PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Czasopismo

2013 | 20 | 4 |

Tytuł artykułu

Wskaźniki NDVI i PRI jako odzwierciedlenie dobowej zmienności frakcji akumulowanej energii fotosyntetycznie czynnej dla odłogu oraz dla wybranych gatunków roślin uprawnych

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

EN
NDVI and PRI as indicators of diurnal changes in fraction of absorbed photosynthetically active radiation for fallow and selected species of crop plants

Języki publikacji

PL

Abstrakty

PL
Frakcja akumulowanej energii fotosyntetycznie czynnej (fAPARcanopy) jest ważnym parametrem ekofizjologicznym, stosowanym między innymi do szacowania produkcji pierwotnej brutto (GPP) ekosystemów. W pracy przedstawiono zależności pomiędzy dobową zmiennością frakcji akumulowanej energii fotosyntetycznie czynnej a dwoma spektralnymi wskaźnikami roślinności – znormalizowanym różnicowym wskaźnikiem wegetacji (ang. Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) i wskaźnikiem odbicia fotochemicznego (ang. Photochemical Reflectance Index, PRI). Pomiary wykonano 28 maja 2012 r. na poletkach eksperymentalnych z uprawami jęczmienia jarego, żyta ozimego i pszenicy ozimej oraz na poletku wieloletniego odłogu. Pomiary padającego, przepuszczonego i odbitego promieniowania w zakresie PAR (potrzebne do obliczenia fAPARcanopy) wykonano z wykorzystaniem systemu pomiarowego firmy Delta-T (Delta-T Devices, Cambridge, UK). Potrzebne do obliczenia NDVI i PRI pomiary promieniowania padającego i odbitego o długościach fali 530, 570, 670 i 849 nm wykonano używając dwóch czterokanałowych czujników SKR1850 (SKYE Instruments Ltd., Llandrindod Wells, UK), zamontowanych w pozycji zenit – nadir na przenośnym urządzeniu SpectroSense2+. Z zaprezentowanych danych wynika, że NDVI stanowi znacznie lepszy niż PRI spektralny wskaźnik dobowej zmienności fAPARcanopy roślin uprawnych. Uzyskane wyniki świadczą o tym, że fAPARcanopy nie jest jedynym czynnikiem kształtującym zmienne wartości wskaźników NDVI i PRI w cyklu dobowym.
EN
fAPARcanopy is an important ecophysiological parameter, widely used for Gross Primary Production estimation. The paper presents the effect of diurnal changes in fAPARcanopy on two spectral vegetation indices – NDVI and PRI. Measurements were made on 28th of May, 2012, for 4 measurement plots (fallow, spring barley, winter rye, winter wheat). Measurements of incident, transmitted and reflected photosynthetically active radiation (used for fAPARcanopy calculation) were performed using Delta-T measurements system (Delta-T Devices, Cambridge, UK). Measurements of incident and reflected radiation at 530, 570, 670 and 849 nm were used for NDVI and PRI calculation. They were performed using two SKR1850 sensors (SKYE Instruments Ltd., Llandrindod Wells, UK) mounted in zenith-nadir position on the mobile Spectrosense 2+ device. Presented data showed that NDVI was much better than PRI spectral indicator of diurnal variability of fAPARcanopy of crop plants. Results indicated that the fraction of absorbed photosyntetically active radiation (although its impact was noticeable) was not the only factor affecting diurnal changes in NDVI and PRI values.

Wydawca

-

Czasopismo

Rocznik

Tom

20

Numer

4

Opis fizyczny

s.705-720,rys.,tab.,wykr.,bibliogr.

