Summary

שערוך אינדקס אזור העלה באמצעות שלוש שיטות נפרדות בדוכנים נשירים טהור

Published: August 29, 2019
doi:

Summary

אומדן מדויק של המדד לאזור העלה (LAI) הוא חיוני עבור דגמים רבים של פלקסים חומר ואנרגיה בתוך מערכות אקולוגיות ובין מערכת אקולוגית ושכבת גבול אטמוספרית. לכן, שלוש שיטות (מלכודות המלטה, טכניקה מחט, ו PCA) לקיחת מדידות LAI מדויק היו בפרוטוקול המוצג.

Abstract

הערכות מדויקות של אינדקס אזור העלה (LAI), המוגדרות כמחצית השטח הכולל של העלה לכל יחידה של שטח קרקע אופקי, הם חיוניים לתיאור מבנה הצמחייה בתחומי האקולוגיה, היערנות והחקלאות. לכן, הליכים של שלוש שיטות מסחריות בשימוש (מלכודות המלטה, טכניקת המחט, ומנתח החופה צמח) לביצוע שערוך LAI הוצגו צעד אחר צעד. גישות מתודולוגיות ספציפיות הושוו, והיתרונות הנוכחיים שלהם, המחלוקות, האתגרים ופרספקטיבות העתיד שלהם נדונו בפרוטוקול זה. מלכודות המלטה נחשבות בדרך כלל כרמת ההתייחסות. הן טכניקת המחט והן מנתח החופה של הצמח (g., LAI-2000) לעתים קרובות להמעיט ערכי LAI בהשוואה עם ההפניה. טכניקת המחט היא קלה לשימוש בדוכנים נשירים שבו המלטה לחלוטין מפרקת בכל שנה (למשל, עץ אלון ומעמדים אשור). עם זאת, יש צורך בכיול המבוסס על מלכודות זבל או בשיטות הרסניות ישירות. מנתח החופה צמח הוא מכשיר בשימוש נפוץ לביצוע שערוך LAI באקולוגיה, יערנות, וחקלאות, אבל הוא כפוף שגיאה פוטנציאלית בשל העלווה והתרומה של אלמנטים וודי בתחום התצוגה (FOV) של החיישן. הסרת מקורות שגיאה פוטנציאליים אלה נדונה. מנתח החופה של הצמח הוא מכשיר מתאים מאוד לביצוע הערכות LAI ברמה המרחבית גבוהה, התבוננות dynamic LAI העונתית, ועל ניטור לטווח ארוך של LAI.

Introduction

LAI, המוגדר כמחצית השטח הכולל של העלה לכל יחידה של שטח הקרקע אופקי אזור1, הוא משתנה מפתח המשמש בדגמים רבים של ביו גיאופיסיים וכימיים התמקדו הפחמן והמים פלקסים2,3, 4. LAI הוא ביחס ישיר על פני השטח הפעיל של עלים שבו הוא מסיע הייצור העיקרי (פוטוסינתזה), דיות, החלפת אנרגיה, ותכונות פיזיולוגיות אחרות הקשורות עם מגוון של תהליכים אקולוגית במפעל קהילות5.

מספר גישות ומכשירים לביצוע שערוך LAI התפתחו, והם זמינים כרגע בשוק6,7,8,9. ניתן לקבץ שיטות מבוססות-קרקע לביצוע הערכה לאי לשתי קטגוריות עיקריות: (i) ישירות, ו-(ii) שיטות עקיפות10,11,12. הקבוצה הראשונה כוללת שיטות מדידת אזור עלה ישירות, בעוד שיטות עקיפות להסיק LAI ממדידות של פרמטרים מדידה יותר בקלות, באמצעות תאוריית העברה רדיוטיבית (במונחים של זמן, התעצמות העבודה, וטכנולוגיה)13 ,14.

פרוטוקול זה עוסק בשימוש מעשי של מלכודות האשפה ואת טכניקת המחט, כמו שיטות שאינן הרסניות למחצה ישיר10; ואת המכשיר האופטי הצמח מנתח החופה כשיטה עקיפה6,7 לביצוע LAI הערכה על מדגם נבחר מן היער נשירים ממוזג עומד במרכז אירופה (לראות את המאפיינים המבריים שלה ו dendrometric ב נספח א’ ונספח ב’.

