广西桉树人工林叶面积指数的估测及其校正

叶面积指数(Leaf area index, LAI)是森林生态系统重要的结构参数,通过遥感技术可反演区域LAI,但其可靠性需要地面准确的实测数据进行验证。选取广西国有高峰林场不同林龄的桉树(Eucalyptus robusta)人工林为对象,以异速生长法(Allometry)为对照,综合利用植物冠层分析仪法(LAI-2200)、跟踪辐射和冠层结构分析仪法(TRAC)、半球摄影法(DHP)以及地基激光雷达法(TLS)等间接法估测样地的LAI,并考虑木质成分以及聚集效应影响,进行相应的校正处理,为地面快速、准确测量桉树人工林LAI提供参考。结果表明：桉树人工林的比叶面积为125.37±13.38 cm~2/g,通过Allometry获得的LAI变化范围在1.65—3.84,平均为2.73,不同林龄间的差异均显著(P<0.05),随着林龄的增加呈现先增加后减少的趋势。在未校正情况下,LAI-2200、TRAC、DHP、TLS估算的LAI存在显著差异(P<0.05)。与对照相比,LAI-2200在幼龄林和过熟林中估算误差最小,TRAC在成熟林中估算误差最小。相对于完全去除法,利用...     

基于数码相片Gamma校正的水稻叶面积指数估算

随着数码相机的日益普及,利用数码相机进行作物叶面积指数(LAI)测量不断得以应用。由于数码相机成像时会对入射光辐射强度进行Gamma编码变换,输出的相片DN(Digital Number)值与入射光辐射强度呈非线性关系,会造成在确定相片中植被叶片与背景的分割阈值时出现误差,并最终导致LAI估算存在较大不确定性。以水稻为研究对象,获取不同生长期水稻冠层相片并结合同步LAI 2000测量的LAI数据,基于相片Gamma校正原理,对水稻不同生长期冠层相片进行Gamma校正,在此基础上利用冠层孔隙率方法,估算不同生长期水稻LAI。结果表明,经过Gamma校正相片估算的水稻LAI总体精度有显著提高,相片估算的IMAGE LAI与LAI-2000测量值比较的决定系数达到0.71(P0.05)。在整个观测期内,两种方法观测的LAI值在时间变化趋势上表现一致,但在不同生长期内存在差别,在水稻分蘖期和拔节期相片估算的IMAGE LAI要高于LAI-2000测量值,孕穗期到抽穗期期间IMAGE LAI低于LAI-2000测量值,乳熟期到成熟期IMAGE LAI又高于LAI-2000的观测结果。     

自动曝光对半球摄影法测量叶面积指数及其季节变化的影响

自动曝光是影响半球摄影法(DHP)测量叶面积指数(LAI)精度的重要误差源之一.本研究基于小兴安岭地区的阔叶红松林、白桦次生林、红松人工林和兴安落叶松人工林,利用DHP和LAI-2200植物冠层分析仪分别测量6—9月每个月中旬的LAI,首先比较两种方法测量LAI的差异性,再检验森林类型和测量时期对建立两种方法测定值间的相关关系是否存在显著影响,最后构建适于校正不同森林类型不同时期自动曝光对DHP测量LAI产生误差的经验模型.结果表明: 4种森林类型4个时期内,在自动曝光设置下DHP测量的LAI比LAI-2200测量值低估20%～49%;森林类型对构建两种方法测量LAI值的经验模型不存在显著影响,而测量时期存在显著影响.本研究构建的A、B两种分类经验模型,分别适用于校正4种森林类型在6和9月、7和8月DHP测量的LAI.经分类经验模型校正后,DHP测量4种森林类型4个时期的LAI值提高了45%～79%,测量精度可提高到83%～94%.通过DHP和LAI-2200测量LAI值间的经验模型,可有效校正自动曝光对DHP测量LAI的影响,极大地提高其测量精度,为使用DHP快捷、高效地测量不同森林类型的LAI及其季节动态提供技术支持.     

