Summary

Bitki Örtüsü Gölgeliğinde Optik Cihaz Kullanılarak Etkili Yaprak Alanı İndeksinin Alan Ölçümü

Published: July 29, 2021
doi:

Summary

Karasal ekosistemlerde hızlı ve hassas yaprak alanı indeksi (LAI) tahmini, çok çeşitli ekolojik çalışmalar ve uzaktan algılama ürünlerinin kalibre edilmesi için çok önemlidir. Burada sunulan, zemin tabanlı yerinde LAI ölçümleri almak için yeni LP 110 optik cihazını kullanma protokolüdür.

Abstract

Yaprak alanı indeksi (LAI), bir ekosistemdeki yeşillik miktarını açıklayan önemli bir gölgelik değişkenidir. Parametre, bitkilerin yeşil bileşenleri ile atmosfer arasındaki arayüz görevi görür ve orada başta fotosentetik alım, solunum ve transpirasyon olmak üzere birçok fizyolojik süreç meydana gelir. LAI ayrıca karbon, su ve enerji döngüsünü içeren birçok model için bir giriş parametresidir. Ayrıca, zemin bazlı yerinde ölçümler, uzaktan algılama ürünlerinden elde edilen LAI için kalibrasyon yöntemi olarak hizmet eder. Bu nedenle, hassas ve hızlı LAI tahminleri yapmak için basit dolaylı optik yöntemler gereklidir. Yeni geliştirilen LP 110 optik cihazının bitki örtüsü gölgelik ve gölgelik boşlukları yoluyla bulaşan radyasyon arasındaki ilişkiyi temel alan metodolojik yaklaşımı, avantajları, tartışmaları ve gelecekteki bakış açıları protokolde ele alındı. Ayrıca, cihaz dünya standardı LAI-2200 Plant Canopy Analyzer ile karşılaştırıldı. LP 110, sahada elde edilen verilerin daha hızlı ve daha basit işlenmesini sağlar ve Tesis Gölgelik Analizörü’nden daha uygun fiyatlıdır. Yeni cihaz, daha fazla sensör hassasiyeti, dahili dijital eğim ölçer ve okumaların doğru konumda otomatik olarak kaydedilmesi nedeniyle hem gölgelik üstü hem de altı okumalar için kullanım kolaylığı ile karakterizedir. Bu nedenle, elde tutulan LP 110 cihazı, temsili sonuçlara dayanarak ormancılık, ekoloji, bahçecilik ve tarımda LAI tahminini gerçekleştirmek için uygun bir araçtır. Ayrıca, aynı cihaz aynı zamanda kullanıcının olay fotosetik olarak aktif radyasyon (PAR) yoğunluğunun doğru ölçümlerini almasını sağlar.

Introduction

Kanopiler çok sayıda biyolojik, fiziksel, kimyasal ve ekolojik süreçlerden oluşan bir locidir. Çoğu gölgelik yapılarından etkilenir1. Bu nedenle, hidroloji, karbon ve besin döngüsü ve küresel iklim değişikliği2,3içeren çok çeşitli çalışmalar için doğru, hızlı, tahribatsız ve güvenilir yerinde bitki örtüsü gölgelik nicelemesi çok önemlidir. Yapraklar veya iğneler atmosfer ve bitki örtüsü arasında aktif bir arayüzü temsil ettiği için4, kritik gölgelik yapısal özelliklerinden biri yaprak alanı indeksi (LAI)5, yatay zemin yüzey alanı birimi başına toplam yeşil yaprak yüzey alanının yarısı veya bireyler için taç projeksiyonu olarak tanımlanır, m2 başına m2 boyutsuz değişken olarak ifade edilir6, 7.

