[发明专利]一种提高半球摄影法测量叶面积指数季节变化精度的方法有效

专利信息
申请号: 201410685981.8 申请日: 2014-11-25
公开(公告)号: CN104359462B 公开(公告)日: 2016-10-12
发明(设计)人: 刘志理;金光泽;王传宽;王兴昌;戚玉娇 申请(专利权)人: 东北林业大学
主分类号: G01C11/00 分类号: G01C11/00
代理公司: 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 代理人: 张伟
地址: 150040 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 提高 半球 摄影 测量 叶面积 指数 季节 变化 精度 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种提高测量叶面积指数精度的方法,具体涉及一种提高半球摄影法测量叶面积指数季节变化精度的方法,属于森林生态技术领域。

背景技术

叶面积指数(leaf area index,LAI)是一种量化植被冠层结构特性的重要参数,准确地测定LAI的季节变化对了解许多森林生理生态进程(如光合、蒸腾及林冠截留降水等)的季节变异至关重要,此外,也是预测林分生长最重要的指标之一。随着科学技术的发展,利用光学仪器法来监测森林生态系统LAI的动态变化得到广泛关注,主要因为其方便快捷,易于获取数据。然而,光学仪器法因其自身局限性常常存在测量误差,因此,如何提高光学仪器法估测LAI季节变异的精度问题亟待解决。目前,提高光学仪器法的精度有两种方法:1,校正影响光学仪器法估测LAI精度的误差源(木质部和集聚效应);2,建立直接法和间接法(又称光学仪器法)间的经验模型,再通过该模型来校正间接法测定值。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有半球摄影法因光学仪器自身局限性而存在测量误差,使检测得到的森林生态系统季节动态变化的LAI值精确率低的问题。

本发明的技术方案是:一种提高半球摄影法测量叶面积指数季节变化精度的方法,通过构建经验模型得出半球摄影法测量值的校正值,所述经验模型为y=axb,其中y为各林型在叶生长期、叶稳定期和叶凋落期的LAI校正值,x为利用半球摄影法测定得到的LAI值;其中,

所述针叶林的a值范围为:0.9448-1.1477,b值的范围为:1.9955-2.0693;

所述阔叶林的a值范围为:1.6988-3.034,b值的范围为:0.6061-1.1644;

所述针阔混交林的a值范围为:0.3468-1.6577,b值范围为:1.8986-3.3467。

所述针阔混交林中,针叶树木和阔叶树木间隔布置。

所述针叶林和针阔混交林的地理位置为东经127°至130°,北纬46°至49°,所述阔叶林的地理位置为东经127°至129°,北纬44°至45°。

所述叶生长期为针叶林、针阔混交林和阔叶林所在地理位置六月份到八月份时期之间,所述叶稳定期为针叶林、针阔混交林和阔叶林所在地理位置的八月份时间,所述叶凋落期为针叶林、针阔混交林和阔叶林所在地理位置的九月份时期。

所述针叶林在叶生长期、叶稳定期和叶凋落期的a值分别为1.0092、0.9448和1.1477,b值分别为:2.0693、1.9955和2.0107;

所述阔叶林在叶生长期、叶稳定期和叶凋落期的a值分别为:1.6988、3.034和1.756,b值分别为:1.1644、0.6061和1.1409;

所述针阔混交林在叶生长期、叶稳定期和叶凋落期的a值分别为:1.6577、0.3468和1.0153,b值分别为:1.8986、3.3467和2.7025。

本发明与现有技术相比具有以下效果:本发明以针叶林,阔叶林和针阔混交林为研究对象,分别建立了叶生长期,叶稳定期和叶凋落期内直接法和间接法测定的LAI间的经验模型。由表1和表2的测量结果比对可看出,针叶林内,在6月、8月和9月,半球摄影法测定LAI的精度分别为43%、39%、37%,经过经验模型的校正后精度均得到明显提高,分别达到98%、98%、97%。阔叶林内,在6月、8月和9月,半球摄影法测定LAI的精度分别为52%、49%、51%,经过经验模型的校正后精度均得到明显提高,分别达到97%、97%、93%。在针阔混交林,在6月、8月和9月,半球摄影法测定LAI的精度分别为34%、35%、31%,经过经验模型的校正后精度均得到明显提高,分别达到97%、94%、97%。结果表明,通过直接法和间接法间的经验模型,半球摄影法能准确地测定不同森林类型LAI的季节变化,精度高于93%,本发明的方案对生态环境负面影响最低,数据精确度显著提高,为快速、高效地测定不同森林类型LAI的季节变化奠定基础,为后期的科学研究提供了可靠的数据保证。

具体实施方式

本发明的具体实施方式为:一种提高半球摄影法测量叶面积指数季节变化精度的方法,包括:

利用半球摄影法测定有效的LAI值,记为x;

构建经验模型y=axb

根据经验模型计算出校正后的LAI值。

所述针叶林的a值范围为:0.9448-1.1477,b值的范围为:1.9955-2.0693;

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