SunScan冠层分析仪在测量大豆叶面积指数中的应用

SunScan冠层分析仪是一种利用间接测量法观测叶面积指数(LAI)的仪器,通过给定反映植被几何特征的椭球体叶倾角分布参数(ELADP),测量透射率获得LAI.于2005、2006年在黑龙江省嫩江县鹤山农场布设大豆试验地,通过比较LI-3100叶面积仪直接测量的LAI和SunSean冠层分析仪间接测量的LAI,得出ELADP率定结果,并验证了SunScan冠层分析仪测量LAI的精度.结果表明:用SunScan测量大豆冠层LAI时,ELADP取值为4.0;设定该参数后,SunSean测量的LAI与LI-3100测量结果一致,二者拟合的线性回归方程显著;随生长季叶面积的变化,SunScan测量误差略有变化;播种后50～85 d,Sun-Scan观测值偏低7.2%,播种96 d以后观测值偏高12.5%,播种后85～96 d与LI-3100观测值十分接近,误差只有2.0%;经过参数率定后的SunScan测量LAI效果较好.     

新疆喀纳斯国家自然保护区植被叶面积指数观测与遥感估算

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是重要的植被结构参数,调控着植被与大气之间的物质与能量交换,在生态环境脆弱的我国西北部开展植被LAI的研究对阐明该地区植被对气候变化和人类活动的响应特征具有重要的科学意义.利用LAI-2200和TRAC仪器观测了新疆喀纳斯国家级自然保护区森林和草地的有效叶面积指数(LAIe)和真实LAI,构建了其遥感估算模型,生成了研究区LAIe和LAI的空间分布图.在此基础上,分析了LAI随地形因子(海拔、坡度、坡向)的变化特征,探讨了将其应用于估算研究区森林生物量密度的可行性,并评估了研究区MODIS LAI产品的精度.结果表明:研究区阔叶林、针阔混交林、针叶林、草地LAIe的平均值分别为4.40、3.18、2.57、1.76,LAI的平均值分别为4.76、3.93、3.27、2.30.LAIe和LAI的高值主要集中分布在湖泊和河流附近;植被LAI随海拔、坡度和坡向的变化表现出明显的垂直地带性的特点.LAI随海拔和坡度的增加呈现先增加后减小的变化趋势,坡向对针叶林和草地LAI的影响明显,但对阔叶林和针阔混交林LAI的影响较弱;森林生物量密度(BD)随LAI增加而线性增加(BD=44.396LAI-25.946,R2=0.83),研究区森林生物量密度平均值为120.3 t/hm2,估算的总生物量为5.0×l06 t;MODIS LAI产品与利用TM数据生成的LAI之间具有一定的相似性(森林R2=0.42,草地R2=0.53),但森林和草地的MODIS LAI产品分别比利用TM数据生成的LAI偏低16.5％和24.4％.     

杨树林全生长期LAI遥感估算模型适用性

基于时间序列的植被叶面积指数(LAI)估算方法一直是遥感领域研究的热点,对植被全生长期LAI进行估算以跟踪其生长情况具有重要的实用意义。以此为出发点,以滁州地区杨树林为研究对象,获取多时相环境卫星CCD(简称HJ-CDD)遥感影像,并利用LAI-2000同步测量杨树林叶面积指数(LAI)。使用归一化植被指数(NDVI)分别建立展叶期、花果期、叶面积稳定期和落叶始期的LAI估算模型,通过对比分析得到了全生长期LAI估算模型,并利用实测LAI对估算LAI进行了验证。最后进一步对该模型的适用性进行了验证,结果表明,此模型对于各个时期LAI的估算具有一定的适用性和有效性,可用于全生育期的遥感LAI生成,从而为LAI的动态变化监测提供了一种有效的研究思路和方法途径。     

利用不同分辨率卫星影像的NDVI数据估算叶面积指数(LAI)——以岷江上游为例

短周期的低分辨率遥感数据为大面积估算LAI及季节动态和物候趋势提供了有利工具,但基于高分辨率LAI的遥感估算模型在低分辨率遥感数据上应用有很大的不确定性。研究利用LAI-2000冠层分析仪与跟踪辐射和冠层结构测量仪(TRAC),测定了岷江上游流域范围内490块野外调查样地(50m×50m样方)的LAI数据,结合同期较高精度卫星数据(TM)建立了不同植被类型的LAI-NDVI算法,在经过传感器的相对校正后,将这种算法应用到同期分辨率较低的MODIS数据和SPOT VEGETATION数据上。结果表明,30m分辨率的TM LAI的均值为4.53,250m MODIS LAI的均值为3.55,1000m VGT LAI的均值为4.20,随着栅格分辨率的降低,总体标准差有增加的趋势,并且LAI值也有不同程度的低估,其中MODIS LAI值被低估约22%。但利用TM LAI数据验证MODIS和VGT LAI数据后发现,250m的MODIS数据预测误差在30%左右,1000m的SPOT数据预测误差则高达50%,空间重采样分析表明,栅格分辨率的降低是导致预测误差扩大的主要原因,而这也是岷江流域植被分布破碎化的体现。     