Karasal LAI’yi ve bunların farklı ekosistemlerdeki artılarını ve eksilerini tahmin etmek için çeşitli araçlar ve metodolojik yaklaşımlar zaten 8 ,9,10,11,12,13,14,15. LAI tahmin yöntemlerinin iki ana kategorisi vardır: doğrudan ve dolaylı (daha fazla ayrıntı için kapsamlı incelemeler8,9,10,11,12). Esas olarak orman standlarında kullanılan, zemin tabanlı LAI tahminleri, doğrudan LAI tayininin olmaması nedeniyle dolaylı optik yöntemler kullanılarak rutin olarak elde edilir, ancak genellikle zaman alıcı, emek yoğun ve yıkıcı bir yöntemolan 9, 10,12,16‘yı temsil eder. Dahası, dolaylı optik yöntemler LAI’yi ilgili parametreleri daha kolay ölçmekten (zaman gerektiren ve emek yoğun doğası açısından)türetir 17, gölgelik üstünde ve altında olay ışınlama ve gölgelik boşluklarının niceliği arasındaki oran14. Bitki Gölgelik Analizörlerinin uydu LAI alma18’idoğrulamak için de yaygın olarak kullanıldığı açıktır; bu nedenle, LP 110 karşılaştırması için bir standart olarak kabul edilmiştir (kullanılan araçlar hakkında daha fazla ayrıntı için Malzeme Tablosu’na bakın).

LP 110, başlangıçta kendi kendine yapılan basit enstrüman ALAI-02D19 ve daha sonra LP 10020’ningüncellenmiş bir sürümü olarak, Bitki Gölgelik Analizörleri için yakın bir rakip olarak geliştirilmiştir. Dolaylı optik yöntemlerin bir temsilcisi olarak, cihaz, kabarcık seviyesi yerine dijital bir eğim ölçer kullanan ve daha hızlı ve daha doğru konumlandırma ve değer okuma sağlayan sensör ve veri kaydedici arasında kablo bağlantısına gerek kalmadan el yapımı, hafif, pille çalışır. Buna ek olarak, cihaz hemen okumaları not etmek için tasarlanmıştır. Bu nedenle, LP 110 için sahada veri toplamak için gereken zaman tahmini, Bitki Gölgelik Analizörü’ne göre yaklaşık 1/3 oranında daha kısadır. Okumaların bir bilgisayara verilmesinden sonra, veriler sonraki işlemler için kullanılabilir. Cihaz, LAI hesaplaması yapmak için bir LAI sensörü kullanarak mavi ışık dalga boyları (yani, 380-490 nm)21,22 içindeki ışınlanmayı kaydeder. LAI sensörü, 16° (Z ekseni) ve 112° (X ekseni) görüş alanlarına sahip opak bir kısıtlama kapağı ile maskelenmiştir (Şekil 1). Bu nedenle, ışık geçirgenliği, gölgelik elemanlarının eğimini de çıkarabilmek için zemin yüzeyine dik olarak (yani, zenith açısı 0°) veya 0°, 16°, 32°, 48° ve 64° beş farklı açıda tutulan cihaz kullanılarak not edilebilir.

Figure 1
Şekil 1: LP 110’un fiziksel özellikleri. MENU tuşu, kullanıcının ekran boyunca yukarı ve aşağı kayarak geçişini sağlar ve SET düğmesi Enter tuşu (A) olarak hizmet verir. Farklı eğim açıları altında zenith görünümü (yan görünüm nedeniyle ±8) ve yatay görünüm LP 110 ila 112 ° (B) için Tesis Gölgelik Analizörüne benzer şekilde sabitlenir (kısıtlayıcılar tarafından değiştirilmiştir). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

LAI sensörünün daha yüksek hassasiyeti, kısıtlı görüş alanı, dahili dijital eğimölçer, düğmeye basmadan ses ile belirtilen doğru konumda okuma değerlerinin otomatik olarak kaydedilmesi nedeniyle, yeni cihaz çok çeşitli gökyüzü koşullarını ölçmek için dar vadilerde ve hatta daha geniş orman yollarında gölgelik üstü okumalar için de uygundur. Bunun yanı sıra, olgun stand kanopilerinin nispeten yüksek rejenerasyonun üzerinde nicelleştirilmesini sağlar ve bitki gölgelik analizöründen daha yüksek ışınım değerlerinin doğruluğuna sahiptir. Ayrıca, LP 110’un fiyatı Bitki Gölgelik Analizörü’nün yaklaşık 1/4’üne eşittir. Aksine, LP 110’un yoğun kullanımı (yani, 7.88’in üzerinde stand seviyesinde LAIe)23 veya çok düşük gölgelikler otlak olarak sınırlıdır.

