祁连山中部金露梅种群生长过程中的植被光谱特征

金露梅灌丛是祁连山最具代表性的高寒落叶灌丛,其生长过程对生态系统服务功能有重要影响。2015年生长季对其叶功能性状进行了观测,并利用地物光谱仪(ASD)对金露梅灌丛不同物候期的高光谱反射率进行了测定。结果表明:金露梅灌丛的叶面积、叶面积指数(leaf area index,LAI)、绿色叶面积指数、叶片叶绿素含量(以SPAD值表示)从生长初期开始呈现先增大,到生长后期开始下降的规律;不同物候期金露梅灌丛的反射光谱波形曲线变化规律基本相似;植被指数NDVI、EVI、CI_(red edge)与LAI、叶片SPAD值均达到了显著(P0.05)或极显著相关(P0.001);EVI与LAI的相关性最好,NDVI与叶片SPAD值的相关性在整个生长阶段最为稳定。根据相关性分析,建立了不同物候期金露梅灌丛LAI、SPAD预测模型,为金露梅植被生长过程的遥感监测提供了方法。     

基于PROSAIL模型的水稻田缨帽三角-叶面积指数模型及其应用

缨帽三角(tasseled cap triangle,TCT)-叶面积指数(leaf area index,LAI)等值线模型是一种反映植被叶面积指数等值线在红光(Red)-近红外(NIR)波段反射率组成的光谱空间中分布规律的模型,在此基础上建立LAI遥感反演模型比常用的统计关系模型更加精确.本文利用水稻田实测数据,验证了PROSAIL模型对水稻冠层反射率模拟的适用性,并对模型的输入参数进行率定,最终确定了PROSAIL模型模拟水稻冠层反射率的输入参数的取值范围.在此基础上构建了水稻田TCT-LAI等值线模型,建立了LAI遥感反演所需的查找表,将其分别用于Landsat 8和WorldView 3数据进行水稻田LAI反演.结果表明: 利用基于TCT-LAI等值线模型建立查找表反演的LAI与实测LAI具有良好的线性相关关系,R²=0.76,RMSE=0.47;与Landsat 8的LAI反演结果相比,WorldView 3反演的LAI值域范围更大,数据分布更离散.将Landsat 8、WorldView 3反射率数据重采样至1 km后进行LAI反演, MODIS LAI 产品的反演结果存在明显低估现象.     

水旱条件下小麦叶面积指数和叶绿素含量QTL定位

利用春小麦Worrakatta×Berkut重组自交系(RIL,recombinant inbred line)的309份家系为材料,在正常灌溉和干旱胁迫两个处理下,分别对小麦开花期、灌浆期和成熟期的叶面积指数(LAI,leaf area index),抽穗期、开花期和灌浆期的旗叶叶绿素含量(CC,chlorophyl...     

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。     

烟草叶面积指数的高光谱估算模型

叶面积指数(1eaf area index,LAI)是重要的生物物理参数,亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量,因此具有重要的研究意义。为了探索不同高光谱模型监测烟草叶面积指数LAI的精度,在烟草伸根期,旺长期和成熟期采用ASD Fieldspec HH光谱仪测定了不同水氮条件下烟草冠层的高光谱反射率和叶面积指数数据。选用四个常用的植被指数RVI (ratio vegetation index)、NDVI (normalized difference vegetation index)、MTVI2（Modified second triangular vegetation index）、MSAVI（Modified Soil-adjusted vegetation index）和PCA (principal component analysis)、neural network (NN)三种方法对烟草LAI进行了估算,比较分析了三种方法的估算结果。研究结果表明,植被指数法,主成分分析,神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果,其中植被指数法可以较为精确反演烟草LAI,验证模型确定性系数在0.76～0.85之间,主成分分析方法和神经网络方法精度较高,分别为0.938和0.889。主成分分析方法验证模型的稳定性更好,其验证模型的RMSE为0.172,低于四个植被指数和神经网络。MTVI2和MSAVI能较好地去除土壤、大气等条件影响,反演精度高于RVI和NDVI。与基于植被指数建立的模型相比,主成分分析和神经网络可以更好的提高LAI的反演精度。     

