Biomass equations for determining fractions of European aspen growing on abandoned farmland and some practical implications

A study was conducted in order to construct functions for aboveground biomass of fractions of young European aspens (Populus tremula L.). The constructed functions were designed to be used for predicting the amount of biofuel produced from small areas. Biomass production was estimated in 11 stands of European aspen growing on abandoned farmland. The stands were located in Sweden at latitudes ranging from 65° to 60° N, and their total age varied from 5 to 24 years. A modified “mean tree technique” was used to estimate biomass production; i.e. depending on the plot area size, the number of sampled trees was chosen. The mean total dry weight above stump level for aspen stands was 78 tonnes ha⁻¹ with a range of 14–162 d.w. ha⁻¹. Mean annual increment for the stands was 5.56 tonnes ha⁻¹ year⁻¹ (2.86–9.15). Aspens growing on silt soils produced more than on fine sand soils. In addition to estimating conventional dry weights of trees and tree components, specific leaf area, total surface area and LAI, among other measures, were estimated. The mean LAI was 2.58 and the specific leaf area was 9.4 m² kg⁻¹. Some practical implications are given.     

内蒙古草原叶面积指数时空格局与水热影响

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是表征植被状况的重要参数,与植被的生长和变化状况密切相关。探究内蒙古草原LAI长时间序列时空格局特征及水热条件对LAI的影响,可为准确掌握内蒙古草原分布与生长状况差异提供数据支撑,对了解内蒙古草原生产能力的空间分布特征具有参考价值。基于2000～2019年GEOV2 LAI产品数据集,结合气温和降水资料,选取变化斜率、变异系数和相关性系数3个指标对内蒙古草原LAI展开分析。结果显示,内蒙古草原LAI由东北向西南递减,多年均值为1.34 m²/m²,在不同草原类型中,荒漠草原(0.28 m²/m²)<典型草原(0.96 m²/m²)<草甸草原(2.27 m²/m²)<草甸(2.60 m²/m²),且与变异系数呈反比,荒漠草原年际间波动最剧烈。近20 a内蒙古草原LAI呈波动中上升趋势(0.02 m     

基于数据机理的植被叶面积指数遥感反演研究

定量获取地表植被高精度时序及空间覆盖的叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是生态监测及农业生产应用的重要研究内容。通过使用Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer（MODIS）植被冠层多角度观测MOD09GA数据及叶面积指数MOD15A2数据,发展了一种参数化的叶面积指数遥感反演方法并完成了必要的检验分析。研究使用基于辐射传输理论的RossThick LiSparse Reciprocal（RTLSR）核驱动模型及Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves with Hotspot（SAILH）模型进行植被冠层辐射特征的提取,使用Anisotropic Index （ANIX）异质性指数作为指示植被冠层二向反射分布Bidirectional Reflectance Distribution Function（BRDF）的辅助特征信息,发展了基于数据机理（Data-Based Mechanistic, DBM）的植被叶面积指数建模和估算方法。通过必要的林地、农作物、草地植被实验区反演及数值分析可得知：①时间序列多角度遥感观测数据结合数据机理的叶面积指数估算方法,可实现模型参数的时序动态更新,改进叶面积指数估算结果的时序完整性及精度。②异质性指数可以用做指示植被冠层二向反射分布特征信息,可降低因观测数据几何条件差异所导致的反演结果不确定情况,同时能够补充植被时序生长过程表现的植被结构变化等动态特征。经研究实践,可将算法应用于时空尺度的叶面积指数估算,并能够为生态、农业应用提供植被的高精度遥感监测指标。     

不同覆膜和滴灌方式对玉米生长环境与生长动态的影响

比较大垄双行覆膜处理和行间覆膜处理环境因子和生理指标,得出大垄双行覆膜处理更有效地改善玉米作物的生长环境,增加土壤温度,抑制棵间蒸发,提高土壤含水量,使地表20cm土层在长期无降水补给时仍能维持较高的含水量,利于玉米生长.在生育期内大垄双行覆膜处理的叶面积指数均高于行间覆膜处理.     

基于小波变换与支持向量机回归的冬小麦叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)是作物长势诊断及产量预测的重要参数。通过对冬小麦采样点的高光谱曲线进行连续小波变换(CWT),然后利用小波系数与LAI 建立支持向量机回归(SVR)模型,实现冬小麦不同生育时期的叶面积指数估算。通过对所研究方法与选取的植被指数、偏最小二乘(PLS)回归等5种方法的反演结果进行统计分析。结果表明:利用连续小波变换确定的LAI 的敏感波段为680、739、802、895 nm,对应尺度分别为8、4、9 和8,对应小波系数的LAI 回归确定系数(R2)明显高于冠层反射率的回归确定系数;利用小波系数与LAI 建立的SVR 模型的反演精度最高,模型实测值与预测值的检验精度(R2)为0.86,均方根误差(RMSE)为0.43;而常用植被指数(归一化植被指数,NDVI;比值植被指数,RVI)建立的估测模型对冬小麦多个生育时期LAI 反演精度最低(R2 0.76,RMSE0.56)。因此利用连续小波变换进行数据预处理,能更好地筛选出对叶面积指数敏感的信息,LAI 回归方法比较结果表明,SVR 比PLS 更适合于LAI 的估测,通过将CWT 与SVR 结合(CWT-SVR)能实现不同生育时期冬小麦叶面积指数的遥感估算。     