LP 110 iki çalışma modunda çalışabilir: (i) aynı aletle alınan gölgelik altı ölçümlerden önce, sonra veya gölgelik altı ölçümler sırasında gerçekleştirilen hem alt gölgelik hem de referans okumalarını (çalışılan gölgeliklerin üzerinde veya analiz edilen bitki örtüsünün yakınında yeterince yaygın bir açıklıkta) alan tek bir sensör modu ve (ii) alt gölgelik okumaları almak için ilk cihazı kullanan çift sensör modu, ikincisi ise referans okumalarını önceden tanımlanmış düzenli bir zaman aralığında (10 ila 600 s) otomatik olarak günlüğe kaydetmek için kullanılır. LP 110, yukarıda belirtilen her iki mod için de gölgelik altı ölçüm noktasının koordinatlarını kaydetmek için uyumlu bir GPS cihazıyla (bkz. Malzeme Tablosu)eşlenebilir.

Etkili yaprak alanı indeksi (LAIe)24, topaklanma indeksi etkisini içerir ve çalışılan bitki örtüsü gölgeliği25’inüstünde ve altında alınan güneş ışını ışınlama ölçümlerinden elde edilebilir. Bu nedenle, aşağıdaki LAIe hesaplaması için, iletim (t) hem gölgeliğin (I) altında iletilen ışınlamadan hem de LP 110 cihazı tarafından ölçülen bitki örtüsünün(Io)üzerindeki olaydan hesaplanmalıdır.

t = I / I0 (1)

Işınlama yoğunluğu bir bitki örtüsünden geçerken katlanarak azaldığından, LAIe, Monsi ve Saeki9,26 tarafından değiştirilen Bira-Lambert yok olma yasasına görehesaplanabilir.

LAIe = – ln (I / I0) x k-1 (2),

Nerede, k yok olma katsayısı. Yok olma katsayısı, bilinen gölgelik elemanı eğimi ve görünüm yönü9,12ile bitki örtüsü gölgeliğindeki her elemanınşeklini,yönünü ve konumunu yansıtır. k katsayısı (bkz. denklem 2) ışınlanmanın yapraklar tarafından emilimine bağlıdır ve gölgelik elementlerinin morfolojik parametrelerine, mekansal düzenlemelerine ve optik özelliklerine göre bitki türleri arasında farklılık gösterir. Yok olma katsayısı genellikle 0.59,27civarında dalgalandığından, denklem 2, Lang ve ark.28 tarafından heterojen ve homojen kanopiler için biraz farklı bir şekilde sunulduğu gibi basitleştirilebilir:

Heterojen bir gölgelikte

LAIe = 2 x | Equation 1 Yok | (3),

veya

Homojen bir gölgelikte

LAIe = 2 x |ln T| (4),

Burada, t: her bir gölgelik ölçüm noktasında geçirgenliktir ve T: ölçülen transect veya stand başına tüm t değerlerinin ortalama geçirgenliğidir.

Orman standlarında, LAI gerçek LAI değerini elde etmek için 29 , 30 , 31,32,33,34sürgünlerindeki asimilasyon cihazının topaklanma etkisi nedeniyle LAIe daha fazla düzeltilmelidir.

