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摘要： 叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是植被生长状况的重要指标，反映了农田生态系统的生产力水平。以江苏省东台市水稻田为研究区，基于多时相高分一号WFV影像提取的水稻植被指数数据，结合样区同步测量的不同生长期水稻叶面积指数数据，利用随机森林算法构建研究区水稻LAI反演模型。研究结果表明：随机森林算法反演的研究区水稻LAI与实测验证值相关性较好，R2达到0.88，RMSE仅为1.03，能准确反映研究区水稻LAI生长季的变化趋势，不同时段LAI测量值与反演值相对误差均值为15%，且GF\|1 WFV影像对研究区水、路网的分辨能力较高，总体上适用于农田LAI的反演。 关键词： 叶面积指数;  聚集度系数;  GF-1 WFV影像;  ')" href="#">随机森林     Abstract: Leaf Area Index(LAI) is an important indicator of vegetation growth and reflects the productivity of farmland ecosystems.In this study，rice LAI was mapping using LAI retrieved model based on rice vegetation indexes from multi\|temporal GF\|1 WFV and situ LAI measurements data obtained in different rice growing periods over rice fields taking Dongtai county，Jiangsu province as a case study.The LAI retrieval model was constructed using random forest algorithm(RF).Results showed that the RF model achieved high accuracy that the RMSE was 1.03 and the coefficients of determination(R2) between retrieved LAI and measured LAI reached 0.88.The mean relative error between retrieved LAI and measured LAI in different growing periods was 15%.The trend of rice LAI could be reflected by the retrieved value and GF\|1 WFV data has high ability to distinguish the waters and road network in study area.

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