1. 简述估测森林叶面积指数有哪几种方法
叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是表征植被冠层结构重要变量之一,是许多生态系统、作物生长和森林生产力模型一个非常重要的输入参数。本文采用三种不同方法即经验公式法、光学仪器法和遥感法估测森林叶面积指数。基于森林实地测量数据和高光谱遥感数据,从单株树、样地和区域三个尺度运用不同方法估测LAI,并讨论分析它们之间的区别及估算过程中存在的问题。
本文以浙江省衢州市古田山自然保护区和浙江农林大学植物园为研究区,采用Hemiview冠层分析仪测量有效LAI、经验公式法测量单面LAI和PROSAIL模型反演有效LAI,研究的内容主要有:1)不同研究区单株树有效LAI与单面LAI的比较分析;2)研究区内植株LAI与胸径(或地径)、冠幅和树高的定量关系;3)古田山样地有效LAI与单面LAI的比较与分析;4)不同林分类型对有效LAI与单面LAI的影响;5)分析Hyperion提取的DD、DVI550、DVI670、GNDVI、MCARI、MCARI、mDN705、MSR、MSR705、NDI、NDVI、PSNDa、PSNDb、PVR、RVI680、RVI750、RVI800、SAVI、SIPI、TVI和VOGa20种植被指数与有效LAI与单面LAI的相关性,选取最优植被指数建立LAI反演模型;6)采用PROSAIL模型建立查找表来反演LAI。
结果表明:1)不论是单株树还是样地观测估算得到的有效LAI值均小于单面LAI值,且二者呈很好的倍数关系;但这个倍数会随观测对象的不同而不同,本次实验数据显示单株时倍数最大,其次是样地,且古田山单面LAI与有效LAI的倍数高于植物园内。2)不同树种LAI与胸径、冠幅和树高的相关性不同,因此利用树木结构参数估测LAI时尽量胸径、冠幅和树高均利用;3)林分结构与类型不同也会影响有效LAI与单面LAI的倍数,在估测LAI时若考虑林分年龄、空间结构等因素将会提高精度;4)本次实验结果显示PSNDa植被指数与有效LAI的相关性高于其他植被指数,而RVI680植被指数与单面LAI相关性最高;5)由PROSAIL模型估算的有效LAI值与光学仪器法观测的有效LAI值较一致,但远小于单面LAI。
2. 叶面积密度怎么测定
体积=底面积*高
密度=体积/质量
面积=圆(周长*π)
梯形(上底+下底)*高/2
矩形=长*高或底*高
三角形=底*高/2
(望采纳)
3. 叶片特别多的植物测叶面积时怎样取样
这片特别多的植物侧叶片的面积时怎么样?取样子,那当然是选取中等大小的叶片作为代表,然后数一下叶片的片数存起来,大概就可以了
4. 植物叶片叶面积的测定
叶片是植物进行光合作用的主要器官。是众多关于估算植物特征参数模型输入或输出的重要参数常用在植物生物生化、生理生态、作物栽培管理与育种等研究和应用方面。因此,准确获取所研究对象单位叶面积具有重要的意义。当前测定叶面积的方法主要有方格法、纸重法、光电面积仪法、激光叶面积法、求积仪法、鲜重法、系数法(直尺法)等"“并且随着计算机硬件成本的下降和处理速度的提高各种软件的快速开发,使得计算机应用领域不断扩大因此也有研究人员将数字图像处理技术应用于叶面积的测定并取得了很好的效果~。在测定叶面积时尽管有很多方法可供择但各种方法在测定的准确性操作的难易程度、仪器设备水平、成本高低、工作环境、条件要求等方面均有差异这将影响研究者对测定方法的选择。有关叶面积测定方法前人从不同角度对其进行了介绍及比较分析。王家保等对方格计算法、求积仪法、直接称重法、画纸称重法和回归方程法进行了比较分析得出以不同方法测定的同一树种的叶面积结果之间无显着差异;卢美英等“用面积对叶长直线回估法等9种方法测定了4个枇把品种的叶面积经方差分析证明9种方法所测面积无显着差异并且提出回归方程和系数法不必摘叶可活体测定有一定的实用价值;杨劲峰等和张恒敢等”详细介绍了使用 Matlab、 Photoshop等软件测定叶面积的原理并且简单比较分析了数字图像处理技术应用于叶面积的则定的优点。这些研究对建立快速、便走、叶面积的方法具有积极推动作用。但对辺定叶面积常用方法与目前出现的数字图像处理去等多种方法开展综合研究、分析与判少见报道。
测量
二、方法
1方格法
将叶片的轮廓描在标准计算纸(最小方格的规格为 Imm xmm上,统计叶轮廓占的小方格数(达到或超过半格的算1格不足半格的舍去)即得到用方格法定的叶面积。
2纸重法
又称剪纸称重法将方格去测叶面积时描绘在标准计算纸上的叶形沿轮廊线剪下,得到纸模,在电子分析天平上称得纸模重量将此重量除以单位面积标准纸重即得到用纸重法古测的叶面积。
3数值像处理技术法
利用图像处理软件( Matlab、 Photoshop等)中图像直方图得到叶片的像素个数乘以单个像素所代表的实际叶面积得出所测叶片的面积。