ביערות נשירים וגידולים, ניתן לבצע שימוש בלתי הרסני למחצה ישיר LAI באמצעות מלכודות המלטה11 מופץ מתחת לשכבת החופה15. מלכודות המלטה מספקות ערכי LAI מדויקים למינים נשירים בהם LAI מגיע לרמה בתוך עונת הצמיחה. עם זאת, עבור מינים שיכולים להחליף עלים במהלך עונת הצמיחה, כגון צפצפה, השיטה מעריכה יותר מדי LAI11. שיטה זו מניחה שהתוכן של המלכודות מייצג את הכמות הממוצעת של עלים שנופלים במהלך תקופת העלים במעמד16, במיוחד בחודשי הסתיו. מלכודות הן תיבות או רשתות פתוחות (איור 1) עם גודל מספיק שנקבע מראש (מינימום 0.18 m2, אבל עדיף מעל 0.25 m2)10,17, הצדדים לרוחב מונע את הרוח נושבת העלים/החוצה של המלכודות, עם התחתון מחורר הימנעות הפירוק של העלים; הממוקמים מתחת לשכבת החופה של המעמד הנלמד, עם זאת, מעל פני השטח11. התפלגות המלכודות יכולה להיות באקראי18 או שיטתית בתוך כתות19 או מרווח רגיל ברשת20. מספר והפצה של מלכודות הם צעד מתודולוגי מכריע לביצוע שערוך LAI מדויק המשקף את מבנה המעמד הייחודי, ההומוגניות המרחבית, מהירות הרוח הצפויה וכיוון, במיוחד במקרה של דוכנים דלילים (או סמטאות פרדסים) וקיבולת העבודה להערכת נתונים. הדיוק של לאי הערכה עולה עם תדירות העלייה של המלכודות בתוך למדו מעמדים11,21 (ראה איור 2).

התדירות המומלצת של איסוף דגימות של הפסולת-הנפילה מכל מלכודת היא לפחות10 חודשים ואפילו פעמיים בשבוע בתקופות של נפילה כבדה, שעשויה להיות במקביל למשקעים כבדים. יש צורך למנוע פירוק הפסולת במלכודות ומניעת חומרים מזינים מחומר במהלך הגשם במקרה של ניתוח כימי. לאחר איסוף העלים בשדה, מערכת משנה מעורבת משמשת להערכת אזור העלה המסוים (SLA, cm2 g-1)22, מוגדר כאזור מוקרן טרי של עלים היחס המסה היבש שלה. שאר הפסולת שנאסף מתייבש למשקל מתמיד ומשמש לחישוב המסה היבשה של הפסולת בתור g ס”מ-2 במעבדה. המסה יבש העלה על כל תאריך איסוף מומר לאזור העלה על ידי הכפלת ביומסה שנאסף על ידי SLA או מיסה יבש לאזור (lma, g ס”מ-2) כפרמטר ההופכי ל-SLA23,24. ניתן לקבוע אזור חדש ומוקרן של עלים מסוימים באמצעות גישה פלאנימטרית. השיטה הפלאנימטרית מבוססת על התלות בין האזור של עלה מסוים לבין האזור המכוסה על ידי העלה במשטח האופקי. העלה מקובע אופקית למסך הסריקה, והממוצע שלו נמדד באמצעות מד אזור עלה. לאחר מכן, האזור שלו מחושב. שטח עלה רבים המבוססים על עקרונות מדידה שונים זמינים בשוק. חלקם כוללים, למשל, LI-3000C נייד שטח העלה מטר, אשר משתמשת שיטת ההקרנה אורתוגונלית, ואת LI-3100C שטח מטר, אשר מודד את הממוצע עלה באמצעות מקור אור פלורסנט ומצלמה למחצה מתנהל סריקה. המכשיר הבא, CI-202 לייזר נייד עלה מטר שטח, קודים אורך עלה באמצעות קורא קוד. מלבד אותם, AM350 ו BSLM101 נייד אזור העלה מטרים גם בשימוש נפוץ לביצוע הערכה מדויקת באזור עלה.

יתרה מזאת, אזור העלים מבוסס על מערכות שניתוח וידאו קיימים. אלה מטרים באזור עלה מורכב מצלמת וידאו, מסגרת דיגאיטלקית, מסך, ומחשב, כולל תוכנה מתאימה לביצוע ניתוח נתונים כגון WD3 WinDIAS עלה מערכת ניתוח תמונה11. כיום ניתן להשתמש בסורקים קונבנציונליים המחוברים למחשב עבור אזור עלה הערכה. לאחר מכן, אזור העלה מחושב ככפולה של מספר הפיקסלים השחורים וגודלו תלוי ברזולוציה שנבחרה (נקודות לאינץ ‘-dpi), או שאזור העלה נמדד דרך תוכנה ספציפית, למשל, WinFOLIA. בסופו של דבר, המסה היבשה הכוללת של העלים שנאסף בתוך שטח קרקע ידוע מומר ל-LAI על ידי הכפלת ה-SLA ומקדם הצטמקות25 המשקף את השינויים באזור של עלים טריים ומיובשים. הצטמקות תלויה במיני העץ, בתכולת המים וברכות העלים. התכווצות העלים באורך וברוחב (מה שמשפיע על האזור המוקרן) היא בדרך כלל עד 10%26, למשל, הוא נע בין 2.6 ל 6.8% מעץ אלון27. מיון עוזב על ידי מינים עבור שקילה והקמת יחס מסוים באזור עלה הוא הכרחי כדי לקבוע את התרומה של כל מינים ל-LAI לגמרי28.

