摘要
叶片水分含量(LeafWaterContent,LWC)是植物生理生态的重要指标，反映了植物生长状况、水分胁迫程度以及作物产量潜力。
快速、无损、准确地估算叶片水分含量对于农业生产管理、水资源利用以及生态系统监测具有重要意义。
高光谱遥感技术能够获取植物叶片丰富的光谱信息，为叶片水分含量估算提供了有效手段。
本文综述了基于辐射传输模型和高光谱植被指数的叶片水分含量估算研究进展。
首先，介绍了叶片水分含量、辐射传输模型和高光谱植被指数的概念及其相互关系；其次，回顾了基于辐射传输模型和高光谱植被指数的叶片水分含量估算研究现状，重点分析了不同模型和指数的优缺点以及适用范围；接着，总结了两种方法的对比研究，并探讨了其各自的适用条件和局限性；最后，展望了叶片水分含量估算研究的未来发展方向，包括多源数据融合、模型改进以及应用拓展等方面。
关键词：叶片水分含量；高光谱遥感；辐射传输模型；植被指数；估算模型
叶片水分含量(LeafWaterContent,LWC)是指单位鲜质量或单位叶面积上所含水分的质量或体积，是植物生理生态的重要指标之一。
它直接影响植物的光合作用、蒸腾作用和呼吸作用等生理过程，是反映植物生长状况、水分胁迫程度以及作物产量潜力的重要指标[1]。
传统的叶片水分含量测量方法主要有烘干称重法、电容法等，这些方法需要采摘植物叶片，存在耗时费力、破坏性强等缺点，难以满足大面积、快速、动态监测的需求。
高光谱遥感技术能够获取植物叶片丰富的光谱信息，为叶片水分含量估算提供了快速、无损、便捷的有效手段[2-3]。
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