三種不同方法估算森林葉面積指數(shù)的比較研究.pdf

1、葉面積指數(shù)(Leaf Area Index, LAI)是表征植被冠層結(jié)構(gòu)重要變量之一,是許多生態(tài)系統(tǒng)、作物生長(zhǎng)和森林生產(chǎn)力模型一個(gè)非常重要的輸入?yún)?shù)。本文采用三種不同方法即經(jīng)驗(yàn)公式法、光學(xué)儀器法和遙感法估測(cè)森林葉面積指數(shù)?；谏謱?shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)和高光譜遙感數(shù)據(jù),從單株樹(shù)、樣地和區(qū)域三個(gè)尺度運(yùn)用不同方法估測(cè)LAI,并討論分析它們之間的區(qū)別及估算過(guò)程中存在的問(wèn)題。
　　本文以浙江省衢州市古田山自然保護(hù)區(qū)和浙江農(nóng)林大學(xué)植物園為研究區(qū),采用

2、Hemiview冠層分析儀測(cè)量有效LAI、經(jīng)驗(yàn)公式法測(cè)量單面LAI和PROSAIL模型反演有效LAI,研究的內(nèi)容主要有:1)不同研究區(qū)單株樹(shù)有效LAI與單面LAI的比較分析;2)研究區(qū)內(nèi)植株LAI與胸徑(或地徑)、冠幅和樹(shù)高的定量關(guān)系;3)古田山樣地有效LAI與單面LAI的比較與分析;4)不同林分類(lèi)型對(duì)有效LAI與單面LAI的影響;5)分析Hyperion提取的DD、DVI550、DVI670、GNDVI、MCARI、MCARI、mDN

3、705、MSR、MSR705、NDI、NDVI、PSNDa、PSNDb、PVR、RVI680、RVI750、RVI800、SAVI、SIPI、TVI和VOGa20種植被指數(shù)與有效LAI與單面LAI的相關(guān)性,選取最優(yōu)植被指數(shù)建立LAI反演模型;6)采用PROSAIL模型建立查找表來(lái)反演LAI。
　　結(jié)果表明:1)不論是單株樹(shù)還是樣地觀測(cè)估算得到的有效LAI值均小于單面LAI值,且二者呈很好的倍數(shù)關(guān)系;但這個(gè)倍數(shù)會(huì)隨觀測(cè)對(duì)象的不同而不

4、同,本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示單株時(shí)倍數(shù)最大,其次是樣地,且古田山單面LAI與有效LAI的倍數(shù)高于植物園內(nèi)。2)不同樹(shù)種LAI與胸徑、冠幅和樹(shù)高的相關(guān)性不同,因此利用樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)估測(cè)LAI時(shí)盡量胸徑、冠幅和樹(shù)高均利用;3)林分結(jié)構(gòu)與類(lèi)型不同也會(huì)影響有效LAI與單面LAI的倍數(shù),在估測(cè)LAI時(shí)若考慮林分年齡、空間結(jié)構(gòu)等因素將會(huì)提高精度;4)本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示PSNDa植被指數(shù)與有效LAI的相關(guān)性高于其他植被指數(shù),而RVI680植被指數(shù)與單面LAI相關(guān)