LAI ההגדרה על ידי טכניקת המחט היא שיטה זולה שנגזר השיטה נוטה מרובע שיטה29,30,31,32. בדוכנים נשירים, זה חלופה לביצוע הערכה LAI ללא שימוש במלכודות10 מבוסס על ההנחה כי מספר עלה הכולל ואת האזור שלהם בעץ שווים מה נאסף על פני הקרקע לאחר העלה מלאה ליפול20 . מחט דקה חדה מנוקב אנכית לתוך החול שוכב על הקרקע מיד אחרי נפילת העלה10. לאחר העלה המלא ליפול, העלים נאספים מן הקרקע על מחט של בדיקה אנכית, קשורים למספר הקשר ושווה ערך LAI בפועל. דגימה אינטנסיבית (100-300 נקודות דגימה למחקר לעמוד בדיקה לשדה) על ידי טכניקת המחט נדרש כדי לכמת מספר איש קשר ממוצע לגזור את ערך LAI בצורה נכונה10,20,33.

אתמנתח החופה צמח(למשל, LAI-2000 או LAI-2200 PCA) הוא כלי נייד בשימוש נפוץ לביצוע הערכה ללאי עקיף על ידי נקיטת מדידה של שידור האור ברחבי החופה7בתוך החלק הכחול המסונן של ספקטרום האור (320-490 ננומטר)34,35כדי למזער את תרומת האור שעבר דרך העלים, התפזר על ידי החופה ועובר דרך העלווה7,34. בחלק הכחול של ספקטרום האור, הניגוד המקסימלי בין העלה לשמים מושגת, והעלווה מופיע שחור נגד השמים34. לכן, זה מבוסס על הפער החופה ניתוח שבר7. המכשיר נעשה בשימוש נרחב לביצוע מחקרים אקולוגיים-פיסיולוגיים בקהילות הצמחים כגון יבולים36, גראסלאנדס37, מחטניים8, ומעמדים נשירים38. מנתח החופה צמח משתמש חיישן אופטי פישאי עם fov של 148 °35כדי להקרין תמונה האונה של החופה על גלאי סיליקון כדי לסדר אותם לחמש טבעות קונצנטריים39עם זוויות שיא מרכזי של 7 °, 23 °, 38 °, 53 °, ו 68 °9,40,41. חמישה כמוסות תצוגה (כלומר,270 °, 180 °, 90 °, 45 °, ו-10 °) ניתן להשתמש כדי להגביל את התצוגה האופטית של החיישן האופטי27כדי למנוע הצללה על ידי מכשולים בשטח פתוח (עבור קריאה הנ ל) או המפעיל FOV של חיישן במהלך שערוך LAI יכול להתאים את חיישן FOV לשטח פתוח עבור קריאה מעל החופה. מדידות באמצעות מנתח החופה הצמח נלקחים לעיל (או באזור פתוח מספיק ממושכת) ומתחת החופה למדה7. את כובעי התצוגה יש להשתמש הן מעל ומתחת קריאות כדי למנוע ביוסים של שערוך שבר הפער34. LAI-2000 PCA מייצרת מדד אזור העלה יעיל (LAIe) כפי שהוצג על ידי חן ואח ‘.42, או ליתר דיוק אזור הצמח האפקטיבי (PAIe) כמו אלמנטים וודי נכללים בערך הקריאה חיישן. בדוכנים נשירים עם עלים שטוחים, LAIe הוא כמו הקרקע משטח LAI. במקרה של מעמדים ביער ירוקי, LAIe הוא הכרחי כדי לתקן את האפקט לשיא ברמת לירות (להילחם, סטאר)43, מדד השיא בקשקשים גדול יותר מאשר לירות (ΩE)44, ואת תרומתו של אלמנטים וודי כולל גבעולים וענפים (כלומר,יחס אזור וודי-כולל),45שגורמות לאי-שערוך שיטתי20. המדד מבצע בקנה מידה מרחבי גבוה יותר מאשר לירות או עלה יכול להיות כימות כמו מדד לכאורה החלקה (ACF), אשר ניתן להעריך באמצעות מנתח החופה צמח כאשר כמוסות תצוגה מגבילות יותר משמשות27. כמו אלה מחברים המדינה כי ACF זה הוא הסיק מיחס של ערכי LAI מחושב מפני מחדש על ידי הליכים שונים של חופות הומוגנית ושאינם הומוגנית על פי לאנג46, אנו מניח כי המדד הזה מתאר את ההומוגניות למדי. מלבד החישוב acf, מפזר חדש כובעים המאפשרים יישום נרחב יותר של LAI-2200 pca בגין תנאי מזג האוויר, תפריט משתמש במקום קודי fct, ואת האפשרות לקחת מדידות רבות יותר לכל הפעלה הקובץ הם בין ה שדרוגים טכנולוגיים לעומת לאי לשעבר-2000 PCA34,47. המדידות וחישובי התוכנה הפנימיים הבאים מבוססים על ארבע הנחות: (1) מרכיבי הצמח בחסימת אור, כולל עלים, ענפים וגבעולים, מופצים באופן אקראי בחופה, (2) העלווה הוא גוף שחור שסופג את כל ה האור שמקבל, (3) כל האלמנטים הצמחיים הם הקרנה זהה למשטח הקרקע האופקי כצורה גיאומטרית פשוטה, (4) אלמנטים צמחיים קטנים בהשוואה לאזור המכוסה על ידי כל טבעת11.