基于不同空间尺度遥感影像估算森林叶面积指数的差异

地面测量点对遥感像元的代表性如何,怎样获取像元的相对真值,多大的空间分辨率可以真实地反映森林区域的叶面积指数(LAI),这些都是定量遥感中的重要问题.本研究计算LAI-2200和TRAC两种冠层分析仪测量的空间范围,并结合GF-2(4.1 m)、Sentinel-2(10 m)、Landsat-8(30 m)3种不同空间分辨率遥感影像,找到各尺度下像元的相对真值,在保持真值观测面积和遥感获取面积一致的条件下,基于一元指数和多元回归模型,对比分析不同空间分辨率影像对估算森林LAI的影响,并对3种影像模型进行30和100 m尺度下的检验以及各自数据集的空间代表性评价,比较得出最适合表达研究区域森林LAI的尺度.结果表明:对于森林来说,高分辨率并不一定能充分反映森林LAI.基于3种分辨率影像的统计模型都能很好地估测森林LAI,其中,基于Sentinel-2的反演精度最高,基于GF-2的反演精度最低.30和100 m尺度下的检验结果表明,基于GF-2反演模型高估了森林LAI,基于Landsat-8的反演模型低估了森林LAI,基于Sentinel-2分辨率的统计模型可以很好地估测研究区域森林LAI.     

利用不同分辨率卫星影像的NDVI数据估算叶面积指数(LAI) ——以岷江上游为例

短周期的低分辨率遥感数据为大面积估算LAI及季节动态和物候趋势提供了有利工具,但基于高分辨率LAI的遥感估算模型在低分辨率遥感数据上应用有很大的不确定性。研究利用LAI-2000冠层分析仪与跟踪辐射和冠层结构测量仪(TRAC),测定了岷江上游流域范围内490块野外调查样地（50m×50m样方）的LAI数据,结合同期较高精度卫星数据（TM）建立了不同植被类型的LAI-NDVI算法,在经过传感器的相对校正后,将这种算法应用到同期分辨率较低的MODIS数据和SPOT VEGETATION数据上。结果表明,30m 分辨率的TM LAI的均值为4.53,250m MODIS LAI的均值为3.55,1000m VGT LAI的均值为4.20,随着栅格分辨率的降低,总体标准差有增加的趋势,并且LAI值也有不同程度的低估,其中MODIS LAI值被低估约22%。但利用TM LAI数据验证MODIS 和VGT LAI数据后发现,250m的MODIS数据预测误差在30%左右,1000m的SPOT数据预测误差则高达50%,空间重采样分析表明,栅格分辨率的降低是导致预测误差扩大的主要原因,而这也是岷江流域植被分布破碎化的体现。     

祁连山区青海云杉林冠层叶面积指数的反演方法

叶面积指数(Leaf area index, LAI)是陆地生态系统的一个十分重要的结构参数。随着空间精细化模型的发展和基于过程的分布式模拟技术的应用, 对LAI的区域估算显得越来越重要, 但目前尚缺乏有效的估算手段。该项研究以青海云杉(Picea crassifolia)林为研究对象, 利用LAI-2000冠层分析仪、鱼眼镜头法和经验公式法对林冠层LAI进行了测定, 观测值分别为1.03~3.70、0.48~2.26和2.27~8.20, 显然, 仪器测定值偏低。针对针叶的集聚效应导致仪器测定值偏低的现象, 利用跟踪辐射与冠层结构测量仪(TRAC)测定的青海云杉林聚集系数计算调整系数, 对鱼眼镜头法获取的LAI值进行订正。根据高分辨率的遥感数据反演青海云杉林的植被指数与LAI的关系, 最后获得了较合理的该地区林冠层LAI的空间分布图。     