Protokol, Orta Avrupa kozalaklı orman standlarının seçilmiş bir örneğinde LAIe’yi tahmin etmek için LP 110 optik cihazının pratik kullanımına ayrılmıştır (bkz. saha, yapısal ve dendrometrik özellikler için Tablo 2 ve Tablo 3). Bu cihazı kullanarak bir bitki örtüsü gölgelik laie tahmini fotonitetik aktif radyasyon ve gölgelik boşluk fraksiyonu ile ilgili yaygın olarak kullanılan bir optik yönteme dayanmaktadır. Makale, yeni LP 110 optik cihazını kullanarak LAIe tahminini gerçekleştirmek için kapsamlı bir protokol sağlamayı amaçlamaktadır.

Protocol

NOT: Planlı saha ölçümleri yapmaya başlamadan önce LP 110 cihazının pilini yeterince şarj edin. Cihazı (USB konektörü, bkz. Şekil 1)ve bilgisayarı takılı kablodan bağlayın. Pil durumu, cihaz ekranının sol üst köşesinde gösterilir. 1. Ölçümden önce kalibrasyon NOT: LP 110 için, her alan ölçüm kampanyasına başlamadan önce LAI sensörünün ve dahili eğim ölçer kalibrasyonlarının koyu bir kalibrasyonun…

Representative Results

Test edilen her iki cihazdan elde edilen mekansal yapı, çalışılan tüm arazilerde, yani yukarıdan (A) inceltilmiş, aşağıdan (B) inceltilmiş ve herhangi bir silvikültürel müdahale olmadan bir kontrolde farklılık göstermiş (C; daha fazla ayrıntı için Tablo 2’ye bakın). Stand düzeyinde, LP 110 ve Plant Canopy Analyzer’dan elde edilen LAI değerlerindeki benzer farklılıklar, ANOVA ve Tukey’in testi kullanılarak çeşitli yoğunluklara (A vs.B) sahip inceltilmiş araziler arasında d…

Discussion

LAI’yi tahmin etmek için yeni sunulan bir cihaz olarak LP 110 (veya PAR yoğunluk ölçümleri almak) ile LAI-2200 PCA arasında, LAI’yi dolaylı bir yöntemle tahmin etmek için önceki standart LAI-2000 PCA’nın geliştirilmiş bir sürümü olarak farklar nelerdir? LP 110’a kıyasla Tesis Gölgelik Analizörü için fiyatın yaklaşık dört kat daha yüksek olmasının ötesinde, çıkış parametrelerinin sayısı, ölçüm koşulları, metodolojik yaklaşımlar ve farklı gölgelikler için LAI’yi tahmin etme olan…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Yazarlar, bu protokoldeki temsili sonuçları orada yayınlanan makaleden kullanmamızı teşvik ettiği ve yetki verdiği için Orman Bilimleri Dergisi yayın kuruluna borçludur.

Araştırma, Çek Cumhuriyeti Tarım Bakanlığı, kurumsal destek MZE-RO0118, Ulusal Tarımsal Araştırma Ajansı (Proje No. QK21020307) ve Avrupa Birliği’nin Horizon 2020 araştırma ve inovasyon programı (952314. hibe anlaşması).

Yazarlar ayrıca, makaleyi geliştiren yapıcı eleştirileri için üç isimsiz yorumcuya teşekkür eder. Buna ek olarak, saha ölçümlerine yardımcı olduğu için Dusan Bartos, Alena Hvezdova ve Tomas Petr’e ve işbirliği ve cihaz fotoğrafları sağlayan Photon Systems Instruments Ltd. şirketine teşekkür ederiz.