Protocol

1. LAI מוערך באמצעות מלכודות המלטה ראשית, בצע סקר שדה, חקירת תנאי האתר ומבנהו של הדוכנים למחקר (כלומר, הנטייה והתצוגה של המדרון, היער או סוג הצמחייה, יער או צפיפות הצמחייה, הומוגניות של סגירת החופה, הכתר גודל, ואת גובה בסיס הכתר). בחר סוג מלכודת המלטה המתאים למיקום מתחת לחופה על י…

Representative Results

ערכי LAI ממוצע ברמת המעמד של כל הדוכנים שנחקרו בעונת הצמיחה 2013 מוצגים באיור 8. על כל העלילות פרט ל-A, הערכים הגבוהים ביותר נמדדו על ידי מלכודות פסולת, המשמשים כרמת ההתייחסות. מבחינה מעשית, ערך LAI הממוצע הגבוה ביותר הוערך דרך טכניקת המחט על מגרש A. כל ההבדלים בין ערכי LAI מוערך באמצ…

Discussion

מלכודות המלטה נחשבים אחת השיטות המדויקות ביותר לביצוע הערכה לאי8, אבל הם יותר אינטנסיבי לעבודה וצורכת זמן מאשר שיטות עקיפות35,64 אשר שולבו בפרוטוקול זה. בתוך הליך שערוך לאי כולו באמצעות מלכודות המלטה, אומדן מדויק של SLA הוא הנקודה הקריטית ביותר<sup c…

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

אנו אסירי תודה ללוח המערכת של כתב העת לחקר היערנות לעידוד והסמכות שלנו להשתמש בתוצאות הנציג בפרוטוקול זה מהמאמר שפורסם שם. אנו גם מודים לשני סוקרים אנונימיים על הערותיהם היקרות, אשר שיפרו באופן משמעותי את כתב היד. המחקר מומן על ידי משרד החקלאות של צ’כיה, תמיכה מוסדית MZE-RO0118 והסוכנות הלאומית למחקר חקלאי (פרויקט לא. QK1810126).

Materials

Area Meter LI-COR Biosciences Inc., NE, USA LI-3100C https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LI-3100C/
Computer Image Analysis System Regent Instruments Inc., CA WinFOLIA http://www.regentinstruments.com/assets/images_winfolia2/WinFOLIA2018-s.pdf
File Viewer LI-COR Biosciences Inc., NE, USA FV2200C Software https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LAI-2200C/software.html
Laboratory oven Amerex Instruments Inc., CA, USA CV150 https://www.labcompare.com/4-Drying-Ovens/2887-IncuMax-Convection-Oven-250L/?pda=4|2887_2_0|||
Leaf Image Analysis System Delta-T Devices, UK WD3 WinDIAS https://www.delta-t.co.uk/product/wd3/
Litter traps Any NA See Fig. 2
Needle Any NA Maximum diameter of 2 mm
Plant Canopy Analyser LI-COR Biosciences Inc., NE, USA LAI-2000 PCA LAI-2200 PCA or LAI-2200C as improved versions of LAI-2000 PCA can be used, see: https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LAI-2200C/
Portable Laser Leaf Area Meter CID Bio-Science, WA, USA CI-202 https://cid-inc.com/plant-science-tools/leaf-area-measurement/ci-202-portable-laser-leaf-area-meter/
Portable Leaf Area Meter ADC, BioScientic Ltd., UK AM350 https://www.adc.co.uk/products/am350-portable-leaf-area-meter/
Portable Leaf Area Meter Bionics Scientific Technogies (P). Ltd., India BSLM101 http://www.bionicsscientific.com/measuring-meters/leaf-area-index-meter.html
Portable Leaf Area Meter LI-COR Biosciences Inc., NE, USA LI-3000C https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LI-3000C/

