【目的】合理利用高分辨率影像空间信息可提高森林参数的估算精度,本研究在前人基础上进一步细化,探索高分辨率影像的光谱与空间信息在提高森林有效叶面积指数(LAIe)估算精度上的组合规律,以期为高分辨率影像对森林参数的估算和森林健康评价研究提供参考和基础数据。【方法】以黄土高原渭北地区刺槐人工林为研究对象,野外测定76块刺槐人工林样地的LAIe,并分别提取高分辨率快鸟影像全色数据的7种纹理指数(角二阶矩阵ASM、同质性HOM、相关性COR、对比度CON、非相似度DIS、变化量VAR、熵ENT)和多光谱数据的7种光谱信息(近红外波段b4、土壤调节植被指数SAVI、修正的土壤植被指数MSAVI、非线性植...

总结不同空间尺度森林叶面积指数(LAI)的估算方法,并讨论这些估算方法的优缺点与发展趋势:通过地面实测来估算小尺度的森林LAI,包括破坏性采样法、落叶收集法、异速生长方程法、光学仪器法和倾斜点嵌块法;通过遥感反演估算区域乃至全球尺度的森林LAI,包括统计模型法、基于冠层物理特征与反射特性的冠层反射模型法、人工神经网络技术及查表法。

【目的】冬小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱技术监测叶面积指数的方法能够实现快速无损的监测管理。本文旨在将田间监测和高光谱遥感相结合,探索研究中国南方江汉平原地区冬小麦的最佳波段、光谱参数及监测模型。【方法】研究选取江汉平原的湖北省潜江市后湖管理区,利用ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统在田间对冬小麦的冠层光谱及叶面积指数的变化进行监测,并探讨高光谱植被指数与冬小麦叶面积指数之间的定量关系。通过相关性分析、回归分析等方法构建6种植被指数与冬小麦叶面积指数的反演模型。【结果】冬小麦冠层光谱反射率中近红外波段870 nm,红光波谷670 nm,绿光波峰550 nm...

森林叶面积指数是陆地表面过程和地球系统气候模型的基本参数,更是森林结构的关键参数之一,已广泛应用于辐射、植物光合作用和降雨截流估测等方面。论文以川西南山地阔叶林5种不同群落类型为研究对象,基于地面调查的112个20 m×20 m样地和SPOT 5数据,运用5种图像处理技术,包括光谱反射率、植被指数、影像单波段纹理、简单波段比纹理和主成分纹理,提取相应影像信息,建立多元回归模型估算有效叶面积指数(LAIe)。结果表明:光谱反射率、单波段纹理参数和植被指数对LAIe估测能力相对较低,利用植被指数仅获得实测LAIe约65%的精度(R~2=0.65,RMSE=0.28 m~2/m~2);更为有效的是运用所有比值处理的纹理特征参数值来估测LAIe,可获得实测LAIe约74%的变异(R~2=0.74,RMSE=0.20 m~2/m~2);改进最理想的是利用主成分处理建立的回归模型(R~2=0.85,RMSE=0.10 m~2/m~2)。不同群落的LAIe估测,整体上相应地优于研究区结果,其中栲群落决定系数R~2更是高达0.89(RMSE=0.07 m~2/m~2)。对于研究区阔叶林以窗口7×7、9×9比较成功,而各群落以窗口9×9较好。因此比值处理、主成分处理的纹理特征参数引入及高空间分辨率数据的使用,能显著提高LAIe估测精度。

森林叶面积指数是陆地表面过程和地球系统气候模型的基本参数,更是森林结构的关键参数之一,已广泛应用于辐射、植物光合作用和降雨截流估测等方面。论文以川西南山地阔叶林5种不同群落类型为研究对象,基于地面调查的112个20 m×20 m样地和SPOT 5数据,运用5种图像处理技术,包括光谱反射率、植被指数、影像单波段纹理、简单波段比纹理和主成分纹理,提取相应影像信息,建立多元回归模型估算有效叶面积指数(LAIe)。结果表明:光谱反射率、单波段纹理参数和植被指数对LAIe估测能力相对较低,利用植被指数仅获得实测LA