Materials

AccuPAR METER Group, Inc., Pullman, WA, USA AccuPaR LP-80 https://www.metergroup.com/environment/products/accupar-lp-80-leaf-area-index/
DEMON CSIRO, Canberra, Australia DEMON
File Viewer LI-COR Biosciences Inc., NE, USA FV2200C Software https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LAI-2200C/software.html
FluorPen Photon System Instruments Ltd. (PSI), Czech Republic FluorPen 1.1.2.3 Sofware https://handheld.psi.cz/products/laipen/#download
Hand-held GPS device Garmin Ltd., Czech Republic Garmin eTrex 32x Europe46 https://www.garmin.cz/garmin-etrex-32x-europe46/80117
Hand-held device for leaf area index estimation(LP 110) Photon System Instruments Ltd. (PSI) Czech Republic LaiPen LP 110 https://handheld.psi.cz/products/laipen/#info
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/
Statistical software Systat Software Inc., CA, USA SigmaPlot 13.0 https://systatsoftware.com/products/sigmaplot/sigmaplot-version-13/?gclid=Cj0KCQjwzYGGBhCTARIs
AHdMTQzgfb42vv0mWmcbVcflNO
UvrLl802Lrhkfh23Qie2mIZfw4O8kp
7p0aAsoiEALw_wcB
Statistical software StatSoft Inc., OK, USA STATISTICA 10.0 For LAI visualization, wafer-plots in STATISTICA 10.0 were employed.
SunScan Delta-T Devices, Ltd., Cambridge, UK SS1 SunScan https://www.delta-t.co.uk/product/sunscan
TRAC 3rd Wave Engineering, Ontarion Canada Tracing Radiation and Architecture of Canopies http://faculty.geog.utoronto.ca/Chen/Chen's%20homepage/res_trac.htm
Tripod Any NA Tripod with standard nut
Water level Any NA