Referencias

  1. Chen, J. M., Black, T. A. Defining leaf area index for non-flat leaves. Plant, Cell and Environment. 15 (4), 421-429 (1992).
  2. Sellers, J. P., et al. Modelling the exchanges of energy, water, and carbon between continents and the atmosphere. Science. 275, 502-509 (1997).
  3. Calvet, J. C., et al. An interactive vegetation SVAT model tested against data from six contrasting sites. Agricultural and Forest Meteorology. 92 (2), 73-95 (1998).
  4. Wang, Y. P., Leuning, R. A two-leaf model for canopy conductance, photosynthesis and partitioning of available energy. I. Model description and comparison with multi-layered model. Agricultural and Forest Meteorology. 91 (1-2), 89-111 (1998).
  5. Asner, G. P., Scurlock, J. M. O., Hicke, J. A. Global synthesis of leaf area index observations: implications for ecological and remote sensing studies. Global Ecology and Biogeography. 12, 191-205 (2003).
  6. Welles, J. M. Some indirect methods of estimating canopy structure. Remote Sensing Reviews. 5 (1), 31-43 (1990).
  7. Welles, J. M., Cohen, S. Canopy structure measurement by gap fraction analysis using commercial instrumentation. Journal of Experimental Botany. 47 (302), 1335-1342 (1996).
  8. Chen, J. M., Rich, P. M., Gower, S. T., Norman, J. M., Plummer, S. Leaf area index of boreal forests: Theory, techniques, and measurement. Journal of Geophysical Research. 102 (D24), 29429-29443 (1997).
  9. Weiss, M., Baret, F., Smith, G. J., Jonckheere, I., Coppin, P. Review of methods for in situ leaf area index (LAI) determination. Part II. Estimation of LAI, errors and sampling. Agricultural and Forest Meteorology. 121, 37-53 (2004).
  10. Bréda, N. J. J. Ground-based measurements of leaf area index: a review of methods, instruments and current controversies. Journal of Experimental Botany. 54, 2403-2417 (2003).
  11. Jonckheere, I., et al. Review of methods for in situ leaf area index determination. Part I. Theories, sensors, and hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorology. 121 (1-2), 19-35 (2004).
  12. Zheng, G., Moskal, M. Retrieving leaf area index (LAI) using remote sensing: theories, methods and sensors. Sensors. 9 (4), 2719-2745 (2009).
  13. Fassnacht, K. S., Gower, S. T., Norman, J. M., McMurtrie, R. E. A comparison of optical and direct methods for estimating foliage surface area index in forests. Agricultural and Forest Meteorology. 71 (1-2), 183-207 (1994).
  14. Gower, S. T., Kucharik, C. J., Norman, J. M. Direct and indirect estimation of leaf area index, fAPAR, and net primary production of terrestrial ecosystems. Remote Sensing of Environment. 70 (1), 29-51 (1999).
  15. Chason, J. W., Baldocchi, D. D., Huston, M. A. A comparison of direct and indirect methods for estimating forest canopy leaf area. Agricultural and Forest Meteorology. 57 (1-3), 107-128 (1991).
  16. Eriksson, H., Eklundh, L., Hall, K., Lindroth, A. Estimating LAI in deciduous forest stands. Agricultural and Forest Meteorology. 129 (1-2), 27-37 (2005).
  17. Ukonmaanaho, L., Pitman, R., Bastrup-Birk, A., Bréda, N. J. J., Rautio, P. . Sampling and analysis of litterfall. Manual Part XIII. In: UNECE ICP Forests Programme Co-ordinating Centre (ed.): Manual on methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests. , (2016).
  18. McShane, M. C., Carlile, D. W., Hinds, W. T. The effect of collector size on forest litter-fall collection and analysis. Canadian Journal of Forest Research. 13 (6), 1037-1042 (1993).
  19. Battaglia, M., Cherry, M., Beadle, C., Sands, P., Hingston, A. Prediction of leaf area index in eucalypt plantations: effects of water stress and temperature. Tree Physiology. 18 (8-9), 521-528 (1998).
  20. Dufrêne, E., Bréda, N. J. J. Estimation of deciduous forest leaf area index using direct and indirect methods. Oecologia. 104 (2), 156-162 (1995).
  21. Fleck, S., et al. . Leaf area measurements. Manual Part XVII. In: UNECE ICP Forests Programme Co-ordinating Centre (Ed.) Manual of methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests. , (2016).
