叶面积指数测量方法（叶面积指数（LAI）介绍以及遥感估算方法）
前言
叶面积指数精度是正确预测产量的重要参数之一 。 同时 ，还有那么多疑问 ，如何才能正确？ 以及如何使用最有效的方法计算叶面积指数（LAI）？ 什么是最佳 LAI？ 哪些估算叶面积指数精度的方法比较好？
本文为初学者做了简要介绍 ，并在文章末尾附了两种估算LAI的方法的代码 。一种为基于PROSAIL模型进行反演 ，另一种为SNAP软件进行LAI批处理算法 ，可以支持landsat8与哨兵二号影像 。
一 、为什么需要叶面积指数？
这是植物科学和作物研究的基石问题 。 为什么叶面积指数如此重要？ 这个索引的知识价值是多少？
答案和往常一样简单 。 叶面积指数（或 LAI）是两个值之间的比例——绿叶量和土壤量 。 换句话说 ，它有助于了解与地面相比的绿色覆盖密度 。 此外 ，它有助于了解植物的光合作用活动水平和叶子的水分蒸发 。 因此 ，科学家一致认为叶面积指数是植物的核心特征之一 。
叶面积指数 (LAI) 是评估冠层结构的最重要变量之一 ，可以准确模拟果园冠层内发生的能量平衡 、气体交换过程和光分布 。 它也是农学和园艺的各种生理和功能植物模型以及生态学的大尺度遥感模型使用的关键变量 。
二 、为什么 LAI 很重要？
LAI 的重要性与叶子对植物的重要性直接相关 。 事实上 ，叶子是与大气成分相互作用的任何植物的主要生态生理部分 。 叶子的主要任务是：
吸收和同化二氧化碳； 拦截光合作用所必需的光； 作为光合作用过程的副产品释放氧气； 是蒸散过程中水汽损失的场所 ，有助于从土壤中吸收水分时产生压力； 拦截雨水并将水输送到枝干和根部； 风的影响； 产生植物大约 90% 的生物量（换句话说 ，干物质） 。 叶子驱动植物的生长和产量 。叶子是与大气成分相互作用的任何植物的主要生态生理部分 。 因此 ，LAI 有助于评估这种相互作用 。此外 ，任何叶子都是植物的一部分 ，负责为它提供碳水化合物 。 叶子在光合作用过程中产生碳水化合物 ，然后整株植物将其转化为多种化学物质以满足自身需要 。
因此 ，叶面积指数 (LAI) 是辐射拦截 、降水拦截 、能量转换和水分平衡四个过程的核心指标 。最后 ，LAI 是植物生长的可靠参数 。 这就是为什么大多数农学 、园艺和生态学研究测量叶面积指数来代表干预结果的原因之一 。 例如 ，施肥和灌溉或产量的表达 。
三 、叶面积指数与产量
叶面积指数是冠层结构的重要衡量指标 ，因为树木形态 、叶片方向和分布影响 LAI 估计 。 因此 ，在检查叶面积指数准确性时 ，一定要记住以下几个方面：
不同物种的树木可能具有非常不同的 LAI 值 。 例如 ，在同一个实验中 ，高度为 3.8–4.0 m 的 Ultra Red Gala 苹果树的平均叶面积指数为 2.46 。 然而 ，对于高度为 2.5–3.0 m 的 Ultra Red Gala 苹果树 ，平均 LAI 为 2.96 。
(1) 什么是最佳 LAI？
如上所述 ，LAI 的水平将随冠层结构而变化 。 这分别取决于品种 、地理以及田间种植实践和条件 。 此外 ，农作物和水果的种类也存在一些差异 。 在实践中 ，关于谷物的最佳 LAI 的可用数据比水果多 ，例如：
苹果的平均叶面积指数在 1.5 到 5 之间 。 桃子的 LAI 可以是 7 到 10 。 芒果的 LAI 平均为 2.94 ，可介于 1.18 和 4.48 之间 。 橙子的叶面积指数较高 ，可以在 9 到 11 之间事实上 ，科学证明 ，直立叶片的品种比水平叶片的作物和水果具有更高的最佳 LAI 。
开花开始达到产量潜力的最佳叶面积指数 (LAI) 在 3.6（不确定的茎终止）和 4.5（确定的茎终止）之间 。 对于不确定和确定的栽培品种 ，达到产量潜力的最佳 LAI 最大值在 6.0 和 6.5 之间 。
