植被监测新范式！Python驱动机器学习反演NDVI/LAI关键技术解析在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下，植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术，正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是机器学习与深度学习算法的突破，为解决这些难题提供了全新路径。AI 凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力，能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性，显著提升植被参数（如叶面积指数、叶绿素含量、植被覆盖度等）反演的精度与鲁棒性。从支持向量机到卷积神经网络，从传统机器学习到