  22. Fellner, H., Dirnberger, G. F., Sterba, H. Specific leaf area of European larch (Larix decidua Mill.). Trees-Structure and Function. 30 (4), 1237-1244 (2016).
  23. Niinemets, &. #. 2. 2. 0. ;. Acclimation to low irradiance in Picea abies: influence of past and present light climate on foliage structure and function. Tree Physiology. 17 (11), 723-732 (1997).
  24. Čermák, J. Leaf distribution in large trees and stands of the floodplain forest in southern Moravia. Tree Physiology. 18 (11), 727-737 (1998).
  25. Chianucci, F., Cutini, A. Estimation of canopy properties in deciduous forests with digital hemispherical and cover photography. Agricultural and Forest Meteorology. 168, 130-139 (2013).
  26. Essaghi, S., Hachmi, M., Yessef, M., Dehhaoui, M. Leaf shrinkage: a predictive indicator of the potential variation of the surface area-to-volume ratio according to the leaf moisture content. SpringerPlus. 5, 1229 (2016).
  27. Chianucci, F., MacFarlane, C., Pisek, J., Cutini, A., Casa, R. Estimation of foliage clumping from the LAI-2000 Plant Canopy Analyser: effect of view caps. Trees-Structure and Function. 29, 355-366 (2015).
  28. Bequet, R. Environmental determinants of the temporal and spatial variability in leaf area index of Fagus sylvatica L., Quercus robur L., and Pinus sylvestris L. Thesis. , (2011).
  29. Goodall, D. W. Some considerations in the use of point quadrats for the analysis of vegetation. Australian Journal of Biological Sciences. 5 (1), 1-41 (1952).
  30. Warren Wilson, J. Analysis of the spatial distribution of foliage by two-dimensional point quadrats. New Phytologist. 58 (1), 92-99 (1959).
  31. Warren Wilson, J. Inclined point quadrats. New Phytologist. 59 (1), 1-7 (1960).
  32. Warren Wilson, J. Estimation of foliage denseness and foliage angle by inclined point quadrants. Australian Journal of Botany. 11 (1), 95-105 (1963).
  33. Nizinski, J. J., Saugier, B. A model of leaf budding and development for a mature Quercus forest. Journal of Applied Ecology. 25 (2), 643-655 (1988).
  34. LI-COR. . Instruction manual. LAI-2200 Plant Canopy Analyzer. , (2011).
  35. Yan, G., et al. Review of indirect optical measurements of leaf area index: Recent advances, challenges, and perspectives. Agricultural and Forest Meteorology. 265, 390-411 (2018).
  36. Hicks, S. K., Lascano, R. J. Estimation of leaf area index for cotton canopies using the Li-Cor LAI 2000 plant canopy analyser. Agronomy Journal. 87, 458-464 (1995).
  37. He, Y., Guo, X., Wilmshurst, J. F. Comparison of different methods for measuring leaf area index in a mixed grassland. Canadian Journal of Plant Science. 87 (4), 803-813 (2007).
  38. Černý, J., Haninec, P., Pokorný, R. Leaf area index estimated by direct, semi-direct, and indirect methods in European beech and sycamore maple stands. Journal of Forestry Research. online version, 1-10 (2018).
  39. Gower, S. T., Norman, J. M. Rapid estimation of leaf area index in conifer and broad-leaf plantations. Ecology. 72 (5), 1896-1900 (1991).
  40. Planchais, I., Pontailler, J. Y. Validity of leaf areas and angles estimated in a beech forest from analysis of gap frequencies, using hemispherical photographs and a plant canopy analyser. Annals of Forest Science. 56 (1), 1-10 (1999).
  41. Danner, M., Locherer, M., Hank, T., Richter, K. Measuring leaf area index (LAI) with the Li-Cor LAI 2200C or LAI-2200 (+2200 Clear Kit) – Theory, measurement, problems, interpretation. EnMAP Field Guide Technical Report, GFZ Data Services. , (2015).
  42. Chen, J. M., Black, T. A., Adams, R. S. Evaluation of hemispherical photography for determining plant area index and geometry of a forest stand. Agricultural and Forest Meteorology. 56 (1-2), 129-143 (1991).
  43. Stenberg, P. Correcting LAI-2000 estimates for the clumping of needles in shoots of conifer. Agricultural and Forest Meteorology. 79 (1-2), 1-8 (1996).
  44. Chen, J. M., Cihlar, J. Quantifying the effect of canopy architecture on optical measurements of leaf area index using two gap size analysis methods. IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing. 33 (3), 777-787 (1995).
