近期，浙江农林大学环境与资源学院遥感兴农大学生暑期社会实践团在杜华强老师的指导下，成功构建亚热带不同森林类型“反射率-冠层参数”查找库，为顺利进行亚热带典型森林冠层参数多源遥感反演实践打下了重要的基础。
实践团成员们在完成第一步解译森林类型之后，需要建立“反射率-冠层参数”查找库，而“反射率-冠层参数”查找库的建立需运用MATLAB建立函数进行参数敏感性分析。参数敏感性分析一直被认为是用来确定模型关键参数，也是控制模型效率非常有效的过滤工具，同时也可以帮助理解模型结构，乃至发现模型缺陷，从而改善模型结构。在进行反演之前，成员们需找出量化反射率对哪些参数具有高敏感度。
实践团成员们在实践过程中利用PROSAIL模型进行冠层参数反演，先通过PROSPECT模型模拟出叶片反射率，再通过 SAIL 模型模拟出冠层反射率。PROSPECT模型进行叶片反射率模拟时，通过先给定研究区实测叶片反射率数据，不断地调试使得模型达到最优，使得最后反演的反射率与实测反射率能够较好地匹配。
在实践反演过程中所需要用到的叶面积指数（LAI）的遥感定量方法一直是遥感反演领域的热点和难点，国内外研究学者已利用多光谱与高光谱遥感数据开展了大量研究。随着高光谱传感器的研制，由于其具有光谱分辨率高、波段多、数据量大、信息量丰富、谱像合一等优点，因而对地物的识别能力更强。此外，多角度遥感能够提供植被辐射方向性信息，隐含了植被立体结构特征，因而可有效提高森林 LAI 反演精度。
实践团成员们在实践中所用到的查找表反演 LAI 的方法实际上是反演前通过用模型计算出不同的输入-输出组合，从而建立冠层叶面积指数与冠层反射率之间的对应关系。最后根据PROSAIL模型参数敏感性分析结果和检验数据确定模型输入参数的变动范围及步长，模拟不同参数组合下的冠层反射率。
至此，遥感兴农大学生暑期社会实践团在解译森林类型的基础之上，成功构建了亚热带不同森林类型“反射率-冠层参数”查找库，为最终获取不同森林类型的冠层参数，监测森林生长状况打下坚实的基础。
