前言

? ? 葉面積指數(shù)精度是正確預(yù)測產(chǎn)量的重要參數(shù)之一。 同時，還有那么多疑問，如何才能正確？ 以及如何使用最有效的方法計算葉面積指數(shù)（LAI）？ 什么是最佳 LAI？ 哪些估算葉面積指數(shù)精度的方法比較好？

? ? 本文為初學者做了簡要介紹，并在文章末尾附了兩種估算LAI的方法的代碼。一種為基于PROSAIL模型進行反演，另一種為SNAP軟件進行LAI批處理算法，可以支持landsat8與哨兵二號影像。

一、為什么需要葉面積指數(shù)？

? ? 這是植物科學和作物研究的基石問題。 為什么葉面積指數(shù)如此重要？ 這個索引的知識價值是多少？

? ? 答案和往常一樣簡單。 葉面積指數(shù)（或 LAI）是兩個值之間的比例——綠葉量和土壤量。 換句話說，它有助于了解與地面相比的綠色覆蓋密度。 此外，它有助于了解植物的光合作用活動水平和葉子的水分蒸發(fā)。 因此，科學家一致認為葉面積指數(shù)是植物的核心特征之一。

? ??葉面積指數(shù) (LAI) 是評估冠層結(jié)構(gòu)的最重要變量之一，可以準確模擬果園冠層內(nèi)發(fā)生的能量平衡、氣體交換過程和光分布。 它也是農(nóng)學和園藝的各種生理和功能植物模型以及生態(tài)學的大尺度遙感模型使用的關(guān)鍵變量。

二、為什么 LAI 很重要？

? ? LAI 的重要性與葉子對植物的重要性直接相關(guān)。 事實上，葉子是與大氣成分相互作用的任何植物的主要生態(tài)生理部分。 葉子的主要任務(wù)是：

• 吸收和同化二氧化碳；
• 攔截光合作用所必需的光；
• 作為光合作用過程的副產(chǎn)品釋放氧氣；
• 是蒸散過程中水汽損失的場所，有助于從土壤中吸收水分時產(chǎn)生壓力；
• 攔截雨水并將水輸送到枝干和根部；
• 風的影響；
• 產(chǎn)生植物大約 90% 的生物量（換句話說，干物質(zhì)）。
• 葉子驅(qū)動植物的生長和產(chǎn)量。

? ? ?葉子是與大氣成分相互作用的任何植物的主要生態(tài)生理部分。 因此，LAI 有助于評估這種相互作用。此外，任何葉子都是植物的一部分，負責為它提供碳水化合物。 葉子在光合作用過程中產(chǎn)生碳水化合物，然后整株植物將其轉(zhuǎn)化為多種化學物質(zhì)以滿足自身需要。

? ? 因此，葉面積指數(shù) (LAI) 是輻射攔截、降水攔截、能量轉(zhuǎn)換和水分平衡四個過程的核心指標。最后，LAI 是植物生長的可靠參數(shù)。 這就是為什么大多數(shù)農(nóng)學、園藝和生態(tài)學研究測量葉面積指數(shù)來代表干預(yù)結(jié)果的原因之一。 例如，施肥和灌溉或產(chǎn)量的表達。

三、葉面積指數(shù)與產(chǎn)量

? ? 葉面積指數(shù)是冠層結(jié)構(gòu)的重要衡量指標，因為樹木形態(tài)、葉片方向和分布影響 LAI 估計。 因此，在檢查葉面積指數(shù)準確性時，一定要記住以下幾個方面：

? ? 不同物種的樹木可能具有非常不同的 LAI 值。 例如，在同一個實驗中，高度為 3.8–4.0 m 的 Ultra Red Gala 蘋果樹的平均葉面積指數(shù)為 2.46。 然而，對于高度為 2.5–3.0 m 的 Ultra Red Gala 蘋果樹，平均 LAI 為 2.96。

(1) 什么是最佳 LAI？

? ? 如上所述，LAI 的水平將隨冠層結(jié)構(gòu)而變化。 這分別取決于品種、地理以及田間種植實踐和條件。 此外，農(nóng)作物和水果的種類也存在一些差異。 在實踐中，關(guān)于谷物的最佳 LAI 的可用數(shù)據(jù)比水果多，例如：

• 蘋果的平均葉面積指數(shù)在 1.5 到 5 之間。
• 桃子的 LAI 可以是 7 到 10。
• 芒果的 LAI 平均為 2.94，可介于 1.18 和 4.48 之間。
• 橙子的葉面積指數(shù)較高，可以在 9 到 11 之間

? ? 事實上，科學證明，直立葉片的品種比水平葉片的作物和水果具有更高的最佳 LAI。

? ? 開花開始達到產(chǎn)量潛力的最佳葉面積指數(shù) (LAI) 在 3.6（不確定的莖終止）和 4.5（確定的莖終止）之間。 對于不確定和確定的栽培品種，達到產(chǎn)量潛力的最佳 LAI 最大值在 6.0 和 6.5 之間。

