基于植被指数比较的湿地区域LAI遥感估算研究

以Worldview-2遥感影像作为数据源,对东洞庭湖湿地核心区域进行了LAI估算研究。首先对典型的植被指数与叶面积指数(VI-LAI)的相关性进行了分析;然后选择了7个与LAI之间存在显著相关性的植被指数(NDVI、RVI、DVI、SAVI、MSAVI、EVI、RDVI)作为VI-LAI的模型因子,采用多回归模型与LAI实测数据进行拟合分析,筛选出这回归模型的最优因子;然后利用实测数据作为检验样本,最终确立了以NDVI为模型变量的指数模型是用于LAI估测的最优模型,精度达到了74.34%。结果表明:本研究采用的多植被指数比较建立的湿地植被VI-LAI反演模型,是可以比较准确获取湿地区域叶面积指数特征的方法。     

楠木人工林树冠体积与叶面积指数预估模型的研究

基于楠木(Phoebe zhennan)人工林5块同定标准地25株枝解析数据,进行楠木人工林树冠体积与叶面积指数预估模型研究,研究结果表明:楠木人工林树冠体积和叶面积指数随着林木胸径、树高、冠幅和冠高的增大而增大;在分析树冠体积和叶面积指数与林木变量的基础上,利用SPSS统计软件建立了树冠体积(V)和叶面积指数(LAI)的预估模型:所建立的楠木人工林树冠体积的预估模型为:V=0.2750L2.253H10.770(L为冠幅,m;H1为冠高,m),叶面积指数的预估模型为:LAI=0.7845+0.5481H1-0.0288H12+0.0007H13;对预估模型进行检验,结果表明,两个模型的预估精度均大于88%,说明所建模型可以较好地预估楠木人工林树冠体积和叶面积指数.     

不同林分类型叶面积指数与地形因子相关性研究

该文以承德塞罕坝地区的针叶林、阔叶林和针阔混交林3种林分类型为研究对象,在标准地调查的基础上分析地形因子对各林分类型叶面积指数(LAI)的影响,并建立相关模型。结果表明:坡度、海拔对各林分类型叶面积指数的影响不显著(P0.05),坡向对各林分类型叶面积指数具有显著影响(P0.05);就坡度而言,各等级林分LAI均值大小为缓坡斜坡陡坡平坡;就坡向来看,各等级林分LAI均值大小为阴坡半阳坡阳坡半阴坡;从海拔看,各等级林分LAI均值大小为Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级Ⅳ级;且同一等级各林分类型叶面积指数从大到小均为阔叶林针阔混交林针叶林。F值检验表明:坡度、坡向、海拔三大地形因子分别与各林分类型叶面积指数模型拟合效果较好,且R20.7。将各林分类型LAI与地形因子综合分析得出影响林分LAI最大的是坡向,最小的是坡度。通过拟合模型,了解不同林分类型及同一林分类型与地形因子间关系,为塞罕坝地区叶面积指数求算提供理论基础。     

基于无人机激光雷达的银杏人工林有效叶面积指数估测

【目的】精确估测银杏人工林有效叶面积指数(eLAI),以更好了解银杏人工林的生长和竞争、理解人工林生态系统的功能和生产力。【方法】基于多旋翼无人机激光雷达(LiDAR)系统获取的点云数据,结合45块地面实测样地数据,使用孔隙度模型法(通过计算点云的冠层穿透率,根据Beer-Lambert定律计算有效叶面积指数)和统计模型法(首先通过地面实测的有效叶面积指数和所提取的LiDAR特征变量建模,然后借助拟合的模型估测有效叶面积指数)对我国典型银杏人工林进行样地尺度的有效叶面积指数估测。【结果】1)使用统计模型法估测eLAI时,仅利用LiDAR高度特征变量估测精度为R2=0. 38(rRMSE=54%),引入其他特征变量(冠层密度特征、冠层容积比以及强度特征变量)后精度分别达到R2=0. 64(rRMSE=26%)、R2=0. 61(rRMSE=28%)、R2=0. 74(rRMSE=23%); 2)根据Cover将样地分组建模后发现,分组建模的精度优于不分组建模的精度;3)孔隙度模型法估测有效叶面积指数的精度为R2=0. 71(rRMSE=32. 0%)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测有效叶面积指数能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,从而提升估测精度;同时,使用孔隙度模型法可以有效估测银杏人工林有效叶面积指数。无人机LiDAR点云在估测银杏人工林有效叶面积指数上具有较好的潜力。     

