冠層中的輻射傳輸過程，建立地表光譜反射率與葉片、冠層和背景生物物理參數(shù)的模型，采用遙感地表反射率并結(jié)合地表已知信息，通過反演模型估算葉面積指數(shù)，其反演方法包括了輻射傳輸模型和幾何光學(xué)模型等[36-39]。

3.2 多數(shù)據(jù)源協(xié)同的優(yōu)勢

機載激光雷達以其獨特的優(yōu)勢能夠獲得局部區(qū)域的植被郁閉度、樹高、葉面積指數(shù)等森林參數(shù)，但是覆蓋范圍有限。單獨利用激光雷達進行森林葉面積指數(shù)反演雖然只需要小部分地面樣本甚至不需要地面樣本就可進行森林葉面積指數(shù)反演而且還有較高的精度保證，但其局限性在于覆蓋區(qū)域有限，反演結(jié)果僅能代表局部區(qū)域。光學(xué)遙感反演的最大優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)的覆蓋范圍大，數(shù)據(jù)易獲取；而局限性在于需要結(jié)合大量的地面實測樣本進行反演，若單獨利用光學(xué)遙感進行由點到面的大區(qū)域尺度森林葉面積指數(shù)反演則需要大量的地面調(diào)查樣本，同時樣本之間還要考慮樣本與樣本的空間相關(guān)性問題，對于地形復(fù)雜地區(qū)，若采用人工進行地面樣本的采集，則需要大量的人力和資金投入，此時激光雷達就成為了解決此問題的有效手段。因此，綜合多體系結(jié)合光學(xué)遙感的大區(qū)域、全覆蓋的特點以及激光雷達的高精度自動化等特點，充分的發(fā)揮各自優(yōu)勢實現(xiàn)多數(shù)據(jù)源協(xié)同反演森林葉面積指數(shù)和其他森林結(jié)構(gòu)參數(shù)成為一種新的發(fā)展方向，綜合多體系實現(xiàn)點—條帶—面的尺度上推森林葉面積指數(shù)反演(圖1)。目前，在森林葉面積指數(shù)反演方面的研究報道并不多，見于駱社周等[40]以星載GLAS波形數(shù)據(jù)，并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法融合GLAS與TM光學(xué)遙感影像實現(xiàn)西藏林芝地區(qū)森林葉面積指數(shù)的反演；王強等[41]利用經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱莘ǚ囱莸玫綑C載激光雷達點云條帶區(qū)的葉面積指數(shù)，并以此作為訓(xùn)練樣本結(jié)合光學(xué)遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)尺度上推反演得到區(qū)域尺度的葉面積指數(shù)；羅洪斌等[42]使用機載激光雷達結(jié)合比爾朗伯定律反演得到條帶區(qū)的也面積指數(shù)，并用地面測量的結(jié)果對反演值進行驗證，在此基礎(chǔ)上以激光雷達的反演結(jié)果作為訓(xùn)練樣本結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法進行大尺度的葉面積指數(shù)反演。同樣，此研究體系也適用于生物量估測，如：龐勇等[43]協(xié)同機載機激光雷達、星載激光雷達和光學(xué)遙感數(shù)據(jù)基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ头ㄟM行尺度上推實現(xiàn)大區(qū)域森林地上生物量的反演；徐婷[44]、Wang等[45]結(jié)合機載激光雷達和Landsat TM、Sentinel-2數(shù)據(jù)進行尺度上推的生物量反演。因此機載激光雷達在區(qū)域尺度的森林葉面積指數(shù)和其他森林參數(shù)的反演中有著重要的作用。