【目的】棉花叶面积指数是反映作物生物量的重要参数,本文旨在运用遥感数据对这一参数进行估算,为叶面积指数的获取提供更方便快捷的估算模型。【方法】采用美国ASD公司FieldSpec?手持便携式光谱分析仪所获取的棉花冠层光谱反射率和从中等分辨率的遥感图像提取的植被指数,利用相关分析和回归分析方法,找出叶面积指数的最佳估算时相期和最佳遥感估算模型。【结果】棉花的整个生育期内,叶面积指数在时间曲线上呈现出波动变化,在始铃期棉花的叶面积指数达到峰值,据此规律通过提取该时期的遥感数据,得出棉花叶面积指数的遥感估算模型。【结论】棉花叶面积指数的最佳估算时相是盛花期和结铃期,各品种棉花叶面积指数的遥感估算模型...

【目的】叶面积指数(LAI)是描述植物冠层结构、群落生长分析和陆地生态系统研究的重要参数,提高叶面积指数的估算精度是遥感工作者的重要研究方向之一。【方法】通过不同氮素营养水平的水稻小区实验,利用2004年中稻高光谱反射率数据,模拟中等分辨率成像光谱仪(MODIS)前四个通道,提出包含蓝、绿、红和近红外四个谱段的调节型归一化植被指数ANDVI(adjusted-normalized difference vegetation index)。对ANDVI和归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、增强型植被指数EVI(enhanced ...

【目的】刺形叶小且密生，传统的叶面积测定带来诸多不便，本研究旨在构建快速、准确测量塔柏刺形叶叶面积的模型。【方法】以塔柏刺形叶为材料，采用游标卡尺测量1 270片塔柏刺形叶的叶长（LL）、叶基宽（LBW）、最大叶宽（LWmax）以及叶厚（LT），使用Photoshop CS5图像处理软件对叶片的图像进行处理并计算叶面积（LA）。应用SPSS统计软件对叶形态学指标和叶面积进行统计分析，探究刺形叶形态学指标与叶面积的关系，并构建塔柏刺形叶叶面积估算模型。【结果】在塔柏刺形叶5个形态学指标中, LA的变异系数最大（CV=0.301），数值分布在7.307～7.556mm2(95%CI)，且LA与LL、LWmax呈显著正相关（r=0.858,0.794）。塔柏LA的最优多变量线性回归模型为：Y=-3.879+0.718 X_1+5.679 X_2-1.177 X_3 (R~2=0.914,RMSE=0.667,AIC=2 060.969)，其中X_1、X_2、X_3分别为LL、LW_(max)、LBW，预测精度为96.21%。LA的最优单变量模型为基于LL的模型：LA=-1.686+1.003X(R~2=0.725, RMSE=1.191, AIC=3 238.133)，预测精度为91.16%。【结论】本研究为准确估算塔柏刺形叶叶面积提供了简洁的方法，也为研究刺形叶性状指标之间的关系提供了数据基础。

以植被结构因子——叶面积指数(LAI)取代长期以来用于水土保持定量评价的植被覆盖度,通过遥感技术反演植被结构因子LAI,构建研究区LAI与植被覆盖管理措施因子C量化耦合模型,并进行模型精度验证。结果表明:基于LAI模拟的土壤侵蚀模数为455.89t·km-2a-1,属于微度侵蚀,与径流小区野外观测结果一致。本文提出的LAI取代植被覆盖度作为水土保持定量估算与评价指标是可行的。

本文比较分析了三种基于MODIS数据生成的LAI遥感产品(MOD15 LAI、MCD15 LAI和GLASS LAI)在浙江省的差异;以地面观测的LAI结合TM遥感数据生成的30 m分辨率LAI数据(LAITM)为参考,评价了它们在浙江省天童山常绿阔叶林地区的可靠性。研究发现,三种LAI遥感产品在可靠性、大小、空间格局及变化趋势上均存在显著差异:GLASS LAI表现优于MOD15 LAI和MCD15 LAI,GLASS LAI与LAITM具有较好的相关性(R2=0.61,RMSE=1.20),而MOD15 LAI和MCD15 LAI与LAITM的一致性较差(RMSE分别为1.42和1.63)。2003—2012年期间,基于GLASS LAI得到的浙江省LAI年平均值(2.13 m2/m2)分别高出MOD15 LAI和MCD15 LAI约23%和12%;而GLASS LAI年最大值的10年平均值(3.82 m2/m2)比MOD15 LAI和MCD15 LAI的值都偏低约30%。2003—2012年期间,GLASS LAI年平均值在浙江省显著升高和下降的面积比例分别为16.6%和14.7%;MOD15 LAI和MCD15 LAI分别在全省21.8%和13.7%的地区呈明显下降趋势,明显升高地区分别仅占1.2%和4.0%。三种LAI遥感产品的全省年平均值方面,GLASS LAI具有较大的年际波动,但趋势不明显;MCD15 LAI略有下降;而MOD15 LAI呈现较为明显的下降趋势(0.02 m2/m2,P=0.06)。