(2)?葉面積指數(shù)精度與作物產(chǎn)量預(yù)測的關(guān)系

? ? 事實上，葉子對于光合作用、水蒸發(fā)和生物量生產(chǎn)至關(guān)重要。 因此，葉數(shù)和葉面積指數(shù)（LAI）也會對產(chǎn)量預(yù)測產(chǎn)生影響。 此外，大多數(shù)作物模擬模型在常規(guī)基礎(chǔ)上使用 LAI 來預(yù)測產(chǎn)量。 這方面間接地證明了葉面積指數(shù)準確性在估計不同環(huán)境因素對植物影響方面的重要性。

? ? 光合作用是作物產(chǎn)量的主要決定因素。 作物在生長季節(jié)捕獲光并將其轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)的效率是最終產(chǎn)量的關(guān)鍵決定因素，無論是生物質(zhì)還是谷物

? ? 養(yǎng)活世界：提高可持續(xù)作物生產(chǎn)的光合效率

? ? 同時，葉片的 LAI 與產(chǎn)量之間的關(guān)系并不是那么簡單明了。 葉面積指數(shù)因作物種類而異，并因植物的生命階段而異。 因此，必須在植物周期的不同階段測量葉面積指數(shù)以進行產(chǎn)量預(yù)測，以準確計算最佳產(chǎn)量。 事實上，在不同年份測量的葉面積指數(shù)的歷史比較是評估作物產(chǎn)量和耕作方法有效性的極好方法。

? ? 根據(jù)農(nóng)作物的類型，較高或較低的 LAI 值會帶來不同的結(jié)果。 例如，如果產(chǎn)量生產(chǎn)基于綠葉蔬菜，那么 LAI 本身就是一個賣點。 然而，當農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)以水果和蔬菜的生產(chǎn)為基礎(chǔ)時，樹葉有時可能是副產(chǎn)品。 然而，大多數(shù)時候，在水果種植和蔬菜生產(chǎn)中，綠色生物質(zhì)不會產(chǎn)生任何收入。 在這種情況下，葉子不會直接影響產(chǎn)量。 在上述任何一種情況下，LAI 和葉面積指數(shù)精度的影響可能會有所不同。

? ? 對于谷物，LAI 至關(guān)重要，因為它決定了生物量的積累。 同時，在谷物中，最佳 LAI 有時是一個更好的目標。 這取決于農(nóng)作物的種類。 特別是，有時隨著 LAI 的增加可能不會因陰影而增加光合作用。 但同時它有助于增加呼吸。

? ? 例如，水稻非常需要增加 LAI 和光合作用。 但在高粱中，這種要求就完全不同了。 LAI 與產(chǎn)量之間的關(guān)系很高但呈負相關(guān)。 因此，增加高粱的葉面積指數(shù)會降低產(chǎn)量。 提高水稻葉面積指數(shù)準確度 (LAI) 將有助于提高產(chǎn)量。 增加水稻葉面積指數(shù) (LAI) 將有助于提高產(chǎn)量。

四、如何計算LAI

? ?可以直接或間接測量 LAI。 在直接法中，葉子被用作測量的基礎(chǔ)。 對于間接方法，可以使用自動化的非接觸式數(shù)字設(shè)備或是通過遙感、無人機測量進行反演估算。

4.1直接法

? ? 直接測量葉面積指數(shù)可以是破壞性的或非破壞性的。

? ? 如果你想破壞性地測量葉子，你需要通過收獲葉子來做到這一點。 從植物上切下葉子并測量其葉面積指數(shù)。

? ? 在非破壞性方法中，沒有主動作用。 您不需要自己切割或收獲葉子。 您需要做的就是放置陷阱，然后將它們收集在地面上的陷阱中。

? ? LAI 估計的一些直接方法既費時又困難。 此外，葉面積指數(shù)的準確性和在短時間內(nèi)計算許多葉子的局限性也存在問題。

? ?葉面積計算有3個概念。 他們每個人都需要不同水平的設(shè)備和知識。 因此，并非所有這些概念都與作物研究的初學者相關(guān)。

4.2 LAI測量的核心方法

? ? 葉面積指數(shù)的核心測量方法，如前所述，可以是破壞性的，也可以是非破壞性的。 然而，在任何情況下，關(guān)鍵對象是一片葉子，其面積是手動或使用葉面積計測量的。 葉面積計種類繁多——手持式或數(shù)字式，用于測量葉面積指數(shù)。