(2) 叶面积指数精度与作物产量预测的关系
事实上 ，叶子对于光合作用 、水蒸发和生物量生产至关重要 。 因此 ，叶数和叶面积指数（LAI）也会对产量预测产生影响 。 此外 ，大多数作物模拟模型在常规基础上使用 LAI 来预测产量 。 这方面间接地证明了叶面积指数准确性在估计不同环境因素对植物影响方面的重要性 。
光合作用是作物产量的主要决定因素 。 作物在生长季节捕获光并将其转化为生物质的效率是最终产量的关键决定因素 ，无论是生物质还是谷物
养活世界：提高可持续作物生产的光合效率
同时 ，叶片的 LAI 与产量之间的关系并不是那么简单明了 。 叶面积指数因作物种类而异 ，并因植物的生命阶段而异 。 因此 ，必须在植物周期的不同阶段测量叶面积指数以进行产量预测 ，以准确计算最佳产量 。 事实上 ，在不同年份测量的叶面积指数的历史比较是评估作物产量和耕作方法有效性的极好方法 。
根据农作物的类型 ，较高或较低的 LAI 值会带来不同的结果 。 例如 ，如果产量生产基于绿叶蔬菜 ，那么 LAI 本身就是一个卖点 。 然而 ，当农业业务以水果和蔬菜的生产为基础时 ，树叶有时可能是副产品 。 然而 ，大多数时候 ，在水果种植和蔬菜生产中 ，绿色生物质不会产生任何收入 。 在这种情况下 ，叶子不会直接影响产量 。 在上述任何一种情况下 ，LAI 和叶面积指数精度的影响可能会有所不同 。
对于谷物 ，LAI 至关重要 ，因为它决定了生物量的积累 。 同时 ，在谷物中 ，最佳 LAI 有时是一个更好的目标 。 这取决于农作物的种类 。 特别是 ，有时随着 LAI 的增加可能不会因阴影而增加光合作用 。 但同时它有助于增加呼吸 。
例如 ，水稻非常需要增加 LAI 和光合作用 。 但在高粱中 ，这种要求就完全不同了 。 LAI 与产量之间的关系很高但呈负相关 。 因此 ，增加高粱的叶面积指数会降低产量 。 提高水稻叶面积指数准确度 (LAI) 将有助于提高产量 。 增加水稻叶面积指数 (LAI) 将有助于提高产量 。
四 、如何计算LAI
可以直接或间接测量 LAI 。 在直接法中 ，叶子被用作测量的基础 。 对于间接方法 ，可以使用自动化的非接触式数字设备或是通过遥感 、无人机测量进行反演估算 。
4.1直接法
直接测量叶面积指数可以是破坏性的或非破坏性的 。
如果你想破坏性地测量叶子 ，你需要通过收获叶子来做到这一点 。 从植物上切下叶子并测量其叶面积指数 。
在非破坏性方法中 ，没有主动作用 。 您不需要自己切割或收获叶子 。 您需要做的就是放置陷阱 ，然后将它们收集在地面上的陷阱中 。
LAI 估计的一些直接方法既费时又困难 。 此外 ，叶面积指数的准确性和在短时间内计算许多叶子的局限性也存在问题 。
叶面积计算有3个概念 。 他们每个人都需要不同水平的设备和知识 。 因此 ，并非所有这些概念都与作物研究的初学者相关 。
4.2 LAI测量的核心方法
叶面积指数的核心测量方法 ，如前所述 ，可以是破坏性的 ，也可以是非破坏性的 。 然而 ，在任何情况下 ，关键对象是一片叶子 ，其面积是手动或使用叶面积计测量的 。 叶面积计种类繁多——手持式或数字式 ，用于测量叶面积指数 。
（1）LAI测量的平面法
您需要用面积计测量叶周长 。 然后您可以使用特殊公式计算叶面积 ，然后计算与地面的比率 。（2）LAI 的重量测量
该方法基于对生物量与叶面积之间关系的估计 。 找到生物量的简单方法是找到叶子的干重 。（3）测量 LAI 的间接方法