圖1 技術(shù)路線Fig.1 Technical route

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

從3種葉面積指數(shù)監(jiān)測體系來看，不同尺度的監(jiān)測方法也存在一定的局限性(表1)，點尺度的傳統(tǒng)葉面積指數(shù)測量方法從最初采用的破壞性取樣直接測量法發(fā)展到方便快捷的儀器測量。但是測量過程中依然存在著一些不可控因素，使用葉面積儀進行測量時鏡頭的測量范圍有限，均是在林分中選取測量點進行多次測量，最后取平均值代替點尺度的林分葉面積指數(shù)，其原理是利用間隙率模型計算葉面積指數(shù)，而且對環(huán)境條件的要求較為嚴格，例如測量的時間點和天氣條件，且葉面積儀器測量的葉面積指數(shù)存在明顯的低估現(xiàn)象[46-48]。基于激光雷達的葉面積指數(shù)測量雖方便高效，但是制約因素在于理論體系和硬件方面，首先激光雷達云受地形和點云密度的影響，低密度的激光點云不能完全表征森林間隙特征，在高郁閉度區(qū)域地面點的數(shù)量和質(zhì)量對反演結(jié)果又直接影響，而高密度的點云雖能彌補缺陷但就現(xiàn)有的技術(shù)手段來說龐大的數(shù)據(jù)量對硬件設(shè)施有更高的要求；其次，采用比爾朗伯定律的物理模型反演法未考慮葉片的聚集效應(yīng)，且消光系數(shù)的經(jīng)驗值也存在一定的誤差，有研究還表明采樣尺度的大小和高度閾值的范圍對葉面積指數(shù)的反演也有一定影響[49]；再者，光學(xué)遙感反演的最大缺陷在于光飽和問題，當葉面積指數(shù)增大到一定程度時出現(xiàn)飽和現(xiàn)象[34]，光飽和問題一直以來是光學(xué)定量遙感中的一個難題,也是影響葉面積指數(shù)和其他森林參數(shù)定量反演的重要原因，而且經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷钠者m性和物理模型的可推廣性也有待商榷。

表1 不同監(jiān)測體系的優(yōu)點和局限性

從發(fā)展歷程來看點尺度的葉面積指數(shù)測量方法從最初采用的破壞性取樣直接測量法發(fā)展到方便快捷的儀器測量，其理論體系和硬軟件條件也在逐漸提高；激光雷達反演體系從最初的簡單經(jīng)驗?zāi)Ｐ头囱莅l(fā)展到多種機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及物理模型的優(yōu)化應(yīng)用，精度也在不斷提高，另外硬件軟件設(shè)施的發(fā)展和算法的更新優(yōu)化也擴展了激光雷達的應(yīng)用面，尤其近年來軟硬件設(shè)備的自動化程度有了明顯提高而且使用成本也有一定程度的降低使得激光雷達應(yīng)用的普及性有了很大的提高；光學(xué)遙感反演法在傳感器的光譜分辨率、輻射分辨率、空間和時間分辨率提升的同時，相關(guān)的反演算法也在不斷進步，所以不同尺度下的葉面積指數(shù)測量的局限性將會一步步減小。不同監(jiān)測方法的優(yōu)勢互補在區(qū)域尺度的森林葉面積指數(shù)監(jiān)測中是一個具有廣闊發(fā)展前景的方向，結(jié)合多數(shù)據(jù)源監(jiān)測體系的特征進行點—條帶—面的尺度上推監(jiān)測體系是進行大區(qū)域森林葉面積指數(shù)反演或其他森林參數(shù)反演的便捷途徑，而機載激光雷達在其間的作用顯得極為重要。

4.2 結(jié)論

傳統(tǒng)的測量主要依靠人工地面調(diào)查，多通過破壞性取樣或借助相關(guān)測量儀器進行測量，此種方法測量結(jié)果雖然較為準確，但僅能獲取單株尺度或點尺度的森林葉面積指數(shù)。光學(xué)遙感數(shù)據(jù)以其長時間序列、全球區(qū)域尺度覆蓋和高重訪周期的特點是大區(qū)域尺度的森林葉面積指數(shù)監(jiān)測必由之路，而實現(xiàn)的基礎(chǔ)是建立在大量地面調(diào)查樣本的基礎(chǔ)上，也需要花費大量的成本。隨著機載激光雷達技術(shù)的發(fā)展以及在林業(yè)中的應(yīng)用和推廣，通過無人機以及其他機載平臺搭載激光雷達傳感器能夠快速獲得精確的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)，相較于人工地面調(diào)查機載平臺能夠忽略地形條件的影響覆蓋人工難以到達的區(qū)域，在一定程度上能夠代替人工調(diào)查從而節(jié)省大量調(diào)查成本。我國每次森林資源調(diào)查都投入了大量的資金和人力，而且調(diào)查周期長，機載激光雷達技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用可為將來的森林資源調(diào)查帶來更大的便利。在條帶(中小尺度)條件下，可彌補和代替人工調(diào)查的不足，提高效率；對于大尺度監(jiān)測而言則可起到承接作用，可結(jié)合少量地面數(shù)據(jù)與激光雷達變量進行回歸得到條帶尺度的森林葉面積指數(shù)，再以此為訓(xùn)練樣本結(jié)合光學(xué)遙感數(shù)據(jù)得到大范圍的森林葉面積指數(shù)，或者直接基于激光雷達數(shù)據(jù)通過物理模型得到條帶尺度下的森林葉面積指數(shù)，再結(jié)合光學(xué)遙感數(shù)據(jù)進行尺度上推的森林葉面積指數(shù)或其他森林參數(shù)反演監(jiān)測。