介绍了目前使用的直接和间接地面测量叶面积指数(leaf area index,LAI)的方法,指出了其存在的问题,同时对间接方法的仪器进行了比较,并对地面测量LAI的方法、检验LAI测量仪器的测试平台和基于光学模型方法的LAI测量仪器进行了展望。

【目的】使用离散型激光雷达数据反演叶面积指数(LAI)的过程中,数据预处理的关键步骤为激光雷达滤波。穿透指数(LPI)作为反演过程中的重要变量,需要根据点云的类型计算,从而直接受到滤波精度的影响。因此,滤波算法的精度能间接影响到反演LAI的精度。虽然滤波算法不断改进,滤波精度逐渐提高,应用在越来越多的场景,但关于不同滤波算法对反演LAI精度影响的探讨较少。【方法】本文通过对机载LiDAR滤波算法历史、发展和现状的调研,最终选择混合滤波算法(Hybrid)、自适应不规则三角网滤波算法(ATIN)、形态学滤波算法(Morph)和基于坡度滤波算法(Slope)为研究对象;分别使用这4种算法,得到点云中的地面点;根据Beer-Lambert定律,反演帽儿山国家森林公园落叶松林和榆树林的LAI;以经过评估的精度更高的Hybrid算法为标准,计算另外3种算法的滤波精度和LPI偏差;对比分析LAI反演模型的平均精度;最后,通过分析不同误差来源的影响强度,确定了反演LAI时较好的滤波算法。【结果】在最佳的采样半径下,经过Hybrid、ATIN、Morph和Slope滤波算法处理,LAI反演模型的平均精度,在落叶松林,R2分别为:0.900 3、0.876 3、0.892 5、0.877 0;RMSE分别为:0.105 6、0.134 5、0.109 7、0.133 2;在榆树林,R~2分别为:0.914 4、0.903 0、0.887 2、0.900 0;RMSE分别为:0.269 0、0.201 7、0.189 4、0.207 0。在落叶松林,I类误差较大的Morph算法,能保证较高的模型精度;而Ⅱ类误差较大的Slope和ATIN算法对应的反演模型精度较低。【结论】经不同滤波算法处理得到的LAI反演模型精度存在差异,经混合滤波算法处理其对应的LAI反演模型精度更高,形态学滤波算法的滤波精度较低,对应的反演模型精度较高;滤波算法导致的Ⅰ、Ⅱ类误差中,Ⅱ类误差对LAI反演模型的影响更大。

在地面调查的基础上,利用协同克里格插值法对研究区内毛竹Phyllostachys edulis林叶面积指数(LAI,leaf area index)和冠层郁闭度(CC,canopy closure)2个冠层参数进行空间分布估算研究,并与普通克里格插值法进行了比较。研究结果表明:①球状模型可以用来反映LAI和CC的空间变异,且两者具有强烈的空间自相关特征。②协同克里格插值得到的LAI预测值与实测值之间的决定系数R2为0.635 1,而CC的决定系数R2为0.428 5;与普通克里格法相比,基于协同克里格法的LAI和CC预测精度均得到改善,其中LAI预测精度提高了1.94%,均方根误差减少2.00...

