叶面积指数的测量方法

叶子是提供植物与其环境之间的界面,用于气体交换、光照和温度调节,在植物的生长发育中起着重要作用。叶面积指数的测量可以反映植物面对外界环境变化的可塑性反应,碳吸收、蒸腾、叶片呼吸和冠层截留的过程与叶面积指数密切相关,并且总叶面积及其垂直、时间和空间分布对光照可用性、树木招募和生长有很大影响。叶面积指数的准确估计对于森林生态系统的生态特征、林分结构和动态建模至关重要。因此,叶面积指数的测量对植物检测指标具有重要意义。由于叶片特征的多样性、不同的测量环境产生了多种测量方法。本文重点阐述了植物叶面积指数的直接测量方法和间接测量方法以及研究进展。     

玉米叶面积指数的普适增长模型

建立了1个模拟叶面积指数动态变化的扩充的Logistic模型,利用禹城、沈阳的玉米叶面积指数(LAI)实测资料进行了拟合,结果表明,此模式是模拟叶面积指数随地理位置、品种、播期、密度变化的统一模型,对叶面积指数与积温间关系的分析,综合了不同地理位置、不同品种、不同播期、不同密度的叶面积指数资料,得到1条相对叶面积指数变化曲线,可反映特定区域作物叶面积指数的动态变化,也可用于区域作物产量模拟和遥感估产的研究.     

玉米叶面积指数的普适增长模型

建立了1个模拟叶面积指数动态变化的扩充的Logistic模型,利用禹城、沈阳的玉米叶面积指数(LAI)实测资料进行了拟合,结果表明,此模式是模拟叶面积指数随地理位置、品种、播期、密度变化的统一模型．对叶面积指数与积温间关系的分析,综合了不同地理位置、不同品种、不同播期、不同密度的叶面积指数资料,得到1条相对叶面积指数变化曲线,可反映特定区域作物叶面积指数的动态变化,也可用于区域作物产量模拟和遥感估产的研究。     

叶面积指数地面测量方法的研究进展

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。     

烤烟叶面积指数增长的优化模型研究

以不同土壤水分处理条件下烤烟叶面积指数的变化为基础,对烤烟叶面积指数增长模型进行了优化研究。结果表明,不同土壤水分处理条件下,烤烟叶面积指数的变化呈单峰曲线,各处理间无明显差异。用普适增长模型可较好地模拟叶面积指数变化,而用修正的指数增长模型模拟的效果更好,模拟值与实测值间的相关系数高于普适增长模型,可作为模拟烤烟叶面积指数增长的优化模型。     

火炬松林生物量与叶面积指数模型的研究

根据不同密度林分的资料,对下蜀森林生态定位站9年生火炬松人工林的生物量估测方程进行了比较,对比了不同密度火炬松林分的叶面积指数,并结合定位站研究的历史资料及其它报道,对不同年龄火炬松生物量及其在各组分的分配进行了研究.结果表明:基本相同立地条件下,利用胸径这一因子就能使估测火炬松生物量方程达到相当的精度;树干的生物量占地上部分生物量的比重随年龄的增大而增大;枝和叶的变化趋势与干相反,都随着年龄的增大而减小;相似的立地条件下,不同林龄阶段的火炬松林分的生物量可以用统一的生物量方程表示.     

东北玉米叶面积指数动态模拟模型研究

利用2009年沈阳玉米叶面积指数(LAI)及相关数据资料,通过Matlab软件中的cftool拟合出模型参数,建立叶面积指数动态变化模拟模型,并提出了相对叶面积指数( RLAI)和相对积温(RDD)的概念.用2008年吉林和2010年沈阳的相关数据资料进行检验,标准误差RMSE(root mean squared error)以及决定系数r2(determinants of coefficient)分别在0.21和0.98左右,在误差范围内;总体看,模型可较好地模拟东北玉米不同生育阶段叶面积指数的动态变化,也可用于作物生长、产量模拟以及对作物的生长监测和遥感估产.     