城市公园木本植物群落的叶面积指数与辐射消减效应

木本植物群落具有遮阴和辐射消减的功能,可以缓解城市夏季的热岛效应。为定量研究城市公园木本植物群落的辐射消减效应,选择江门市城区公园24个木本植物景观单元,采用半球面影像技术获取林冠影像,分析模拟城市公园植被冠层结构和林下光照条件。结果表明:1)江门城区公园木本植物景观单元的叶面积指数(ILAI)处于0.88~2.22之间,低于自然环境植被IN,LAI水平;2)冠层对光照的辐射消减率随ILAI的增加而增大,ILAI与直射光消减率和散射光消减率均呈极显著正相关;3)城区公园树木景观单元林冠下直射光的变异程度强于林下散射光,林冠对直射光的影响大于散射光;4)城市公园林冠对直射光和散射光的消减作用极显著,月际变化呈单峰分布,以6~8月消减量最大。     

基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究

以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反演精度最高。(3)国产GF-1数据反演LAI效果优于Landsat-8,可以代替Landsat-8数据进行叶面积指数的估测。     

高光谱遥感森林叶面积指数估测方法研究

叶面积指数(LAI)是反映植物叶片数量、冠层结构变化、植物群落生命活力及其环境效应的重要参数,其定义为植株所有叶片单面面积总和与植株所占的土地面积的比值。文中总结国内外利用高光谱遥感数据估测森林叶面积指数的研究进展,并对众多的估测方法进行比较,最后分析了高光谱遥感森林叶面积指数估测研究的发展趋势。       

应用全天空照片估测阔叶红松林叶面积指数

依托小兴安岭地区9 hm2大面积固定样地,利用冠层分析仪器对阔叶红松林的叶面积指数进行了观测,结果表明:生长季之前,阔叶红松林的叶面积指数大约为1.85,在生长季末期大约为3.26,生长季前后LAI值差异极显著;林隙分数和开度的相关性极强,叶面积指数与林隙分数则具有明显的负相关性,随着林隙分数的增大,叶面积指数减少;阔叶树生长季前后LAI值与针叶树的胸高断面积成正相关。     

基于k-NN算法的叶面积指数遥感反演

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)作为植被冠层结构的重要描述参数之一,能体现植被光合、蒸腾和呼吸作用的能力。借助GPS和LAI-2200冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展LAI测量。利用ENVI软件对Geo Eye-1数据进行了辐射定标,大气校正和正射校正。通过研究LAI与Geo Eye-1影像波段及其衍生指数的相关性,筛选出2组估算LAI的指数因子(6个指数因子和10个指数因子)。应用k-NN进行叶面积指数反演,同时将反演结果与多元线性回归模型结果进行比较。结果表明:利用2组指数因子进行多元线性回归模型反演LAI中,6个指数因子的模型决定系数R2为0.386,10个指数因子的模型决定系数R2为0.498。从回归模拟的角度分析,10个指数因子得到的模拟结果要优于6个指数因子的模拟结果。利用2组指数因子通过设置4个不同的k值(k=3,5,7,10)得到8个k-NN反演结果中,以10个指数因子得到的k-NN反演结果较好,其中在k=3时效果最好,其决定系数R2为0.733,精度为85.4%。建模精度分析表明选用10个指数因子进行LAI的反演优于选用6个指数因子,其中k-NN方法的反演结果优于多元线性回归模型,说明利用k-NN方法进行LAI的反演是可行的。     

