叶面积指数的主要测定方法
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[摘 要]叶面积指数是农业生产当中重要的工作内容之一,通过精确的叶面积指数测量方案,能够对具体的田间生产情况以及农作物生长情况做出综合分析。本文主要的工作在于对目前常见的叶面积指数测定方法进行研究,首先结合实地测量理念,对有限长度平均法所代表的间接测定方法进行综述,随后结合现代传感器技术对技术条件下传感器直接测量应用策略进行研究,促进测定方法之间的优势互补。
[关键词]叶面积指数;田间测量;有限长度平均法;传感器测定
中图分类号:TP743 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2018)12-0122-01
前言
农业生产当中,通过测定农作物的叶面积指数方法能够对农作物植被所具有的结构参数属性进行探究,其中农作物叶倾角、茎叶比以及叶形等参数,都能够在一定程度上反映出农作物的生长情况,而在测量当中所获得的聚集指数CI还可以作为评定空间分布是否呈现均匀性的重要依据,应用于农业生产的判断之中。为了能够提高叶面积指数测定的精确性,通常需要借助间接测定法对直接测定结果进行反演。
一、叶面积指数有限长度平均法
(一)有限长度平均法的测定策略
在农业生产田间测量当中,技术人员需要结合比尔定律,对叶面积指数和叶间隙之间存在的线性关系进行描述。开展测量书,需要对测量角度的天顶角、冠层孔隙率等数据进行有限统计,并借助垂直方向上的平均投影面积计算,获取受到叶倾角分布情况作用下的等效叶面积指数。等效叶面积指数的计算结果再经过聚集效应的估算,实现转化,最终获得真实的叶面积指数量化数值[1]。实际的测量计算当中,技术人员可以采用垂直观测法或者57.5°倾斜观测法两种不同的测量方法,进行测量角度的获取,其中垂直观测法主要应用于数据获取精确度要求较高,信号不易饱和等测量环境,而57.5°倾斜观测法则应用于多种类型的叶倾角分布之中。作为重要的辅助参数,叶面积指数测定当中的叶倾角分布数值,一般需要采用手工测量方法进行获取,虽然目前技术环境中雷达测量、摄影测量得到了实践认可,但是应用范围仍然较为狭小。
不过比尔定律在实际的叶面积指数测定当中并非万能的。研究指出,比尔定律的测量分析仅仅适用于对于植被冠层所进行的数值描述,但是对于非均匀分布的大孔隙植被则需要对测定方案进行调整和改进,因此技术领域提出,可以尝试针对具体的样线尺度将其近似看作是处于均匀状态,再借助比尔定律再等效叶面积指数当中的计算方法,最终获得平均值,该平均值则可以趋近于真实的叶面积指数。
(二)测定误差控制
均匀样地尺度分析方法,是有限长度平均法所采用的主要误差控制技术。在间接测量当中,测量样地通常需要包含多个样线或者样方,这些样线或样方并不能够保持绝对的均匀,因此在进行测量当中,为了能够进行测定误差的弥补,需要对所获取的多个差异化数值进行平均化处理,从而得到估算精度,以此来抵消测定当中存在的误差。一般认为,测定环境中所给出的样方边长r数值越大,则表明实际测定所得的尺寸误差就越小。因此结合大数定律,可以采取对r值进行控制的方式,进行多个样线或者样方的综合估算,从而对于非均匀状态的植被冠层,能够实现更高精度的聚集指数估值,提高真实叶面积指数测定精准度,将可能出现的测定误差控制在最低。
(三)激光雷达扫描法
激光雷达扫描是现代叶面积指数测定当中运用到的间接雷达扫描技术,在理论研究当中,研究者提出运用地面激光设备对于植物的冠层轮廓进行扫描,并通过大容量的激光数据进行充分计算,最终得到叶面积指数数据。随着发展,大面积、大容量数据雷达技术难以对复杂地形以及森林地形进行精准判断,导致信息缺乏完整性,因此目前所运用的激光雷达主要以小面积数据提取为主要工作,激光穿透指数的对比方式,对叶面积指数进行全面分析。在具体运用当中,测算人员需要首先对待测地块的具体地理信息和采样密度数据进行设定,并通过操控小面积激光雷达系统,对辐射分辨率、扫描宽度以及扫描频率进行设定,从而获得具体的野外资料数据信息,再通过导出值与地面数据的对比,利用软件进行计算。在计算时还需要对时间段内存在的树高差异进行排除,完成对于叶面积指数的精确估值。
二、传感器技术下的叶面积指数测定策略
传感器技术是现代信息技术应用下田间叶面积指数直接测定的重要策略之一,通过安装专门的传感器设备,可以对样地信息进行直接的数据获取和计算,从而完成精确度高的叶面积指数测定。
(一)测定传感器主要类型
传感器在信息数据获取和信息传输方面的精度,直接决定了真实叶面积指数测定的精度,因此在进行传感器设备选择时,通常考虑的是传感器设备的实际应用能力和数据获取水平两个方面。在众多传感器设备当中,具备靶标探测功能的传感器类型是主要選用的并在实际测量中广泛得到应用的[2]。其中激光传感器、雷达传感器、超声波传感器为目前应用广泛的传感器类型。激光传感器的优势在于测程极远,同时测量速度快、方向性佳且具有一定的经济价值,不过其光波频率单一且信噪比较高,无法应用于复杂环境;雷达传感器主要借助电磁波的反射,实现定向传播,从而实现叶面积指数测量数据的获取,但相较于激光传感器,其测量分辨率相对较低,具有一定的探测盲区;超声波传感器则是借助超过20000hz的超声波,对样地进行探测。超声波作为一张机械波,其具有绕射范围小、波长短以及能够定向传播的特点,同时部分生物还能够对其进行直接感受,因此当介质发生变化时,超声波会出现反射,并形成多方向的散射,使数据信息的获取精度得到提高。但在三种传感器当中,超声波传感器的应用范围最为狭窄,同时分辨率也最低,使得其适用范围受到限制。
(二)激光传感器的测定方案
笔者在进行传感器类型选定时,更倾向于激光传感器测定方案。该传感器在实际应用中能够通过对激光束和激光面的扫描,实现高频率的数据获取。实际运用中,激光传感器可以安装于移动车辆当中,车辆直接进入到样地内部,对样地当中的植被所呈现出的三维结构进行获取。技术人员则利用终端,使数据能够以直观模型的方式呈现出来。随后激光传感器可以利用探测技术对于靶标3D模型进行完善和不断修正,在此过程中,可以直接获取样地植被面积指数TAI,结合靶标计算能够将所获得的TAI转化成为所需求得的叶面积指数,从而完成相对精确的叶面积指数测定。最后,技术人员还可以借助摄影技术以及图像处理技术,对靶标3D模型中的特征参数进行重新计算,从而实现对于叶面积指数测定的验证。
结论
综上所述,直接测量技术和间接测量技术都是应用于样地植被叶面积指数的测定技术手段,两者相互补充相互验证。其中利用传感器实现的直接测定方案,一般还需要借助手工测量的方式进行反演,避免由于测定误差所导致的测量结果偏离,影响农田工作。
参考文献
[1]吕书财,徐瑶,陈国兴等.大豆冠层光合有效辐射、叶面积指数及产量对种植密度的响应[J/OL].江苏农业科学,2018:1-5.
[2]田艺心,高凤菊,曹鹏鹏等.高蛋白大豆不同密度处理的叶面积指数、干物质积累分配及其与产量的关系[J].山东农业科学,2018,50(08):58-62.
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