棉花叶面积指数的遥感估算模型研究

 【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通过精度检验,拟合R2与检验R2 均达到了极显著水平。     

红壤丘陵区针叶林有效叶面积指数遥感反演模型

以红壤丘陵典型区千烟洲及其周边为研究区，利用陆地卫星TM图像数据和同期野外实测5的37个针叶林样地有效叶面积指数数据，分析了遥感植被指数(NDVI)与湿地松、杉木林、马尾松和针叶林总体之间的相关关系，进而分别建立了NDVI与不同林型针叶林有效叶面积指数间的线性与非线性回归模型。研究表明，NDVI与不同林型针叶林的有效叶面积指数存在较好的相关性，但不同林型之间的相关系数存在一定差异；所建立的针叶林有效叶面积指数遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高。     

基于APSIM的旱地小麦叶面积指数模拟模型构建

为了解旱地小麦叶片生长规律,建立基于APSIM的小麦叶面积潜在生长率模型和叶面积水、氮协同生长率模型,并在田间试验修订参数的基础上,连接到APSIM平台,模拟小麦叶面积指数动态变化过程,采用相关性分析方法定量分析小麦叶面积指数的变化规律。结果表明：基于APSIM的小麦叶面积潜在生长率模型和叶面积水、氮协同生长率模型对旱地小麦生长指标LAI的模拟有较高精度。小麦全生育期内叶面积指数模拟值与实测值呈显著正相关,相关系数(R)为0.996,归一化均方根误差(NRMSE)范围在3.08%～9.38%,模型有效性指数(M_E)为0.594～0.956,均大于0.5。     

基于滁州市TM数据的叶面积指数估算模型研建

以2010年TM影像为数据源,结合实测叶面积指数(LAI)数据,采用逐步回归方法,分析滁州市森林叶面积指数与植被指数关系并建立估测模型。结果表明:在0.01显著水平下,地面LAI和NDVI、RVI、SAVI的相关性分别为0.899、0.868、0.853;以NDVI为自变量构建的指数函数关系模型与LAI相关系数最高,相关性达0.839,LAI预测精度达78.96%;以NDVI、RVI、SAV为自变量构建的多元线性回归模型与LAI相关性达0.917,LAI估测平均精度达83.36%,符合森林资源监测要求。研究结果为使用遥感数据进行滁州市大面积森林质量监测、森林分布变化提供依据和技术支持。     

水稻抽穗期叶色诊断指标与叶面积指数及结实期光强的关系

叶色是氮素营养诊断最常用的指标,获得准确的叶色诊断指标是水稻精确定量施氮的基础。叶色诊断指标实际上就是稻谷产量最高时的最适叶色。已有报告指出,叶色诊断指标受到群体大小和结实期光照条件的影响。研究的目的是,找出叶色诊断指标随群体大小和光照条件而变化的规律,为精确定量施氮提供理论和技术依据。2004—2005年早季和晚季,在广州以两系杂交稻粤杂122为试材,设置8种不同氮肥处理,进行2年4季田间试验,抽穗期测定叶色(SPAD)和叶面积指数(LAI),成熟期测产。结果表明:(1)不同季节的最适叶色存在明显差异,4季变动于39～45之间。根据产量与叶色的定量关系,可以准确、快速地确定特定条件下的叶色诊断指标。(2)稻谷产量与抽穗期群体指数(SPAD与LAI的乘积)呈开口向下的抛物线关系。抽穗期SPAD、LAI和结实期日照时数,可以解释不同年度、季节和不同氮肥处理的稻谷产量变异的86%。最适群体指数随着结实期日照时数的增加而提高。(3)最适叶色随着日照时数的增加而提高,随着LAI的增加而降低,3者之间存在显著的定量关系。应用这一关系,可根据结实期光照条件,估计出异地异季的叶色诊断指标。     

