Metoda oceny wskaźnika powierzchni liści z zastosowanim lotniczego skaningu lidarowego

• Autorzy: Popov M. , Semko I. , Kozak I.

Warianty tytułu

EN

Method for assessing of leaf area index using lidar data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zaproponowana została metoda zdalnej oceny LAI z zastosowaniem materiałów lotniczego skaningu lidarowego. Obliczeniowa część metody opiera się na modelu regresji pomiędzy wartościami wskaźnika LAI i danymi lotniczego skaningu lidarowego. Opracowane zostały równania regresji wielokrotnej. Przedstawione zostały wyniki testowania proponowanej metody, które potwierdzają jej wydajność i wysoką dokładność. Przedstawiony został przegląd nowoczesnych metod oceny wskaźnika powierzchni liści (LAI) – jednego z najbardziej kompleksowych i obiektywnych wskaźników produkcyjnej aktywności roślinności. Krótko opisano naziemne metody oceny LAI oraz ich oprzyrządowanie. Zauważono, że główną i niewątpliwą zaletą naziemnej metody oceny LAI jest wiarygodność uzyskanych wyników. Przy konieczności oceny poziomu aktywności roślinności na dużych obszarach i przy ograniczonych zasobach czasowych, zastosowanie technik naziemnych napotyka poważne trudności. W takich przypadkach bardziej obiecującym okazuje się podejście związane z zastosowaniem zdalnych technik i technologii. Pokazano kierunki ewentualnych dalszych kroków do zwiększenia dokładności metody.

EN

A remote sensing method for assessing LAI index using airborne lidar data is proposed. A calculation body of the proposed method is based on regression model which couples LAI value and lidar data derivatives. Multiple regression equation is constructed. The results of experi-mental investigation confirm the effectiveness and high accuracy of the proposed method. The paper presents a review of the contemporary approaches to the assessment of leaf area index (LAI) as one of most comprehensive and objective indicators of photosynthesis processes activity of vegetation. Methods for LAI in-situ assessing, its procedures and instrumental support are described in brief. It is emphasized that the main and absolute advantage of in-situ methods is the reliability of calculated LAI estimates. However, the application of in-situ methods is connected with significant problems when it is necessary to assess photosynthesis processes activity level for vegetation in cases of vast areas with time limitations. As the authors observe, for similar cases is more promising to use remote sensing techniques and technologies. Directions for further research to improve the precision of the method are outlined therewith.

Słowa kluczowe

PL

drzewostany sosnowe; powierzchnia lisci; wskaznik powierzchni lisciowej; lotniczy skaning lidarowy; regresja wielokrotna

EN

pine stand; leaf area; leaf area index; multiple regression

• Wydawca: -
• Czasopismo: Acta Agrophysica
• Rocznik: 2014
• Tom: 21
• Numer: 2
• Opis fizyczny: s.205-217,rys.,bibliogr.

Twórcy

autor

Popov M.

• Centrum Naukowe Badań Aerokosmicznych Ziemi, Narodowa Akademia Nauk Ukrainy, ul.Ołesya Honczara 55b, Kijów, Ukraina

autor

Semko I.

• Centrum Naukowe Badań Aerokosmicznych Ziemi, Narodowa Akademia Nauk Ukrainy, ul.Ołesya Honczara 55b, Kijów, Ukraina

autor

Kozak I.

• Katedra Ekologii Krajobrazu, Informatyki i Architektury Krajobrazu, Wydział Matematyki, Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II, ul.Konstantynów 1H, 20-708 Lublin