为明确不同种植密度对快菜生长,产量以及叶面积指数影响的差异性,为快菜适宜种植密度的选择提供理论依据和实践指导。以京研快菜6号为研究对象,设置666 672,500 000,444 438,333 328株/hm~24个密度水平,研究不同种植密度对快菜株高、茎粗、开展度、叶片数、单株质量、产量及叶面积指数的影响。结果表明,各种植密度下快菜的生长、产量和叶面积指数等指标在经过播种后21 d的缓慢增长期后极速增长,在播种36 d时到达峰值,其中,种植密度为444 438株/hm~2的峰值最高,相比于处理666 672株/hm~2,其株高、茎粗、开展度、叶片数分别提高了5. 26%,50. 19%,29. 77%,30. 00%,其单株质量、产量、单株叶面积、叶面积指数分别提高了137. 56%,11. 64%,100. 50%,33. 67%。相关分析表明,种植密度与单株质量、产量、叶面积指数呈回归方程为抛物线型的曲线相关,在峰值处存在较合理的种植密度,较适宜的叶面积指数为9. 21～11. 43。综合各密度处理下的快菜生长情况和产量,京研快菜6号种植密度在444 438株/hm~2时较为合理。

【目的】探究基于有效积温的不同氮磷钾处理夏玉米株高和叶面积指数(LAI)的生长动态预测模型及其特征参数,以期为利用有效积温定量模拟夏玉米生长发育动态提供理论依据。【方法】在河北廊坊两年大田试验(2019—2020年)基础上,以郑单958为试验材料,分为氮、磷、钾3个单因素肥效试验,每个因素设4个水平,分别为不施肥、低肥、适量肥和高肥处理。采用Logistic模型拟合不同氮磷钾营养水平下夏玉米株高和叶面积指数基于有效积温的动态方程,并利用增长速率曲线及其特征参数定量分析了夏玉米生长发育特征。【结果】(1)在本试验条件下,与其他处理相比,适量施肥处理(N2、P2和K2)夏玉米株高最大值均为最大。过量施用钾肥对夏玉米最大株高有显著的抑制作用。适量施肥处理夏玉米株高进入平台期所需积温为952.43—958.83℃·d。适量施肥能有效增加夏玉米叶面积指数,养分过量或过少均影响叶面积的形成。适量施肥处理夏玉米叶面积指数进入平台期所需积温为849.18—952.43℃·d。(2)各施肥处理条件下以有效积温为自变量建立的夏玉米株高和叶面积指数方程的拟合度R 2分别为0.9949—0.9970和0.9840—0.9939,方程均达到极显著水平,具有生物学意义。基于有效积温的株高拟合方程得出的模拟值和实测值的相关系数(r)在0.9961—0.9983;基于有效积温的叶面积指数拟合方程的模拟值和实测值的r在0.9815—0.9981。(3)各施肥条件下,夏玉米株高和叶面积指数增长速率均表现为"单峰曲线",适量施肥处理条件下,增长速率曲线呈现上升快下降也快的特点,不施氮肥、不施磷肥和不施钾肥处理增长速率曲线呈现上升慢下降也慢的特点。(4)适量施肥处理条件下夏玉米株高进入快增期积温、进入缓增期积温和达到最大增长速率积温分别为394.17、776.63和585.40℃·d,均与N0、P0和K0处理差异显著,株高最大增长速率和快增期平均增长速率分别为0.4907和0.4302 cm·(℃·d)-1,均与N0、P0和K0处理差异不显著。(5)适量施肥处理条件下夏玉米叶面积指数进入快增期积温、进入缓增期积温和达到最大增长速率积温分别为609.69、855.08和732.38℃·d,叶面积指数最大增长速率和快增期平均增长速率分别为0.0135和0.0118℃·d。【结论】养分供应不足能够增加夏玉米株高和叶面积指数进入平台期所需有效积温。基于有效积温的Logistic模型能够很好地模拟和预测不同氮磷钾处理下夏玉米株高和叶面积指数的动态变化。适量施肥条件下方程的拟合度和稳定性优于养分过量或过少的拟合方程。不施肥处理相比适量施肥处理,夏玉米株高和LAI达到关键期所需积温(进入快增期所需积温、进入缓增期所需积温、最大增长速率所需积温)明显增加,关键期增长速率(最大增长速率、快增期平均增长速率)明显减小。本研究为有效积温定量模拟夏玉米生长发育动态提供了理论依据。