（1）LAI測量的平面法
? ? 您需要用面積計測量葉周長。 然后您可以使用特殊公式計算葉面積，然后計算與地面的比率。

（2）LAI 的重量測量
? ? 該方法基于對生物量與葉面積之間關(guān)系的估計。 找到生物量的簡單方法是找到葉子的干重。

（3）測量 LAI 的間接方法
? ? LAI 計算可以是間接的。 葉面積指數(shù)間接估算最有價值的特點是它的非接觸和快速工作。 此外，還有一些方法可以自動執(zhí)行此任務(wù)，因此可以提高流程的生產(chǎn)率。 有幾種最流行的間接 LAI 測量方法。 特別是點樣方分析（或傾斜點樣方）和數(shù)字植物冠層分析。 傾斜點樣方計算 LAI

? ? 這種方法在 1958 年以后在植物學和農(nóng)學中得到廣泛應(yīng)用。它包括使用植被樹冠的圖片和使用針。 計算葉面積指數(shù)準確度 (LAI) 的傳統(tǒng)間接方法之一是傾斜點樣方，這張照片由葡萄園的作物科學家攜帶

? ? 您需要計算給定樣方中針的接觸次數(shù)。 因此，您將獲得 LAI 的測量值。 在實踐中，這種方法費時且僅適用于高達 1.5 米的作物。

（4）用于 LAI 測量的數(shù)字植物冠層分析

? ? 這種方法是不同的，因為它使用攝影來測量 LAI。 可以使用樹冠下方或上方的照片。 葉面積指數(shù)的精度是基于半球形鏡頭拍攝的圖像。 這允許拍攝站在樹冠下的照片并根據(jù)這些照片計算 LAI。 使用半球照片的葉面積指數(shù)精度的重量測量 使用半球照片的 LAI 的重量測量.

4.3 遙感反演方法

(1) 統(tǒng)計模型法
? ? 利用遙感定向統(tǒng)計分析葉面積指數(shù)的依據(jù)是植被冠層的光譜特征。

• 綠色植物葉片的葉綠素在光照條件下發(fā)生光合作用，強烈吸收可見光，尤其是紅光。因此，紅光波段反射率包含了植被頂層葉片的大量信息。
• 在近紅外波段名植被有很高的反射率、透色率和很低的吸收率，因此，近紅外反射率包含了冠層內(nèi)葉片的很多信息。這就是LAI遙感定量統(tǒng)計分析的理論依據(jù)。

? ? 統(tǒng)計分析法是以LAI為因變量，以光譜數(shù)據(jù)或其他變換形式（如植被指數(shù)）作為自變量建立的估算模型，即LAI=f(x),其中x為光譜反射率或植被指數(shù)。

(2) 光學模型法
? ? 光學模型建立的基礎(chǔ)是植被的非朗伯體特性，即植被對太陽光短波輻射的散射具有各項異性，反映在遙感上就是從地表反射回天空的太陽輻射和衛(wèi)星觀測的結(jié)果很大程度上依賴于太陽角和衛(wèi)星觀測角的關(guān)系，這種雙向反射特性可以用雙向反射率分布函數(shù)（BI-DIRECTIOAL REFLECTANCE DISTRIBUTION FUNCTION,BRDF）來定量表示，這就給LAI定向模型的創(chuàng)造提供了理論契機。

? ? 光學模型就是基于植被的BRDF,它是建立在輻射傳輸模型基礎(chǔ)上的一種模型，具有物理基礎(chǔ)，不依賴植被的具體類型或背景環(huán)境的變化，因此具有普適性。

? ? 輻射傳輸模型是模擬光輻射在一定介質(zhì)（如大氣和植被）中的傳輸過程，最初用于研究光輻射在大氣中傳輸?shù)囊?guī)律，后來被移植到植被對太陽光輻射的吸收和散射規(guī)律研究中。對于某一特定時間的植被冠層而言，一般的輻射傳輸模型為：

? ? ?S=F(λ，Θs，Ψs，Θv，Ψv，C)

? ? 其中，S為葉子或冠層的反射率或透射率，λ為波長，Θs，Ψs為太陽天頂角和方位角，Θv，Ψv為觀測天頂角和方位角，C為一組關(guān)于植被冠層的物理參數(shù)，如植被LAI,葉面分布等。

? ?一般輻射傳輸模型以LAI等生物物理、生物化學參數(shù)作為輸入值，得到的輸出值是S。從數(shù)學角度看，要求得LAI,只需要得到上述函數(shù)的反函數(shù)，以S為自變量反求LAI，這就是光學模型反演LAI的基本原理。
?

總結(jié)

? ? 本文詳細介紹了LAI的作用，以及LAI測量的估算方法。在本文末尾，我們附上遙感估算LAI的代碼程序，都是Python語言，供有需要的同學進行學習。

（1）基于PROSAIL模型進行反演

用MODIS地表反射率產(chǎn)品和ProSAIL模型反演葉面積指數(shù)-Python文檔類資源-CSDN下載

（2）SNAP軟件進行LAI批處理算法

基于Python的遙感影像LAI產(chǎn)品計算_ndvi反演葉面積指數(shù)-Python文檔類資源-CSDN下載

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的叶面积指数（LAI）介绍以及遥感估算方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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