4激光叶面积法
使用 ADC Bioscicntific Limited公司生产的AM20激光叶面积仪测定
5打孔称重法
从所测叶片总体中选择部分叶片使用打孔器打孔(打孔器面积为S)计下孔片数(N)并将孔片与所有所剩叶片分别烘干至恒重(分别为W和W),用公式:NxS×(Wp+wr)/Wp得出所叶片的面积。
6系数法
又称直尺法,该法将量出各片叶的长度(从叶基到叶尖不含叶柄和叶(叶片上与主脉垂直方向上的最完处)求出长与的乘积。将各片叶用经典的方格法测得的面积除以这片叶的长宽积算得面积与长积之比即“系数以50片叶的系数的平均值为该品种的系数”记为将各片叶的长完积乘以C-即得到各叶以系数法估测的叶面积
测量
7干重法
在万分之一电子天平上称出所则的部分叶片干重将以经典的方格法测得的这部分片的总面积S除以W得到这种叶每克干重所具有的面积K然后称出整片叶子的鲜重W将W以K则到交如计用干重法估测的叶面积。
8鲜重法
将于重法中的干物质换为鱼物质即可。
9数据处理对同一样本连续测定12次,数据用标准统计软件SPSS进行分析处理。
5. 如何测量小麦的叶面积
测小麦叶片叶长、叶片中间叶宽 长乘以宽乘以70%=小麦叶面积
叶面积指数 70%
小麦叶面积=长*宽*70%
6. 什么叫小麦叶面积系数怎样测定
小麦叶面积系数是指单位面积土地(一般指666.7米2)上小麦植株绿色叶片总面积与单位土地面积的比值,叶面积系数是衡量群体结构的一个重要指标。系数过高影响小麦群体通风透光;过低不能充分利用光能。小麦不同生育时期叶面积系数有很大变化,通过栽培管理措施,合理调控群体发展,使叶面积系数达到最适数值,有利于小麦获得高产。叶面积测定的方法很多,可以通过叶面积仪直接测定,还有一般常用的烘干法和长乘宽折算法。
(1)叶面积仪测定法
先测定若干有代表性单位面积样点(一般要求5点以上)上植株的全部叶面积,取其平均值,然后再计算叶面积系数:
叶面积系数=样点叶面积/样点面积
或从田间取有代表性的麦苗样本50株,测定其全部绿叶面积,计算单株叶面积,再根据基本苗数,计算叶面积系数:
叶面积系数=单株叶面积×666.7米2基本苗数/666.7米2
(2)烘干法
取若干有代表性单位面积样点(一般要求5点以上)上的植株,分别在每个部位叶片中部取一定长度(一般为3~5厘米)的长方形小叶块,将小叶块拼成长方形(标准叶),量其长、宽,求得叶面积(S1),然后烘至恒重称重量(g1)。将剩余的叶片烘至恒重,称其重量(g2),各测定样点的平均值,即可计算出叶面积系数:
样点叶面积=标准叶的叶面积(S1)×(g1+g2)/g1
叶面积系数=样点叶面积/样点面积
也可以从田间取有代表性的麦苗样本50株,先从样本中取5~7株,同上取标准叶求出叶面积(S1)和重量(g1),另从样本中取30株,取其全部绿叶烘至恒重,称其重量(g2),经过下面的计算求出叶面积系数:
单株叶片干重=g2/30株
单株叶面积=单株叶片干重×S1/g1
叶面积系数=单株叶面积×666.7米2基本苗数/666.7米2
(3)长乘宽折算法
选取有代表性的30株麦苗,直接量出每株各绿叶的长度和最宽处的宽度,相乘以后再乘以0.83系数,取其平均值,求出单株叶面积,即可计算出叶面积系数:
叶面积系数=单株叶面积×每666.7米2基本苗数/666.7米2
也可以取若干有代表性单位面积样点(一般要求5点以上)上的植株,直接量出每株各绿叶的长度和最宽处的宽度,相乘以后再乘以0.83系数,取各点面积平均值,即可计算出叶面积系数:
叶面积系数=样点叶面积/样点面积
7. 如何测量树叶的面积
方案1:
去文具店买一张坐标纸(几毛钱),将叶子贴在纸上画出其轮廓,数一数轮廓中的格子数(不到格子一半的不计数,大于格子一半的计一格)。测出10×10个格子的面积(边长的平方),再除以100就是一个格子的面积。最后将叶片轮廓中的格子数×单个格子的面积=叶面积。(坐标纸的格子很小,直接测一格的面积不准确,所以测10×10个格子的面积。)
方案2:
选一张质量均匀的纸(一般的打印纸即可),拆成长方形,记录下长和宽,算出其面积(长×宽),称其重量。在纸上画出叶子的轮廓,并将其剪下,称出叶片轮廓纸的重量。用叶片轮廓纸的重量÷整张纸的重量×整张纸的面积=叶面积。
方案2比方案1更准确,但是工序更复杂,你可以任选其一。用一条线把树叶围起来看长多少
8. 叶面积测定仪的工作原理是什么
我的理解是,叶面积测定仪YMJ-C通过光感或者微波对叶片表面积进行测量。通过内部建模,记录保存叶面积测量数据,在现场快速得到结果。
9. 写出叶面积测定步骤
当然是叶面积测定仪比较好了。我们用的是托普仪器的YMJ-C来测量叶面积的,但这个不光是测量叶面积,其实最主要的还是测量虫斑面积。叶面积测定仪可以针对任何不规则形状,任何厚度和水分含量的叶片进行面积测量。特别适用于叶子较小较细或非常不规则的叶片,如草叶和松针等。