钾与甜菜产量形成的研究之二钾对甜菜光合作用的影响

施钾能提高甜菜叶面积指数，施钾量与叶面积指数呈极显著正相关，r=0.9729^＊＊。钾能增加叶的叶绿素含量，能提高甜菜的光合作用效率。施钾量与单叶光合速度及群体光合速率均呈极显著的正相关，相关系数分别为r=O．982^＊＊和r=O．9077^＊＊。钾能促进同化产物的运转，随着施钾量的增加，甜菜同化产物运输率增加，且二者呈显著正相关，r=O．9068^＊＊。     

基于ENVISAT/ASAR的神经网络反演人工林叶面积指数研究

对我国西北黑河地区的人工林,进行了基于ENVISAT/ASAR数据构造神经网络的反演杨树林叶面积指数研究。首先,分析了白杨树林、沙枣树林的叶面积指数(LAI)与ENVISAT/ASAR不同极化后向散射系数的相关关系,研究表明人工林的空间分布均一性是影响雷达后向散射和LAI关系的首要因素,其次,不同的入射角对后向散射也具有明显的差异。基于上述分析,通过神经网络算法,利用不同时相、不同入射角的ENVISAT/ASAR雷达影像对白杨树林LAI进行了反演研究,对验证样本、训练样本、所有样本实测值与预测值进行了比较验证,其决定系数R²分别为0.61\,0.91和0.82,表明基于ENVISAT/ASAR雷达数据利用神经网络算法反演人工林叶面积指数的可行性。     

光与雷达遥感协作及其农业应用

用遥感影像提取农作物信息是精细农业的基础.传统的光学遥感局限于大气无云的优质影像,而微波遥感在提取农作物信息方面尚未得到充分的利用.寻找一种能够克服这些局限的农作物遥感信息提取的方法是有意义的.探讨了一种光和雷达遥感协作的方法,并应用于土壤和植被信息的提取,验证其应用潜力.用Karam等(1992)的微波散射模型,并作了相应修改:1)考虑粗糙地表面后向散射;2)光学遥感作为模型变量直接输入.将这种协作方法应用到两个数据集的处理,一个来自亚利桑那Maricopa农业中心,一个来自日本国家农业-环境科学协会的Tsukuba试验基地.这些数据包括一些实测的土壤和植被的数据以及陆地卫星Landsat和欧洲遥感卫星ERS遥感影像.结果初步表明雷达影像和光学影像在提取土壤和植被信息时可以有效地结合起来,在特定地方的农业管理中有着较好的应用前景.     

基于无人机遥感的开采沉陷耕地质量评价及复垦建议

针对我国东部高潜水位矿区煤炭开采造成耕地减产绝收及生态破坏等问题,以东滩煤矿开采沉陷耕地玉米作物为例,利用无人机多光谱影像和田间同步实测数据,采用经验模型法建立了开采沉陷耕地玉米叶面积指数反演模型并进行了耕地质量评价。结果表明：引入红边波段的归一化植被指数（red-red edge normalized difference vegetation index,RRENDVI）构建的幂函数模型为最优模型,其R2=0.756,RMSE=1.125,模型具有较高的精度和可靠性。通过该模型对研究区玉米叶面积指数（leaf area index,LAI）进行反演,得到玉米LAI分布图。根据研究区玉米及当地正常生长玉米的LAI均值,并结合实际沉陷积水情况,构建了沉陷耕地质量评价规则,将开采沉陷耕地分为五等,根据各等级地块损毁程度分别提出了划方平整、挖深垫浅等复垦建议。分析结果对于小范围沉陷耕地损毁监测、耕地质量评价及复垦工作具有一定的参考价值。     

水稻生育前期叶面积指数及其组成与产量关系的研究

试验于2001年在扬州大学以中粳稻香粳97—3017和中籼稻汕优63为材料，在不同的肥料运筹和栽插密度条件下，研究了水稻生育前期叶面积指数及其组成与产量的关系，主要结果如下：有效分蘖临界叶龄期、拔节期LAI和4叶及4叶以上茎蘖的LAI与产量均呈抛物线关系。有效分蘖临界叶龄期、拔节期LAI适宜，叶面积指数组成结构合理，才能获得高产。本试验条件下有效分蘖临界叶龄期和拔节期LAI适宜值分别为1．8～2．2、3．9～4．2，4叶及4叶以上茎蘖的LAI适宜值分别为1．6～1．8、3．5～3．8。