  45. Chen, J. M. Optically-based methods for measuring seasonal variation of leaf area index in boreal conifer stands. Agricultural and Forest Meteorology. 80 (2-4), 135-163 (1996).
  46. Lang, A. R. G. Application of some Cauchy’s theorems to estimation of surface area of leaves, needles and branches of plants and light transmittance. Agricultural and Forest Meteorology. 55 (3-4), 191-212 (1991).
  47. Kobayashi, H., Ryu, Y., Baldocchi, D. D., Welles, J. M., Norman, J. M. On the correct estimation of gap fraction: How to remove scattered radiation in gap fraction measurements?. Agricultural and Forest Meteorology. 170-183, 170-183 (2013).
  48. Sprintsin, M., Cohen, S., Maseyk, K., Rotenberg, E., Grünzweig, J., Karnieli, A., Berliner, P., Yakir, D. Long term and seasonal courses of leaf area index in semi-arid forest plantation. Agricultural and Forest Meteorology. 151 (5), 565-574 (2011).
  49. Cutini, A., Matteucci, G., Mugnozza, G. S. Estimation of leaf area index with the Li-Cor LAI 2000 in deciduous forests. Forest Ecology and Management. 105 (1-3), 55-65 (1998).
  50. Woodgate, W., Soto-Berelov, M., Suarez, L., Jones, S., Hill, M., Wilkes, P., Axelsson, C., Haywood, A., Mellor, A. Searching for the optimal sampling design for measuring LAI in an upland rainforest. , (2012).
  51. Baret, F., et al. VALERI: a network of sites and a methodology for the validation of medium spatial resolution land satellite products. Remote Sensing of Environment. 76 (3), 1-20 (2008).
  52. Majasalmi, T., Rautiainen, M., Stenberg, P., Rita, H. Optimizing the sampling scheme for LAI-2000 measurements in a boreal forest. Agricultural and Forest Meteorology. 154-155, 38-43 (2012).
  53. Calders, K., et al. Variability and bias in active and passive ground-based measurements of effective plant, wood and leaf area index. Agricultural and Forest Meteorology. 252, 231-240 (2018).
  54. Leblanc, S. G., Chen, J. M. A practical method for correcting multiple scattering effects on optical measurements of leaf area index. Agricultural and Forest Meteorology. 110, 125-139 (2001).
  55. Rich, P. M. Characterizing plant canopies with hemispherical photographs. Remote Sensing Reviews. 5 (1), 13-29 (1990).
  56. Čater, M., Schmid, I., Kazda, M. Instantaneous and potential radiation effect on underplanted European beech below Norway spruce canopy. European Journal of Forest Research. 132 (1), 23-32 (2013).
  57. Le Dantec, V., Dufrêne, E., Saugier, B. Interannual and spatial variation in maximum leaf area index of temperate deciduous stands. Forest Ecology and Management. 134 (1-3), 71-81 (2000).
  58. Mussche, S., Samson, R., Nachtergale, L., De Schrijver, A., Lemeur, R., Lust, N. A comparison of optical and direct methods for monitoring the seasonal dynamics of leaf area index in deciduous forests. Silva Fennica. 35 (4), 373-384 (2001).
  59. Bequet, R., Campioli, M., Kint, V., Vansteenkiste, D., Muys, B., Ceulemans, R. Leaf area index development in temperate oak and beech forests is driven by stand characteristics and weather conditions. Trees-Structure and Function. 25 (5), 935-946 (2011).
  60. Neumann, H. H., Den Hartog, G. D., Shaw, R. H. Leaf-area measurements based on hemispheric photographs and leaf-litter collection in a deciduous forest during autumn leaf-fall. Agricultural and Forest Meteorology. 45 (3-4), 325-345 (1989).
  61. Küßner, R., Mosandl, R. Comparison of direct and indirect estimation of leaf area index in mature Norway spruce stands of eastern Germany. Canadian Journal of Forest Research. 30 (3), 440-447 (2000).
  62. Pokorný, R., Marek, M. V. Test of accuracy of LAI estimation by LAI-2000 under artificially changed leaf to wood area proportions. Biologia Plantarum. 43 (4), 537-544 (2000).
  63. Pokorný, R. . Estimation of leaf area index in pure forest stands. Certificated methodology. , (2015).
  64. Lang, A. R. G., Yueqin, X., Norman, J. M. Crop structure and the penetration of direct sunlight. Agricultural and Forest Meteorology. 35 (1-4), 83-101 (1985).