川西亚高山暗针叶林叶面积指数的季节动态与空间变异特征

应用Li-cor LAI-2000植物冠层分析仪,研究生长季节川西亚高山暗针叶林叶面积指数(LAI)的时间动态, 比较4种岷江冷杉林分LAI的差异性,分析LAI与海拔和坡向之间的关系,探讨林分尺度和小流域尺度上LAI的空间变异性.结果表明:川西亚高山暗针叶林小流域LAI的季节动态变化规律明显,为单峰曲线,峰值(5.82±1.32)出现在8月中旬;4种岷江冷杉林LAI平均值为5.44±0.83,不同林分之间LAI差异极显著(p＜0.001),LAI顺序为:藓类-箭竹-岷江冷杉林＞草类-箭竹-岷江冷杉林＞草类-杜鹃-岷江冷杉林＞藓类-杜鹃-岷江冷杉林;随着海拔升高,LAI先增加,后减小,转折点出现在海拔3 000 m处,LAI(y)与海拔(x)之间的回归方程为:y= -22.408 6 0.019 6x-0.000 003 360 1x2 (R2 = 0.999 6, p＜0.001, n=12);半阴坡LAI(5.51±0.91)比半阳坡(5.36±0.72)大,差异显著(p＜0.05);林分尺度上的LAI变异系数(10.02%～12.22%)约是小流域尺度上的(19.79%～22.80%)1/2,随着海拔升高,其变化比较复杂,3 800 m处最大(23.09%),3 500 m处最小(7.64%),且半阴坡(16.58%)＞半阳坡(13.44%).     

机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林结构参数估测的影响

【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。     

帽儿山地区叶面积指数遥感反演

以黑龙江省尚志市帽儿山林场(东北林业大学试验林场)为研究区,利用现代卫星遥感技术,结合实地调查采样数据和GPS测量技术,建立了从Landsat TM影像数据提取的植被指数(Vegetation Index,VI)与地面实测的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)的统计回归模型。然后再从众多统计模型中按照各自的相关系数(R)和确定系数(R2),选出反演LAI的最佳模型。     

不同经营模式对毛竹叶片特性和竹笋产量的影响

为了研究不同经营模式对毛竹Phyllostachys heterocycla ‘Pubescens’笋用林叶片特征以及竹笋产量的影响,以不同经营模式(带状、层状、加客土和常规经营)的毛竹笋用林为研究对象,对毛竹叶片SPAD值(soil and plant analyzer development value,SPAD value)和叶面积指数(Leaf Aea Index,LAI)进行监测,并于次年春统计春笋产量。结果表明:不同经营模式下的毛竹叶片SPAD值随时间呈现先升高后下降的变化趋势,而LAI变化不明显;机械化带状经营模式中处理D_3(条带宽度1 m,保留条带内立竹和适当竹鞭)的SPAD值及LAI均高于常规经营,且其LAI显著高于(P<0.05)层状和加客土经营中的各处理。层状经营模式中处理C_2(去除竹林地0～25 cm土层的竹鞭)的SPAD值和LAI均较低于同时期的其他处理;机械化经营模式中的处理D_3和处理T_6(加客土6 cm)的春笋产量最高;毛竹SPAD值、LAI及春笋产量三者均呈极显著正相关(P<0.01),其中SPAD值与春笋产量呈极显著正相关(P<0.01)。     

基于Prospect,Liberty和Geosail模型的森林叶面积指数的反演

针对传统的统计模型方法反演叶面积指数(LAI)具有不稳定、区域不统一性的缺点,本研究从物理机制角度出发,以Prospect,Liberty和Geosail模型为基础,建立查找表从TM影像上反演LAI,并与TRAC实测的LAI比较。结果表明:基于机制模型与查找表的方法反演的LAI与实测的LAI有较好的一致性,实测精度达到83.7%。     

基于5-scale模型人工针叶林叶面积指数反演

以内蒙古赤峰市旺业甸实验林场人工针叶林为研究对象,以哨兵2A(Sentinel-2A)多光谱遥感影像和外业测量的叶面积指数为数据基础,反演人工林叶面积指数。通过5-scale模型和Liberty模型耦合得到不同输入参数与冠层反射率相对应的查找表,利用编程读取查找表与遥感影像,通过对比遥感影像中红光波段和近红外波段反射率,与查找表中红光波段和近红外波段的反射率最接近的值所对应的叶面积指数值,进而实现叶面积指数反演。结果表明：基于5-scale模型反演的叶面积指数,R²=0.822 2,RMSE=0.941 4,其精度要高于一元线性模型的精度,利用5-scale模型反演人工针叶林叶面积指数是可行的。     

道路景观植物滞尘量研究

道路景观植物作为消除大气颗粒污染物的重要方法正受到越来越广泛的重视。本文选用绵阳市道路景观植物中具有代表性的小叶榕、月季和女贞对影响植物滞尘量的因素进行研究。结果表明:小叶榕树种的滞尘量极显著地高于月季和女贞(P<0.01);小叶榕与月季混种的滞尘量显著地高于小叶榕单独种植(P<0.05);景观植物与机动车道适当的距离和栽种密度对小叶榕的滞尘和滤尘作用有一定的影响。       