利用不同方法测定红松人工林叶面积指数的季节动态

采用2种异速生长方程法、凋落物法、综合法(对光学仪器法进行木质部分及集聚效应校正后结合凋落物法)和光学仪器法测定了小兴安岭红松(Pinus koraiensis)人工林的叶面积指数(LAI)。首先利用光学仪器法测定有效叶面积指数(Le)的季节动态;其次为获得相对准确LAI,基于生长季节(5—8月)的展叶调查,结合凋落物法、综合法和2种异速生长方程法分别测定LAI的季节动态。结果表明:生长季节红松叶片8月初停止生长,迟于其他树种约两周;不同方法测定红松人工林LAI的季节变化均呈单峰型,且在8月初达到峰值,分别为异速生长方法-B(10.58)凋落物法(7.90)异速生长方法-A(6.70)综合法(4.41)光学仪器法(1.81);在整个调查期内(5月至11月),相对于异速生长方法-B、凋落物法、异速生长方法-A和综合法,光学仪器法分别平均低估81.69%、75.50%、70.18%和48.90%。本研究探讨了非破坏条件下测定红松人工林LAI季节动态的直接方法,并比较了不同方法之间的差异,研究结果可为有效测定常绿针叶林LAI提供参考。     

帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是陆地生态系统最重要的结构参数之一,遥感和基于冠层孔隙率模型的光学仪器观测是快速获取LAI的有效方法,但由于植被叶片的聚集效应,这些方法通常只能获取有效叶面积指数(effective LAI,LAIe).本文以东北林业大学帽儿山实验林场为研究区,利用LAI2000观测森林冠层LAIe,并结合TRAC观测的叶片聚集度系数估算了森林冠层LAI,并通过分析基于Landsat5-TM数据计算的不同植被指数与LAIe之间的关系,建立了该区森林LAI遥感估算模型.结果表明:研究区阔叶林的LAI和LAIe基本相当,而针叶林的LAI比LAIe大27%;减化比值植被指数(reduced simple ratio,RSR)与该区LAIe的相关性最好(R2=0.763,n=23),最适合该区LAI的遥感提取.当海拔<400 m时,LAI随海拔高度的上升而快速增大;当海拔在400～750 m时,LAI随海拔高度的上升缓慢增大;当海拔>750 m时,LAI呈下降趋势.研究区森林冠层LAI与森林地上生物量存在显著的正相关关系.     

小麦叶面积指数与冠层反射光谱的定量关系

在分析不同氮素水平下小麦叶面积指数（LAI）和冠层光谱反射率随生育期变化模式的基础上,确立了LAI与冠层光谱反射率及光谱参数的相关关系,提出了小麦LAI的敏感光谱参数及预测方程.结果表明,小麦LAI和近红外短波段（760～1 220 nm）反射率都随施氮量的增加呈上升趋势,可见光波段反射率则相反;从拔节期到成熟期,LAI和近红外短波段反射率均表现为先上升后下降的趋势,而可见光波段（460～710 nm）反射率随生育期的推进先降低后升高,以孕穗期反射率最低,近红外长波段区域（1 480～1 650 nm）反射率的变化与可见光部分相同.LAI与可见光波段反射率呈负相关,与近红外短波段反射率呈极显著正相关,其中以810 nm相关性最好.可以选择RVI(810,510)和DVI(810,560)作为反演小麦LAI的光谱参数.另外,在证明垂直植被指数PVI和转换型土壤调整指数TSAVI对LAI预测能力的同时,发现利用RVI(810,510)、DVI(810,560)和PVI 3个植被指数共同推算小麦LAI的准确度更高.     

华南地区亚热带树木叶面积指数的高光谱反演研究

为构建树种叶面积指数的估算模型,以NDVI、RVI、FREP、CIGreen、CIRed-edge、MSAVI2为高光谱特征变量,通过统计分析,确定反演树种叶面积指数的最佳光谱特征变量,构建华南农业大学校园内50种亚热带树木的叶片反射率和叶面积指数(LAI)模型。结果表明,6种高光谱特征变量与树种叶面积指数间都具有极显著相关性,其中红边位置反射率(FREP)和比值植被指数(RVI)与LAI的拟合方程的R2都大于0.8,决定系数分别为0.820和0.811。经过精度验证,FREP估算的均方根误差(RMSE)只有0.13,该回归模型为估测亚热带典型树种的叶片LAI最佳模型。从高光谱遥感的角度结合亚热带植被的群落结构特点来看,建立的红边位置光谱反射率与叶面积指数的回归模型普遍具有较高的拟合度,所以利用高光谱特征变量反演亚热带树木叶片的叶面积指数等植被参数的应用前景较好。     

珍稀濒危保护植物蒙古扁桃的生长特性研究

通过连续9 a定株观测方法,研究了蒙古扁桃物候期对应气候因子指标、年株高变化、地径生长、冠幅变化及根系变化规律,结果表明:物候期与气温、地表温度、地温(15 cm)、空气湿度和水汽压等因子关系密切,而与蒸腾量和日照时数关系较疏;年株高变化符合直线方程:y=18.91 8x-0.780 6(R2=0.991 5);年地径变化符合直线方程:y=0.275 6x 0.348 6(R2=0.999 2);年冠幅变化符合指数方程:y=50.371e0.2527x(R2=0.989 9);根系纵向和横向生长趋势分别符合指数函数方程:y=12.914e0.7358x(R2=0.971 5)和y=17.126e0.6918x(R2=0.965 4),但纵向生长落后于横向生长,即侧根生长优于主根。     

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...     