LAI 计算可以是间接的 。 叶面积指数间接估算最有价值的特点是它的非接触和快速工作 。 此外 ，还有一些方法可以自动执行此任务 ，因此可以提高流程的生产率 。 有几种最流行的间接 LAI 测量方法 。 特别是点样方分析（或倾斜点样方）和数字植物冠层分析 。 倾斜点样方计算 LAI这种方法在 1958 年以后在植物学和农学中得到广泛应用 。它包括使用植被树冠的图片和使用针 。 计算叶面积指数准确度 (LAI) 的传统间接方法之一是倾斜点样方 ，这张照片由葡萄园的作物科学家携带
您需要计算给定样方中针的接触次数 。 因此 ，您将获得 LAI 的测量值 。 在实践中 ，这种方法费时且仅适用于高达 1.5 米的作物 。
（4）用于 LAI 测量的数字植物冠层分析
这种方法是不同的 ，因为它使用摄影来测量 LAI 。 可以使用树冠下方或上方的照片 。 叶面积指数的精度是基于半球形镜头拍摄的图像 。 这允许拍摄站在树冠下的照片并根据这些照片计算 LAI 。 使用半球照片的叶面积指数精度的重量测量 使用半球照片的 LAI 的重量测量.
4.3 遥感反演方法
(1) 统计模型法
利用遥感定向统计分析叶面积指数的依据是植被冠层的光谱特征 。 绿色植物叶片的叶绿素在光照条件下发生光合作用 ，强烈吸收可见光 ，尤其是红光 。因此 ，红光波段反射率包含了植被顶层叶片的大量信息 。 在近红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 ，近红外反射率包含了冠层内叶片的很多信息 。这就是LAI遥感定量统计分析的理论依据 。统计分析法是以LAI为因变量 ，以光谱数据或其他变换形式（如植被指数）作为自变量建立的估算模型 ，即LAI=f(x),其中x为光谱反射率或植被指数 。
(2) 光学模型法
光学模型建立的基础是植被的非朗伯体特性 ，即植被对太阳光短波辐射的散射具有各项异性 ，反映在遥感上就是从地表反射回天空的太阳辐射和卫星观测的结果很大程度上依赖于太阳角和卫星观测角的关系 ，这种双向反射特性可以用双向反射率分布函数（BI-DIRECTIOAL REFLECTANCE DISTRIBUTION FUNCTION,BRDF）来定量表示 ，这就给LAI定向模型的创造提供了理论契机 。光学模型就是基于植被的BRDF,它是建立在辐射传输模型基础上的一种模型 ，具有物理基础 ，不依赖植被的具体类型或背景环境的变化 ，因此具有普适性 。
辐射传输模型是模拟光辐射在一定介质（如大气和植被）中的传输过程 ，最初用于研究光辐射在大气中传输的规律 ，后来被移植到植被对太阳光辐射的吸收和散射规律研究中 。对于某一特定时间的植被冠层而言 ，一般的辐射传输模型为：
S=F(λ ，Θs ，Ψs ，Θv ，Ψv ，C)
其中 ，S为叶子或冠层的反射率或透射率 ，λ为波长 ，Θs ，Ψs为太阳天顶角和方位角 ，Θv ，Ψv为观测天顶角和方位角 ，C为一组关于植被冠层的物理参数 ，如植被LAI,叶面分布等 。
一般辐射传输模型以LAI等生物物理 、生物化学参数作为输入值 ，得到的输出值是S 。从数学角度看 ，要求得LAI,只需要得到上述函数的反函数 ，以S为自变量反求LAI ，这就是光学模型反演LAI的基本原理 。
总结
本文详细介绍了LAI的作用 ，以及LAI测量的估算方法 。在本文末尾 ，我们附上遥感估算LAI的代码程序 ，都是Python语言 ，供有需要的同学进行学习 。
（1）基于PROSAIL模型进行反演
用MODIS地表反射率产品和ProSAIL模型反演叶面积指数-Python文档类资源-CSDN下载
（2）SNAP软件进行LAI批处理算法
基于Python的遥感影像LAI产品计算_ndvi反演叶面积指数-Python文档类资源-CSDN下载
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