Twórcy

autor
  • Katedra Meteorologii, Uniweresytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul.Piątkowska 94, 60-649 Poznań
autor
  • Katedra Meteorologii, Uniweresytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul.Piątkowska 94, 60-649 Poznań
autor
  • Katedra Meteorologii, Uniweresytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul.Piątkowska 94, 60-649 Poznań
  • Sustainable Agro-ecosystems and Bioresources Department, IASMA, Research and Innovation Centre, Fondazione Edmund Mach, San Michele all' Adige, TN, Italy
  • Katedra Meteorologii, Uniweresytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul.Piątkowska 94, 60-649 Poznań
autor
  • Katedra Meteorologii, Uniweresytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul.Piątkowska 94, 60-649 Poznań
autor
  • Katedra Meteorologii, Uniweresytet Przyrodniczy w Poznaniu, ul.Piątkowska 94, 60-649 Poznań

Bibliografia

  • Asner G.P., 1998. Biophysical and Biochemical Sources of Variability in Canopy Reflectance. Remote Sensing of Environment 64, 234-253.
  • Asrar G., Myneni R.B., Kanemasu E.T., 1989. Estimation of plant canopy attributes from spectral reflectance measurements. W G.Asrar (red.): Theory and applications of optical remote sensing. John Wileyand Sons, 252-297.
  • Blecharczyk A., 2002. Reakcja żyta ozimego i jęczmienia jarego na system następstwa roślin i nawożenie w doświadczeniu wieloletnim. Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu, 326, 1-126.
  • Boschetti T., Cortecci G., Barbieri M., Mussi M., 2007. New and past geochemical data on fresh to brine waters of the Salar de Atacama and Andean Altiplano, northern Chile. Geofluids, 7, 33-50.
  • Gamon J.A., Penuelas J., Field C.B., 1992. A narrow-waveband spectral index that tracks diurnal changes in photosynthetic efficiency. Remote Sensing of Environment, 41, 35-44.
  • Gobron N., Pinty B., Aussedat O., Chen J.M., Cohen W.B., Fensholt R., Gond V., Huemmrich K.F., Lavergne T., Melin F., Privette J.L., Sandholt I., Taberner M., Turner D.P., Verstraete M.M., WidlowskiJ.-L., 2006. Evaluation of fraction of absorbed photosynthetically active radiation products for different canopy radiation transfer regimes: Methodology and results using Joint Research Center products derived from SeaWiFS against ground-based observations. Journal of Geophysical Research, 111.
  • Goward S.N., Huemmrich K.F., 1992. Vegetation canopy PAR absorbance and the normalized difference vegetation index: an assessment using the SAIL model. Remote Sensing of Environment, 39, 119-140.
  • Hall F.G., Hilker T., Coops N.C., Lyapustin A., Huemmrich K.F., Middleton E., Margolis H., Drolet G., Black T.A., 2008. Multi-angle remote sensing of forest light use efficiency by observing PRI variationwith canopy shadow fraction. Remote Sensing of Environment, 112, 3201-3211.
  • Hanan N.P., Kabat P., Dolman A.J., Elbers J.A., 1998 Photosynthesis and carbon balance of a Sahelian fallow savanna. Global Change Biology, 4, 523-538.
  • Hanan N.P., Burba G., Verma S.B., Berry J.A., Suyker A., Walter-Shea E.A., 2002. Inversion of net ecosystem CO2 flux measurements for estimation of canopy PAR absorption. Global Change Biology,8, 563-574.
  • Huete A.R., Didan K., Miura T., Rodriguez E.P., Gao X., Ferreira L.G., 2002. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, 83, 195-213.
  • Jarocińska A., Zagajewski B., 2008. Korelacje naziemnych i lotniczych teledetekcyjnych wskaźników roślinności dla zlewni Bystrzanki. Teledetekcja Środowiska, 40, 100-124.
  • Jiang J., Chen S., Cao S., Wu H., Zhang L., Zhang H., 2005. Leaf area index retrieval based on canopy reflectance and vegetation index in Eastern China. Journal of Geographical Sciences, 2, 247-254.