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。     

秦巴山地植被绿度特征及其对地表水热的响应

地表水热通过影响土壤和大气间的水分交换以及植被生长用水对植被格局起关键作用。使用2000—2020年MODIS叶面积指数(Leaf area index, LAI)作为秦巴山地植被绿度的评价指标,基于遥感技术获取同时段地表温度(Land surface temperature, LST)和温度植被干旱指数(Temperature vegetation drought index, TVDI),用于指示地表水热状况。结合坡向和海拔等地形因素,使用均值和趋势法分析了秦巴山地植被绿度的时空特征;采用时滞相关性分析、主导因素分析探究了植被绿度与地表水热的相关关系,以及影响植被绿度变化的主导因素;借助广义可加模型,结合植被类型探讨了植被绿度与地表水热的非线性关系。结果表明：(1)秦巴山地LAI集中在1—5之间,LAI均值随海拔先增后减,不同坡向LAI差异较大,表现为大巴山北坡>大巴山南坡>秦岭南坡>秦岭北坡>西秦岭。秦巴山地LAI高值区与地表水热较好的地区在空间分布上具有一致性,LAI低值区与LST低值区或TVDI高值区较为一致。(2)秦巴山地LAI以由增变减趋势为主,变...     

云冷杉针阔混交林叶面积指数的空间异质性

叶面积指数(Leaf area index,LAI)是森林生态过程的关键参数和描述森林冠层结构的重要指标。用半球摄影技术对吉林省汪清林业局金沟岭林场的10块1 hm2云冷杉针阔混交林的LAI进行测定,采用地统计学的半变异函数和普通克里格法对研究区的LAI的空间异质性进行了分析。结果表明:10块样地的10 m×10 m小样方内以及样地间的LAI离散程度较小,但分布有一定的规律。LAI的空间相关性存在不确定性,可由线性、孔状、高斯3种模型有效的描述,空间相关性存在的尺度范围变异大,中等和强空间相关性的影响范围在15—155m之间,10块样地LAI的空间相关性的影响范围平均为65.637m。普通克里格插值结果显示,LAI的空间分布呈明显的条带状和斑块状的梯度变化。LAI与林分平均胸径、林分平均高和林分平均冠长呈显著负相关,与林分平均冠幅、林分密度以及树种个数呈显著正相关。研究结果可为不同尺度云冷杉针阔混交林LAI的估计提供依据。     

基于多角度植被指数的马尾松林LAI反演方法

CHRIS/PROBA是目前具有最高空间分辨率（17 m×17 m）的星载多角度高光谱数据,该款数据在反演植被垂直结构参数,如树高、叶面积指数（leaf area index,LAI）等方面具有重要的应用前景。基于四尺度几何光学模型得到马尾松（Pinus massoniana Lamb.）冠层的归一化差分植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）各向异性分布规律,利用CHRIS红光特征波段和近红外特征波段构建一种新型多角度植被指数（normalized hotspot-dark-spot difference vegetation index,NHDVI）,并将其应用于CHRIS数据对马尾松林的LAI遥感估算上。结果显示：（1）相比归一化差分植被指数（NDVI）与土壤调节植被指数（soil adjusted vegetation index,SAVI）而言,NHDVI能很好地融合光谱信息与角度信息,与地面实测LAI的决定系数达到0.7278;（2）利用NHDVI-LAI统计回归模型方法来反演LAI值,将得到的LAI值与地面实测值进行相关性分析,结果拟合优度达到0.8272,均方根误差RMSE为0.1232。与传统植被指数相比,包含角度信息的多角度植被指数对LAI的反演在精度上有较大提升,同时比基于辐射传输模型的反演方法更简易、实用。     