References

  1. Muiruri, E. W., et al. Forest diversity effects on insect herbivores: Do leaf traits matter. New Phytologist. 221 (4), 2250-2260 (2018).
  2. Macfarlane, C., et al. Estimation of leaf area index in eucalypt forest using digital photography. Agricultural and Forest Meteorology. 143 (3-4), 176-188 (2007).
  3. Easlon, H. M., Bloom, A. J. Easy leaf area: Automated digital image analysis for rapid and accurate measurements of leaf area. Applications in Plant Sciences. 2 (7), 1400033 (2014).
  4. 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).
  5. Vicari, M. B., et al. Leaf and wood classification framework for terrestrial LiDAR point clouds. Methods in Ecology and Evolution. 10 (5), 680-694 (2019).
  6. Watson, D. J. Comparative physiological studies in the growth of field crops. I. Variation in net assimilation rate and leaf area between species, varieties, and within and between years. Annals of Botany. 11, 41-76 (1947).
  7. Chen, J. M., Black, T. A. Defining leaf-area index for non-flat leaves. Plant, Cell and Environment. 15 (4), 421-429 (1992).
  8. Welles, J. M., Cohen, S. Canopy structure measurement by gap fraction analysis using commercial instrumentation. Journal of Experimental Botany. 47 (9), 1335-1342 (1996).
  9. Bréda, N. J. J. Ground-based measurements of leaf area index: a review of methods, instruments, and current controversies. Journal of Experimental Botany. 54 (392), 2403-2417 (2003).
  10. 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).
  11. 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 (1-2), 37-53 (2004).
  12. Fang, H., Baret, F., Plummer, S., Schaepman-Strub, G. An overview of global leaf area index (LAI): Methods, products, validation, and applications. Reviews of Geophysics. 57 (3), 739-799 (2019).
  13. 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 (2019).
  14. Parker, G. G. Tamm review: Leaf Area Index (LAI) is both a determinant and a consequence of important processes in vegetation canopies. Forest Ecology and Management. 477, 118496 (2020).
  15. Jiapaer, G., Yi, Q., Yao, F., Zhang, P. Comparison of non-destructive LAI determination methods and optimization of sampling schemes in an open Populus euphratica ecosystem. Urban Forestry and Urban Greening. 26, 114-123 (2017).
  16. Grotti, M., et al. An intensity, image-based method to estimate gap fraction, canopy openness and effective leaf area index from phase-shift terrestrial laser scanning. Agricultural and Forest Meteorology. 280, 107766 (2020).
  17. 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).
  18. Morisette, J. T., et al. Validation of global moderate-resolution LAI products: a framework proposed within the CEOS land product validation subgroup. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 44 (7), 1804-1817 (2006).
  19. Pokorný, R., Šalanská, P., Janouš, D., Pavelka, M. ALAI-02D – a new instrument in forest practice. Journal of Forest Science. 47, 164-169 (2001).
  20. Černý, J., Krejza, J., Pokorný, R., Bednář, P. LaiPen LP 100 – a new device for estimating forest ecosystem leaf area index compared to the etalon: A methodologic case study. Journal of Forest Science. 64 (11), 455-468 (2018).
  21. Larcher, W. . Physiological plant ecology. Ecophysiology and Stress Physiology of Functional Groups. , (2003).
  22. Taiz, L., Zeiger, E. . Plant Physiology. 5th edition. , 623 (2010).
  23. Pokorný, R., Tomášková, I., Havránková, K. Temporal variation and efficiency of leaf area index in young mountain Norway spruce stand. European Journal of Forest Research. 127, 359-367 (2008).
  24. 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, 129-143 (1991).
  25. Black, T. A., Chen, J. M., Lee, X. H., Sagar, R. M. Characteristics of shortwave and longwave irradiances under a Douglas-fir forest stand. Canadian Journal of Forest Research. 21 (7), 1020-1028 (1991).
  26. Hirose, T. Development of the Monsi-Saeki theory on canopy structure and function. Annals of Botany. 95 (3), 483-494 (2005).
  27. Pierce, L., Running, S. rapid estimation of coniferous forest leaf area index using a portable integrating radiometer. Ecology. 69 (6), 1762-1767 (1988).
  28. Lang, A. R. G., McMurtrie, R. E., Benson, M. L. Validity of surface-area indexes of Pinus radiata estimated from transmittance of sun’s beam. Agricultural and Forest Meteorology. 57 (1-3), 157-170 (1991).
  29. 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).
  30. 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).
  31. 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).
  32. Zou, J., Yan, G., Chen, L. Estimation of canopy and woody components clumping indices at three mature Picea crassifolia forest stands. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 8 (4), 1413-1422 (2015).
  33. Bao, Y., et al. Effects of tree trunks on estimation of clumping index and LAI from HemiView and Terrestrial LiDAR. Forests. 9 (3), 144 (2018).
  34. 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).
  35. Photon Systems Instruments Ltd. . PSI LaiPen LP 110 Manual and User Guide. , 45 (2016).
  36. Černý, J., Pokorný, R., Haninec, P., Bednář, P. Leaf area index estimation using three distinct methods in pure deciduous stands. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (150), e59757 (2019).
  37. 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. Thünen Institute of Forest Ecosystems. , (2016).
  38. Černý, J., Pokorný, R., Haninec, P. Leaf area index estimated by direct, semi-direct, and indirect methods in European beech and sycamore maple stands. Journal of Forestry Research. 31, 827-836 (2020).
  39. Leblanc, S. G., Chen, J. M., Kwong, M. Tracing radiation and architecture of canopies. TRAC MANUAL Version 2.1.3. , 25 (2002).
  40. Sommer, K. J., Lang, A. R. G. Comparative analysis of two indirect methods of measuring leaf area index as applied to minimal and spur pruned grape vines. Australian Journal of Plant Physiology. 21 (2), 197-206 (1994).
  41. Leblanc, S. G., Chen, J. M. A practical scheme for correcting multiple scattering effects on optical LAI measurements. Agricultural and Forest Meteorology. 110 (2), 125-139 (2001).
check_url/fr/62802?article_type=t

Play Video

Citer Cet Article
Černý, J., Pokorný, R. Field Measurement of Effective Leaf Area Index using Optical Device in Vegetation Canopy. J. Vis. Exp. (173), e62802, doi:10.3791/62802 (2021).

View Video