抚育间伐对栓皮栎人工林及其目标树光环境的影响

为了探讨抚育间伐对栓皮栎人工林及其目标树光环境的影响,在登封林场40a生栓皮栎人工林内设置了2块面积为1hm~2固定样地(分别为间伐和对照样地),采用半球面影像技术和植物冠层技术获取了全林及目标树冠层图像,比较分析了间伐和对照样地冠层结构和光环境指标差异规律。结果表明,间伐样地林冠开度和林下光照辐射显著低于对照样地(P0.05),而叶面积指数和光照消减率则显著高于对照样地(P0.05);林冠开度与林下光照呈极显著正相关关系(P0.01),叶面积指数与林冠开度、林下光照呈极显著负相关关系(P0.01);间伐样地径阶为14,16,18cm的目标树平均叶面积指数均显著低于对照样地相应数值(P0.05),但间伐样地径阶20cm的目标树平均叶倾角和漫射透射系数均显著高于对照样地相应数值(P0.05)。抚育间伐改善了林分的冠层结构,林下光照强度增强,目标树光合有效辐射增加,光合能力得到明显提升。研究结果对于栓皮栎人工林大径材培育和制定人工促进天然更新措施具有一定参考价值。     

不同混交模式下降香黄檀人工林树冠结构与黑痣病发生关系的研究

调查不同混交模式下降香黄檀树冠结构指标和黑痣病发病情况,分析树冠结构指标和黑痣病的关系,筛选出防控黑痣病的主要树冠结构指标。结果如下:降香黄檀黑痣病病情指数与枝下高(Hub)、叶面积指数(LAI)呈显著正相关性,与冠长树高比(PLCH)、冠幅(W)、树冠表面积(CSA)、单株叶面积总数(TLA)呈极显著负相关,一级分枝粗度(Dfb)、一级分枝角度(Afb)、冠形率(CSR)、冠层密度(CLD)与病情指数相关性不显著;树冠表面积(CSA)与病情指数相关系数最大。通径分析表明各树冠结构指标对病情指数直接作用结果如下:正向作用程度从大到小顺序为LAI、W、CSR、Dfb、Afb;负向作用程度从大到小顺序为PLCH、CLD、CSA、TLA、Hub。由决策系数可得,对黑痣病有防控作用的各树冠结构指标从大到小顺序为CLD、PLCH、LAI、Hub、W、TLA、CSR、CSA、Dfb、Afb。综合分析可得,PLCH和W对黑痣病的相对重要性适中,与病情指数呈显著负相关,与混交模式呈极显著正相关,所以选取PLCH和W作为黑痣病生态调控的主要树冠结构指标。     

不同林龄马尾松人工林叶面积指数的测定

[目的]以评估光学仪器法测定马尾松人工林叶面积指数(LAI)的精度、量化不同因素的影响,以异速生长方程法测定LAI为参考合理校正光学仪器法测量值,为马尾松林LAI的精准测定提供技术支持.[方法]以贵州省黔中地区马尾松人工幼龄林(8 a)、中龄林(13 a)、近熟林(22 a)及成熟林(30 a)为对象,采用半球摄影(D...     

苏南丘陵区主要林型叶面积指数季节动态

应用LAI-2000冠层分析仪,研究了苏南丘陵区主要林型的叶面积指数(LAI)季节动态。结果表明:4种林型的LAI随季节变化具有明显的规律性,充分反映了4种林型叶片的生长状态,LAI值由大到小依次为毛竹(3.45)>杉木(2.87)>麻栎(2.62)>马尾松(2.00);冠层空隙度总体变化趋势与LAI的总体变化趋势恰好相反,在8月份出现最小值,分别为杉木6.7%、毛竹2.8%、麻栎5.6%、马尾松15.1%;叶倾角的季节变化不大,均在一定范围内波动。对4种林型的冠层均匀性进行比较分析,结果发现,杉木林冠层均匀性最好,麻栎林冠层均匀性最差。对4种林型的叶面积指数与冠层空隙度进行回归分析,发现两者之间呈指数回归关系(R2>0.95),通式为:y=ae-bx。