利用直接法和间接法测定针阔混交林叶面积指数的季节动态

利用光学仪器法能够快速、高效地测定森林生态系统的叶面积指数(leaf area index, LAI)。然而, 评估该方法测定针阔混交林LAI季节动态准确性的研究较少。该研究基于凋落物法测定了小兴安岭地区阔叶红松(Pinus koraiensis)林LAI的季节动态, 其结果可代表真实的LAI。参考真实的LAI, 对半球摄影法(digital hemispherical photography, DHP)和LAI-2000植物冠层分析仪测定的有效叶面积指数(effective LAI, L_e)进行了评估。首先对DHP测定LAI过程中采用的不合理曝光模式(自动曝光)进行了系统校正。同时, 测定了光学仪器法估测LAI的主要影响因素(包括木质比例(woody-to-total area ratio, α)、集聚指数(clumping index, Ω_E)和针簇比(needle-to-shoot area ratio, γ_E))的季节变化。结果表明: 3种不同方法测定的LAI均表现为单峰型的季节变化, 8月初达到峰值。从5月至11月, DHP测定的L_e比真实的LAI低估50%-59%, 平均低估55%; 而LAI-2000植物冠层分析仪测定的L_e比真实的LAI低估19%-35%, 平均低估27%。DHP测定的L_e 经过自动曝光, α、Ω_E和γ_E校正后, 精度明显提高, 但仍比真实的LAI低估6%-15%, 平均低估9%; 相对而言, LAI-2000植物冠层分析仪测定的L_e经过α、Ω_E和γ_E校正后, 精度明显提高, 各时期与真实的LAI的差异均小于9%。研究结果表明, 考虑木质部和集聚效应对光学仪器法的影响后, DHP和LAI-2000植物冠层分析仪均能相对准确地测定针阔混交林LAI的季节动态, 其中, DHP的测定精度高于85%, 而LAI-2000植物冠层分析仪的测定精度高于91%。     

Measuring seasonal dynamics of leaf area index in a mixed conifer-broadleaved forest with direct and indirect methods

利用光学仪器法能够快速、高效地测定森林生态系统的叶面积指数(leaf area index, LAI)。然而, 评估该方法测定针阔混交林LAI季节动态准确性的研究较少。该研究基于凋落物法测定了小兴安岭地区阔叶红松(Pinus koraiensis)林LAI的季节动态, 其结果可代表真实的LAI。参考真实的LAI, 对半球摄影法(digital hemispherical photography, DHP)和LAI-2000植物冠层分析仪测定的有效叶面积指数(effective LAI, L_e)进行了评估。首先对DHP测定LAI过程中采用的不合理曝光模式(自动曝光)进行了系统校正。同时, 测定了光学仪器法估测LAI的主要影响因素(包括木质比例(woody-to-total area ratio, α)、集聚指数(clumping index, Ω_E)和针簇比(needle-to-shoot area ratio, γ_E))的季节变化。结果表明: 3种不同方法测定的LAI均表现为单峰型的季节变化, 8月初达到峰值。从5月至11月, DHP测定的L_e比真实的LAI低估50%-59%, 平均低估55%; 而LAI-2000植物冠层分析仪测定的L_e比真实的LAI低估19%-35%, 平均低估27%。DHP测定的L_e 经过自动曝光, α、Ω_E和γ_E校正后, 精度明显提高, 但仍比真实的LAI低估6%-15%, 平均低估9%; 相对而言, LAI-2000植物冠层分析仪测定的L_e经过α、Ω_E和γ_E校正后, 精度明显提高, 各时期与真实的LAI的差异均小于9%。研究结果表明, 考虑木质部和集聚效应对光学仪器法的影响后, DHP和LAI-2000植物冠层分析仪均能相对准确地测定针阔混交林LAI的季节动态, 其中, DHP的测定精度高于85%, 而LAI-2000植物冠层分析仪的测定精度高于91%。     