  65. Niinemets, &. #. 2. 2. 0. ;., Kull, K. Leaf weight per area and leaf size of 85 Estonian woody species in relation to shade tolerance and light availability. Forest Ecology and Management. 70 (1-3), 1-10 (1994).
  66. Bouriaud, O., Soudani, K., Bréda, N. J. J. Leaf area index from litter collection: impact of specific leaf area variability within a beech stand. Canadian Journal of Remote Sensing. 29 (3), 371-380 (2003).
  67. Burton, A. J., Pregitzer, K. S., Reed, D. D. Leaf area and foliar biomass relationships in northern hardwood forests located along an 800 km acid deposition gradient. Forest Science. 37 (4), 1041-1059 (1991).
  68. Finotti, R., Rodrigues, F. S., Cerqueira, R., Vinícius, V. M. A method to determine the minimum number of litter traps in litterfall studies. Biotropica. 35 (3), 419-421 (2003).
  69. Yang, Y., Yanai, R. D., See, C. R., Arthur, M. A. Sampling effort and uncertainty in leaf litterfall mass and nutrient flux in northern hardwood forests. Ecosphere. 8 (11), e01999 (2017).
  70. Law, B. E., Cescatti, A., Baldocchi, D. D. Leaf area distribution and radiative transfer in open-canopy forests: implications for mass and energy exchange. Tree Physiology. 21 (12-13), 777-787 (2001).
  71. Guiterman, C. H., Seymour, R. S., Weiskittel, A. R. Long-term thinning effects on the leaf area of Pinus strobus L. as estimated from litterfall and individual-tree allometric models. Forest Science. 58 (1), 85-93 (2013).
  72. Liu, Z., Chen, J. M., Jin, G., Qi, Y. Estimating seasonal variations of leaf area index using litterfall collection and optical methods in four mixed evergreen-coniferous forests. Agriculture and Forest Meteorology. 209, 36-48 (2015).
  73. LI-COR. . Instruction Manual. LAI-2000 Plant Canopy Analyzer. , (1991).
  74. Mason, E. G., Diepstraten, M., Pinjuv, G. L., Lasserre, J. P. Comparison of direct and indirect leaf area index measurements of Pinus radiata D. Don. Agricultural and Forest Meteorology. 166-167, 113-119 (2012).
  75. Deblonde, G., Penner, M., Royer, A. Measuring leaf-area index with the Li-Cor Lai-2000 in pine stands. Ecology. 75 (5), 1507-1511 (1994).
  76. Zou, J., Yan, G., Zhu, L., Zhang, W. Woody-to-total area ratio determination with a multispectral canopy imager. Tree Physiology. 29 (8), 1069-1080 (2009).
  77. Zhu, X., et al. Improving leaf area index (LAI) estimation by correcting for clumping and woody effects using terrestrial laser scanning. Agricultural and Forest Meteorology. 263, 276-286 (2018).
  78. Li, Z., Strahler, A., Schaaf, C., Jupp, D., Schaefer, M., Olofsson, P. Seasonal change of leaf and woody area profiles in a midaltitude deciduous forest canopy from classified dual-wavelenght terrestrial lidar point clouds. Agricultural and Forest Meteorology. 262, 279-297 (2018).
  79. Chen, J. M., Black, T. A. Foliage area and architecture of plant canopies from sunfleck size distributions. Agricultural and Forest Meteorology. 60 (3-4), 249-266 (1992).
  80. Leblanc, S. G., Chen, J. M., Fernandes, R., Deering, D. V., Conley, A. Methodology comparison for canopy structure parameters extraction from digital hemispherical photography in boreal forests. Agricultural and Forest Meteorology. 129 (3-4), 187-207 (2005).
  81. Lang, A. R. G., Yueqin, X. Estimation of leaf area index from transmission of direct sunlight in discontinuous canopies. Agricultural and Forest Meteorology. 37 (3), 229-243 (1986).
  82. Leblanc, S. G. Correction to the plant canopy gap-size analysis theory used by the Tracing Radiation and Architecture of Canopies instrument. Applied Optics. 41 (36), 7667-7670 (2002).
  83. Leblanc, S. G., Chen, J. M., Kwong, M. . Tracing Radiation and Architecture of Canopies MANUAL 2.1.4. , (2005).
  84. Hu, R., Yan, G., Mu, X., Luo, J. Indirect measurement of leaf area index on the basis of path length distribution. Remote Sensing of Environment. 155, 239-247 (2014).

Play Video

Citar este artículo
Černý, J., Pokorný, R., Haninec, P., Bednář, P. Leaf Area Index Estimation Using Three Distinct Methods in Pure Deciduous Stands. J. Vis. Exp. (150), e59757, doi:10.3791/59757 (2019).

View Video