油菜光合器官面积与导数光谱特征的相关关系

 运用导数光谱分析技术,研究了不同氮肥水平下不同品种油菜(Brassica napus)的 叶面积指数（Leaf area index, LAI）及角果皮面积指数 （Pod area index,PAI ）与冠层导数光谱及其衍生参数的定量关系。结果表明,油菜导数光谱与花前LAI和花后PAI均有良好的相关关系,在 750 nm附近相关关系最好,相关系数达到0.9左右。三边参数与油菜LAI和PAI的相关性顺序为：红边＞黄边＞蓝边,面积参数＞振幅参数＞位置 参数。油菜红边导数光谱的双峰现象降低了红边位置对油菜LAI和PAI的敏感程度,利用线性外推法拟合红边位置能 提高其对油菜LAI和PAI的敏 感程度。在三边参数及其衍生参数中,红边面积及其与蓝边面积的差与LAI及PAI的相关性最好,且适用于该研究中使用的不同品种。因此,750 nm 处的一阶导数光谱、红边面积及其与蓝边面积的差可用于有效地监测油菜的光合器官面积。     

基于MOD09产品的水稻叶面积指数和叶绿素含量的遥感估算模型

基于中分辨率成像光谱仪MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer)反射率产品MOD09的同步野外实测水稻叶面积指数（LAI）和叶绿素含量（Chltot）相关数据,探寻用MOD09产品提取的植被指数(VIs)与水稻LAI和Chltot之间的相关性以及估算模型. 结果表明,MOD09计算的VI数值比MODIS前3个波段数值偏大,归一化植被指数NDVI (normalized difference vegetation index) 值普遍比增强性植被指数EVI(enhanced vegetation index) 值大. 通过4种不同植被指数与LAI相关性的比较,得出EVI与LAI的相关关系在水稻各个生育期优于其它植被指数,基于MOD09-EVI建立水稻LAI的遥感估算模型,经实际地面同步数据检验, 模型精度较高. 因而, MOD09-EVI较适用于水稻叶面积指数的实时遥感监测. MOD09红波段与Chltot之间的相关性在水稻前中期达到显著,并且优于其它植被指数,基于MOD09红波段建立了水稻前中期Chltot的估算模型并进行了精度检验. 除水稻孕穗期叶绿素含量估算模型的相关系数和F值通过了显著性检验外, 其余生育期估算模型都没有通过显著性检验.     

基于小波分析的大豆叶面积高光谱反演

实测了不同水肥耦合、经营制度及有效营养面积条件下的大豆(Glycinemax)冠层高光谱反射率与叶面积指数(LAI),并对光谱反射率、微分光谱与LAI的关系进行了分析;采用比值植被指数(RVI)与归一化植被指数(NDVI)建立了大豆LAI反演模型;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对大豆LAI进行估算。结果表明:大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关;在近红外波段呈正相关;微分光谱在红边处与大豆LAI密切相关(R2=0.92);RVI与NDVI可以提高大豆LAI的估算精度(R2分别达0.79、0.84);各植被指数各有优缺点,应根据需要进行选择;小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶面积的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,大豆LAI回归确定系数R2高达0.884;以4个和6个小波能量系数建立LAI回归分析模型(R2分别达0.92、0.93),2个模型LAI预测值与大豆LAI实测值线性回归确定性系数R2分别为0.90、0.92。比较可知,小波分析可以对高光谱进行特征变量提取,进而反演大豆生理参数,并且反演的LAI精度较光谱反射率、微分光谱及植被指数都有明显提高,小波分析在植被生理参数的高光谱提取方面有着广阔的应用前景。     

东北玉米农田下垫面参数动态特征

利用2006年锦州玉米农田生态系统野外观测站动态连续的通量、气象及生物因子观测数据对玉米植株高度、叶面积指数(LAI)、粗糙度(Z0)、表层土壤湿度(SWC)、反照率的动态变化及其相互关系进行分析,旨在为建立玉米农田下垫面动态参数方案提供参考。动态LAI和株高采用相对积温方法求得,Z0通过中性条件下风速廓线方程求得。研究表明:玉米株高增长速度以拔节期为转折点先慢后快,到乳熟期达到最大;LAI呈不对称n型分布,最大值出现在抽雄至乳熟期,约为4;SWC冬季最小,为12%～20%,夏季最大,为30%～36%。反照率在冷季(11-翌年3月)最大,为0.2～0.3,积雪覆盖时为0.5～0.7;暖季(6-9月)最小,为0.1～0.2。生长季内反照率与LAI呈显著正相关,其月均值日变化呈U型分布,受LAI、冠层颜色及粗糙度等因素影响,白天反照率6月<9月<8月<7月。在非结冻期反照率与SWC呈极显著负相关,但随着LAI增大,该关系逐渐减弱。Z0与株高和LAI呈指数正相关。     

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.