基于改进QGA-ELM算法的水稻叶面积指数反演模型：精度提升与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

水稻作为全球重要的粮食作物之一，其生长状况的精准监测与产量预测对保障粮食安全至关重要。叶面积指数（LeafAreaIndex，LAI）作为表征水稻生长态势的关键生物物理参数，能够直观反映水稻群体的光合能力、物质生产与分配状况，进而为水稻生长调控与产量预估提供关键依据。适宜的叶面积指数不仅有助于协调水稻群体的源库关系，促进各器官的均衡发展，更是实现水稻高产稳产的重要保障。因此，准确获取水稻叶面积指数对于优化水稻种植管理、提升粮食产量与质量具有重要意义。

传统的水稻叶面积指数测量方法主要包