小麦LAI-2000观测值对辐亮度变化的响应

利用LAI-2000植物冠层分析仪和ASD光谱仪,通过固定点拔节期冬小麦叶面积指数(LAI)观测实验和同步光谱辐亮度实验,测量了晴天条件下,固定点冬小麦从中午至傍晚24个不同时刻的LAI值及对应的辐亮度。继之分析了此段时间内测得的定点冬小麦LAI值分别与对应时刻可见光和近红外谱段的天空光辐亮度、总辐亮度和太阳直射辐亮度值之间的相关性。结果表明,无论波长小于490nm的谱段,还是波长大于490 nm的谱段,LAI与天空光辐亮度、总辐亮度和太阳直射辐亮度都呈负相关,相关系数(R2)高达0.8左右;尤其LAI与天空光辐亮度的负相关性最高,这种相关性随着波长的增大而减小。LAI与各谱段天空光辐亮度的相关性特征可为LAI-2000晴天观测的LAI值归一化修正处理提供一种新思路和技术途径,以消除太阳直射光的影响,从而解决LAI-2000只能在晴天观测的局限性,拓展LAI-2000在晴天观测条件下的适用性。     

利用3种校正方案提高间接法测定兴安落叶松人工林叶面积指数的精度

木质部和集聚效应是影响间接法测定叶面积指数(LAI)精度的主要因素, 尤其是木质部的校正一直存在争议。针对这一问题, 该研究首先利用半球摄影法(DHP)和LAI-2000植物冠层分析仪法(LAI-2000法) 2种间接法测定了小兴安岭兴安落叶松(Larix gmelinii)人工林叶面积最大时期的有效LAI (L_e), 然后提出了A、B、C 3种校正方案来提高间接法的测定精度。同时, 利用凋落物法和异速生长方程法2种直接法测定LAI, 以凋落物法测定值为标准来评估3种校正方案的校正效果, 并检验天顶角范围对校正结果是否存在显著影响。结果表明: 在0-45° (1-3环)、0-60° (1-4环)、45°-60° (4环)及0-75° (1-5环) 4种不同天顶角范围内, DHP测定的L_e比凋落物法、异速生长方程法测定值分别低估19%-32%和8%-29%; 而LAI-2000法也得到相似的结论, 分别低估9%-30%和8%-28%。虽然校正方案A高估了木质部对LAI的贡献, 但在45º-60º天顶角范围内, 能有效地校正DHP测定的L_e, 在1-3环和1-4环天顶角范围内, 能有效地校正LAI-2000法测定的L_e。4种天顶角范围内, 校正方案B均能有效地校正DHP测定的L_e。整体来看, 4种天顶角范围内, 校正方案C对DHP和LAI-2000法测定值的校正效果均优于其他2种方案。研究结果表明除木质部和集聚效应外, 天顶角范围的选择也是决定间接法测定LAI精度的重要因素。     

Improving the accuracy of indirect methods in estimating leaf area index using three correction schemes in a Larix gmelinii plantation

Aims Woody materials and clumping effects are key error sources in estimating leaf area index (LAI) by optical methods. However, how to correct the error caused by woody materials has not reached consensus. The aims of this study are (1) to evaluate the accuracy of optical methods for estimating effective LAI (L_e) in a deciduous needle leaf forest stand, and (2) to develop a practical correction scheme to improve the accuracy of optical methods in estimating LAI.Methods L_ewas estimated by two indirect methods (i.e., digital hemispherical photography (DHP) and LAI-2000 plant canopy analyzer method (LAI-2000 method) in an annual maximum leaf area period in a Larix gmelinii plantation. Then, we developed three correction schemes to improve the accuracy of indirect methods in estimating LAI. Meanwhile, two direct methods (i.e., litter collection and allometry methods) were used to estimate LAI. Taking LAI from litter collection as a reference, we evaluated the effectiveness of three correction schemes and tested the influence of zenith angle ranges on the correction results.Important findings With zenith angle ranges of 0-45° (rings 1-3), 0-60° (rings 1-4), 45°-60° (ring 4) and 0-75° (rings 1-5), L_eobtained from DHP underestimated LAI from both litter collection and allometry by 19%-32% and 18%-29%, respectively. L_efrom LAI-2000 method with four zenith angles also underestimated LAI from both litter collection and allometry by 9%-30% and 8%-28%, respectively. Although the contribution of woody materials to LAI was overestimated in correction scheme A, it was effective in correcting L_efrom DHP with zenith angles of 45º-60º (ring 4), and also effective for L_efrom LAI-2000 method with zenith angles of rings both 1-3 and 1-4. Correction scheme B was all effective in correcting L_efrom DHP with four zenith angle ranges. Generally, correction scheme C was more effective than other two schemes in correcting L_efrom both DHP and LAI-2000 method with four zenith angle ranges. These results indicate that the zenith angle range is a key factor for determining the accuracy of optical methods in estimating LAI besides woody materials and clumping effects.     