  • Knorr W., Gobron N., Scholze M., Kaminski T., Pinty B., 2005. Global drought conditions causing recent atmospheric carbon dioxide increase. Eos Trans. AGU, 86, 178-181.
  • Lambers H. Chapin F.S., Pons T.L., 1998. Plant Physiological Ecology. New York: Springer-Verlag.
  • Leeuwen van W.J.D., Huete A.R., Walthall C.L., Prince S.D., Begue A., Roujean J.L., 1997. Deconvolution of remotely sensed spectral mixtures for retrieval of LAI, fAPAR and soil brightness. Journal ofHydrology, 188-189, 697-724.
  • Liang S., 2004. Quantitative remote sensing of land surfaces. Wyd.1. New Jersey. Wiley-Interscience. Nakaji T., Ide R., Oguma H., Saigusa N., Fujinuma Y., 2007. Utility of spectral vegetation index for estimation of gross CO2 flux under varied sky conditions. Remote Sensing of Environment, 109, 274-284.
  • Rouse, J.W., Jr., R.H. Haas, J.A. Schell, and D.W. Deering., 1973. Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. Prog. Rep. RSC 1978-1, Remote SensingCenter, Texas A&M Univ., College Station, 93p. (NTIS No. E73-106393.
  • Running S.R., Thornton P.E., Nemani R.R., Glassy J.M., 2000. Global terrestrial gross and net primary productivity from the Earth observing system. W O.E. Sala, R.B. Jackson, H.A. Mooney, R.W.Howard (red.): Methods in Ecosystem Science, Springer-Verlag.
  • Running S.R., Nemani R.R., Heinsch F., Zhao M., Reeves M., Hashimoto H., 2004. A continuous satellite- derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience, 54, 547-560.
  • Sims D.A., Luo H., Hastings S., Oechel W.C., Rahman A.F., Gamon J.A., 2006. Parallel adjustments in vegetation greenness and ecosystem CO2 exchange in response to drought in a Southern Californiachaparral ecosystem. Remote Sensing of Environment, 103, 289-303.
  • Soudani K., Francois C., Maire le G., Dantec le V., Dufrene E., 2006. Comparative analysis of IKONOS, SPOT and ETM+ data for leaf area index estimation in temperate coniferous and deciduous foreststands. Remote Sensing of Environment, 102, 161-175.
  • Tenhunen J.D., Catarino F.M., Lange O.L., Oechel W.C. (red.), 1987. Plant Responses to Stress. Functional Analysis in Mediterranean Ecosystems. Springer-Verlag.
  • 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. RemoteSensing of Environment, 70, 52-68.
  • User manual for the SunScan Canopy Analysis System, 2008. Delta-T Devices Ltd.
  • Uździcka B., Juszczak R., Sakowska K., Olejnik J., 2012. Związek między wskaźnikiem LAI a spektralnymi wskaźnikami roślinności na przykładzie wybranych gatunków roślin uprawnych. Woda - Środowisko- Obszary Wiejskie, 38, 283-311.
  • Veroustraete F., Sabbe H., Earens H., 2002. Estimation of carbon mass fluxes over Europe using the CFix model and Euroflux data. Remote Sensing of Environment, 81, 376-399.
  • Walter-Shea E.A., Blad B.L., Hays C.J., Mesarch M.A., Deering D.W., Middleton E.M., 1992. Biophysical properties affecting vegetative canopy reflectance and absorbed photosynthetically active radiation at the FIFE site. Journal of Geophysical Research, 97, 925-934.
  • Zarco-Tejada P.J., Ustin S.L., Whiting M.L., 2005. Temporal and spatial relationships between withinfield yield variability in cotton and high spatial hyperspectral remote sensing imagery. AgronomyJournal, 97, 641-653.
  • Zhang Q., Xiao X., Braswell B., Linder E., Baret F., Moore B. 2005. Estimating light absorption by chlorophyll, leaf and canopy in a deciduous broadleaf forest using MODIS data and a radiative transfer model. Remote Sensing of Environment, 99, 357 - 371.
  • Zheng G., Moskal M., 2009. Retrieving Leaf Area Index (LAI) using remote sensing: Theories, methods and sensors. Sensors, 9, 2719-2745.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.agro-eae7626f-cd45-4819-871a-3bfaca282907
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.