Bibliografia

• Barilotti A., Turco S., Napolitano R., Bressan E., 2005. LiDAR technology for the study of biomass in forest ecosystems. 15th Meeting of the Italian Society of Ecology, Torino, Italy
• Breada N.J.J., 2003. Ground-based measurements of leaf area index: a review of methods, instruments and current controversies. Journal of Experimental Botany. 54 (392), 2403-2417
• Burnaby, British Columbia, and the Institute of Ecosystem Studies, Millbrook, New York.
• Chen J.M., Black T.A., 1992. Defining leaf area index for non-flat leaves. Plant, Cell & Environ-ment. 15(4), 421-429
• Chen J.M., Cihlar J., 1995. Plant canopy gapsize analysis theory for improving optical measurements of leaf-area index. Applied Optics, 34 (27), 6211-6222
• Chen J.M., Rich P.M., Gower S.T., Norman J.M., Plummer S., 1997. Leaf area index of boreal forests: theory, techniques, and measurements. Journal of Geophysical Research, 102(24) 29429-29443
• Chianucci F., Cutini A., 2012. Digital hemispherical photography for estimating forest canopy properties: current controversies and opportunities. iForest – Biogeosciences and Forestry, 5, 290-295
• Chojnicki B.H, Strzelinski P., Danielewska A., Baran M., 2010. Tree canopy leaf area index (LAI) measurements with the hemispherical photography at a Tuczno forest. Acta Agrophysica, 179, 89-101.
• Fernandes R., Miller J.R., Chen J.M., Rubinstein I.G., 2004. Evaluating image-based estimates of leaf area index in boreal conifer stands over a range of scales using high-resolution CASI im-agery. Remote Sensing of Environment, 89, 200-216
• Frazer G.W., Canham C. D., Lertzman K.P., 1999. Gap Light Analyzer (GLA) version 2.0: Imaging software to extract canopy structure and gap light transmission indices from true-colour fisheye photographs, users manual and program documentation. Simon Fraser University,
• KorsairGarrigues S., Lacaze R., Baret F., Morisette J., Weiss J., Nickeson R., Fernandes S., Plummer N., Shabanov R., Myneni R., Knyazikhin Y., Yang W., 2008. Validation and intercomparison of global Leaf Area Index products derived from remote sensing data. Journal of Geophysical Re-search, 113, 20-28
• Hutchison B.A., Matt D.R., McMillen R.T., Gross L.J., Tajchman S.J., Norman J.M., 1986. The architec-ture of a deciduous forest canopy in eastern Tennessee. Journal of Ecology, 74, 635-646.
• Jonckheere I., Fleck S., Nackaerts K., Muys B., Copin P., Weiss M., Baret F., 2004. Review of methods for in-situ leaf area index determination. Part 1. Theories, sensors and hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorology, 121, 19-35
• Jonckheere I., Nackaerts K., Muys B., Coppin P., 2005. Assessment of automatic gap fraction estimation of forests from digital hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorol-ogy, 132, 96-114.
• Kodar A., Kutsar R., Lang M., Lukk T., Nilson T. 2008. Leaf area index of forest canopies from optical measurements. Baltic Forestry, 14 (2), 185-194.
• Lakida P., Nilsson S., Shvidenko A., 1995. Estimation of Forest Phytomass for Selected Countries of the Former European USSR. WP. 33.
• Leblanc S., Chen J., Fernandes R., Deering D., Conley A., 2005. Methodology comparison for canopy structure parameters extraction from digital hemispherical photography in boreal forests. Agricultural and Forest Meteorology, 129, 187-207.
• Lyalko V.I., Popov M.O., Kostyuchenko Yu.V., 2006. Multispectral Remote Sensing in Nature Management. Naukova Dumka, Kyiv, 357 pp.
• Measures R.M., 1992. Laser Remote Sensing: Fundamentals and Applications. New York, 510.
• Medvedev E.M, Danilin I.M., Melnikov S.R., 2007. Laser location - land and forest (in Russian). 2nd ed. Institut lesa im. V.N. Sukacheva SO RAN. 229.
• Morsdorf F., Kotz B., Meier E., Itten K., Allgower B., 2006. Estimation of LAI and fractional cover from small footprint airborne laser scanning data based on gap fraction. Remote Sensing of Environment, 104, 50-61.
• Myneni R.B., Hall F.G., Sellers P.J., Marshak A.L., 1995. The interpretation of spectral vegetation indexes. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 33, 2, 481-486.
• Popov M., Semko I., 2013. Evaluation of the characteristics of vegetation with the use of remote sensing (in Ukrainian). Ekolohichna Bezpeka ta Pryrodokorystuvannia, 12, 51-62.
• Schlerf M., Atzberger C., Vohland M., Buddenbaum H., Seeling S., Hill J., 2004. Derivation of forest leaf area index from multi- and hyperspectral remote sensing data. EARSeL eProceedings. 405-413.
• Seber G.A.F., Lee A.J., 2003. Linear Regression Analysis. 2 ed. Wiley & Sons, 582.
• Turner D.P., Cohen W.B., Kennedy R.E., Fassnacht K.S., Briggs J.M., 1999. Relationships between leaf area index and Landsat TM spectral vegetation indices across three temperate zone sites. Remote Sensing оf Environment. 70, 52-68.
• Watson D.J., 1947. Comparative physiological studies in the growth of field crops. Variation in net assimilation rate and leaf areas between species and varieties, and within and between years. Annals of Botany, 11, 41-76.
• Zhao K., Popescu S., 2009. Lidar-based mapping of leaf area index and its use for validating GLOBCARBON satellite LAI product in a temperate forest of the southern USA. Remote Sensing of Environment, 113, 1628-1645.
• Zheng G., Moskal L.M., 2009. Retrieving Leaf Area Index (LAI) using remote sensing: theories, Methods and Sensors. Sensors, 9, 2719-2745.