小麦叶面积指数和产量空间结构性分析

运用地统计学和相关分析法探讨了小麦叶面积指数与产量的空间分布及关系。结果表明,小麦叶面积指数与产量有中等变异和较好的空间结构特征。它们的相关系数为0.692,表现出显著的相关性,说明可以通过对叶面积指数的合理调控来提高小麦的产量。同时也为通过小麦的叶面积指数进行估产提供了一定的依据。     

播种密度对扬农啤5号叶面积指数的影响

[目的]研究不同播种期、播种密度对扬农啤5号叶面积指数的影响。[方法]采用分期播种和数理统计等方法。[结果]从播种到拔节期,播种密度越大,叶面积指数越大。从齐穗期开始,密度在120万~300万株/hm2,叶面积指数随着密度的增加呈直线上升;密度在300万~360万株/hm2,叶面积指数随着密度的增加呈直线下降。[结论]倒3叶对产量和品质影响很大,所以齐穗期叶面积指数大,对提高产量和品质是有利的。据此可见,扬农啤5号播种密度在300万株/hm2左右是比较理想的。     

估算水稻叶面积指数的调节型归一化植被指数

【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 vegetation index）、绿波比值指数GRI（green ratio index）、红边比值指数RRI（red-edge ratio index）等5个光谱植被指数与水稻LAI的相关关系进行了分析。利用2004年晚稻试验数据,对与LAI相关关系较好的ANDVI进行验证。【结果】ANDVI指数模型预测效果最好,均方根误差为1.771,估算精度达到63.1%。【结论】说明ANDVI具有进行在大面积范围内监测水稻LAI的能力。     

叶面积指数主要测定方法和设备

对国内外测定叶面积指数的主要方法进行了综述,分析了各种方法的优势与劣势,同时对叶面积指数测量仪器进行了对比,阐述了存在的一些问题,总结了研究进展,并且进行了展望。     

喷洒玉米壮丰灵对玉米叶面积指数与其丰产性能的影响

据两年资料分析，玉米叶面积指数与产量呈正相关（ｒ＝０．９３９８）．壮丰灵能适度控制叶面积指数高峰，延长叶面积指数稳定期，这是壮丰灵能改善叶面积群体结构所致．光合势的动态变化和叶面积指数是基本一致的，壮丰灵能提高乳熟期光合势，并有利于产量形成．     

大豆不同群体叶面积指数及干物质积累与产量的关系

以具有高产潜力的沧豆6号、冀豆16和冀豆17 3个大豆品种为试验材料,研究了15.0万株/hm2、19.5万株/hm2和24.0万株/hm23种种植密度下的叶面积指数及干物质积累动态与产量的关系。结果表明：各品种在不同群体条件下的叶面积指数变化趋势均大致呈抛物线型,沧豆6号在R6期叶面积指数与产量的相关性达极显著水平,冀豆16和冀豆17则呈显著负相关;不同种植密度、不同品种间的干物质积累动态均存在差异;沧豆6号在R1~R6期干物质积累量与产量呈显著正相关;在高种植密度下沧豆6号后期群体发育仍能维持较高的叶面积指数和干物质积累量,适合密植。     

种植密度对德美亚3号叶面积指数及产量的影响

[目的]研究种植密度对玉米叶面积指数及产量的影响,寻找最适种植密度。[方法]2015年在黑龙江省密山市八五五农场以春玉米品种德美亚3号为材料,设定5个种植密度,在拔节、大喇叭口、吐丝、灌浆、蜡熟5个时期测量其叶面积,并在收获后对产量及其构成因素进行测定与分析。[结果]种植密度为7.5万株/hm~2时产量最高(9 009.21 kg/hm~2),大喇叭口期LAI对穗数影响最大且呈正相关;灌浆期LAI、吐丝期LAI分别对穗粒数、百粒重影响最大且呈负相关。[结论]黑龙江省密山市八五五农场德美亚3号最适种植密度为7.5万株/hm~2。