基于光学仪器法测定谷地云冷杉林叶面积指数的季节变化

利用半球摄影法(DHP)和LAI-2000植物冠层分析仪两种光学仪器法(间接法)以及凋落物法(直接法),研究了小兴安岭谷地云冷杉林叶面积指数(LAI)的季节变化,并构建了不同季节直接法与间接法测定的LAI间的相关关系.结果表明: 在整个试验期间,DHP测定的LAI比直接法测定值低估40%～48%, LAI-2000植物冠层分析仪的低估范围为15%～26%;不同时期直接法与DHP和LAI-2000植物冠层分析仪测定的LAI均显著相关, 且均可合并为A、B、C 3类预测模型, 可以分别预测5和11月, 6、9和10月, 7和8月的LAI.本研究结果可为高效、准确地测定针叶林LAI的季节变化提供参考.     

3类典型温带山地森林的叶面积指数的季节动态: 多种监测方法比较

 叶面积指数(leaf area index, LAI)是定量描述冠层结构的最有效指标之一。鉴于森林冠层三维结构的高度复杂性和异质性, 迄今仍没有形成统一标准的LAI测量方法。该文利用LAI-2000冠层分析仪、CI-110冠层分析仪和半球摄影法(digital hemispherical photograph, DHP), 对北京东灵山地区以蒙古栎(Quercus mongolica)为主的落叶阔叶林、华北落叶松(Larix gmelinii var. principis-rupprechtii)林和油松(Pinus tabuliformis)林的有效叶面积指数(effective leaf area index, LAI_e)进行了动态监测, 探寻其季节变化规律。为准确地估算温带山地主要森林类型的LAI, 对光学仪器测量值进行了去除木质成分、聚集效应等校正, 与基于凋落物收集法的相应实测值进行了比较分析。结果表明: 3种典型森林在生长季期间叶片生长均呈现单峰型; 3种光学仪器测量方法的同期LAI_e数值大小顺序为: LAI-2000冠层分析仪>DHP>CI-110冠层分析仪。光学仪器的直接测量值LAI_e包含了木质成分的贡献, 钝化了季节动态的变化幅度, 这对有明显季节交替的落叶林尤为突出。经校正, LAI-2000冠层分析仪和DHP的测量值与实测值都表现出显著的相关性, 其中LAI-2000冠层分析仪最适于采用基于空隙大小的校正方法, 而基于空隙度和空隙大小的综合算法则是校正DHP的最佳选择。结合经济成本和野外实际操作等因素考虑, DHP具有更大的推广优势, 特别适用于温带山地落叶林。     

利用数字图像估测棉花叶面积指数

叶面积指数是指示棉花长势、产量形成和高产群体调控等信息的重要结构特征参数。本研究的目的在于利用基于冠层图像光照叶片和光照土壤分量的图像透光率估测棉花叶面积指数。通过3年不同种植密度、品种、施氮量和灌水量的田间试验,在棉花不同的生育期用数码相机、LAI-2000冠层仪和线性光量子传感器采集数据并进行破坏性取样测定,分析图像透光率的有效性和建立LAI估测模型,进而对图像方法、LAI-2000和破坏性取样方法进行比较和分析。结果表明：(1)在太阳高度角最大且变化最小的正午时段,数码相机测量的图像透光率与线性光量子传感器测量的冠层透光率较一致且相对稳定。(2)图像透光率能反映除吐絮期以外各时期的冠层透光状况,但是当LAI大于5时图像透光率出现饱和。(3)综合分析2009和2010年数据,建立了图像透光率估测LAI的模型(R2=0.8438, SE=0.5605);利用2007年独立试验资料检验估测模型的性能,模型检验的拟合度较高(R2=0.8767)且预测误差较小(RMSE=0.4305),当LAI＞5时模型的预测能力降低。(4)数字图像、LAI-2000和破坏性取样三种方法测量的LAI值之间均呈现显著的线性相关(R2＞0.85),但是图像透光率的饱和性致使当LAI＞5时明显低估叶面积指数。