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Ambiente

순수 낙엽 스탠드에서 세 가지 뚜렷한 방법을 사용한 잎 영역 지수 추정

Published: August 29, 2019
doi:
10.3791/59757
, , ,
1Forestry and Game Management Research Institute,Research Station at Opočno, 2Department of Silviculture,Mendel University in Brno, 3Department of Forest Botany, Dendrology and Geobiocenology,Mendel University in Brno

Summary

리프 영역 지수(LAI)의 정확한 추정은 식물 생태계 내의 재료 및 에너지 플럭스 모델과 생태계와 대기 경계 층 사이에 매우 중요합니다. 따라서, 정확한 LAI 측정을 위한 3가지 방법(쓰레기 트랩, 바늘 기술 및 PCA)이 제시된 프로토콜에 있었다.

Abstract

수평 지표면적 단위당 전체 잎 표면적의 절반으로 정의되는 잎 면적 지수(LAI)의 정확한 추정은 생태, 임업 및 농업 분야의 식물 구조를 설명하는 데 매우 중요합니다. 따라서, LAI 추정을 수행하기 위한 3가지 상업적사용 방법(쓰레기 트랩, 바늘 기술 및 식물 캐노피 분석기)의 시술을 단계적으로 제시하였다. 구체적인 방법론적 접근법을 비교하고, 이 프로토콜에서 현재의 장점, 논쟁, 과제 및 미래의 관점에 대해 논의했습니다. 쓰레기 트랩은 일반적으로 참조 수준으로 간주됩니다. 바늘 기술과 식물 캐노피 분석기(예를 들어, LAI-2000)는 참조와 비교하여 LAI 값을 과소평가하는 경우가 빈번합니다. 바늘 기술은 쓰레기가 매년 완전히 분해되는 낙엽 스탠드에서 사용하기 쉽습니다 (예 : 오크와 네이치 스탠드). 그러나 쓰레기 트랩이나 직접적인 파괴적인 방법에 기반한 교정이 필요합니다. 식물 캐노피 분석기는 생태, 임업 및 농업에서 LAI 추정을 수행하는 데 일반적으로 사용되는 장치이지만, 단풍 응집 및 센서의 시야(FOV)에서 우디 요소의 기여로 인해 잠재적 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 잠재적인 오류 소스를 제거하는 것에 대해 논의했습니다. 이 플랜트 캐노피 분석기는 높은 공간 수준에서 LAI 추정을 수행하고 계절적 LAI 역학을 관찰하며 LAI를 장기적으로 모니터링하는 데 매우 적합한 장치입니다.

Introduction

LAI는 수평 지표면적1의단위당 전체 잎 표면적의 절반으로 정의되며, 탄소 및 물 플럭스 2,3에초점을 맞춘 많은 생물 지구 물리학 및 화학 교환 모델에 사용되는 주요 변수입니다. 4. LAI는 식물의 다양한 생태계 프로세스와 연결된 1 차 생산 (광합성), 증발, 에너지 교환 및 기타 생리적 특성을 구동하는 잎의 활성 표면에 정비례합니다. 커뮤니티5.

LAI 추정을 수행하기위한 수많은 접근 및 도구가 개발되었으며, 현재 시중 6,7,8,9에서사용할 수 있습니다. LAI 추정을 수행하기 위한 지상 기반 방법은 두 가지 주요 범주로 그룹화될 수 있습니다: (i) 직접 및 (ii) 간접 방법10,11,12. 첫 번째 그룹은 잎 면적을 직접 측정하는 방법을 포함하며, 간접 방법은 보다 쉽게 측정 가능한 매개 변수의 측정에서 LAI를 추론하고 방사성 전송 이론 (시간, 노동 집약성 및 기술 측면에서)을 사용하여13 ,14.

이 프로토콜은 비파괴 반직접적 방법(10)으로서 쓰레기 트랩과바늘 기술의 실용적 사용을 다룹니다. 및 광장치 식물 캐노피 분석기는 중부 유럽의 온대 낙엽엽엽포로부터 선택한 샘플에 대한 LAI 추정을 수행하기 위한 간접방법6,7(구조 및 굴각 특성 참조) 부록 A 및 부록B).

낙엽숲및작물에서, 캐노피층(15) 아래에 분포된 쓰레기트랩(11)을 이용하여 비파괴반다이렉트LAI 추정을 수행할 수 있다. 쓰레기 트랩은 LAI가 성장기 내에 고원에 도달하는 낙엽 종에 대한 정확한 LAI 값을 제공합니다. 그러나, 포플러와 같은 성장기 동안 잎을 대체 할 수있는 종의 경우, 이 방법은 LAI11을과대 평가한다. 이 방법은 트랩의 함량이 스탠드16의잎 가을 기간 동안, 특히 가을 개월 동안 떨어지는 잎의 평균 양을 나타낸다고 가정합니다. 트랩은 미리 정해진 충분한 크기(최소 0.18m2, 바람직하게는0.25m2 이상)10,17,바람의 바람을 막고 잎을 내/밖으로 불지 않도록 하는 충분한 크기(그림1)를열수 있습니다. 트랩, 그리고 잎의 분해를 피하고 천포 바닥; 이는 연구 스탠드의 캐노피 층 아래에 위치하지만, 지표면(11)위에 위치한다. 트랩의 분포는 임의18 또는 트랜스크(19) 또는 일반 간격그리드(20)에서체계적일 수 있다. 트랩의 수와 분포는 독특한 스탠드 구조, 공간 균질성, 예상 풍속 및 방향을 반영하는 정확한 LAI 추정을 수행하기 위한 중요한 방법론 단계이며, 특히 스파스 스탠드(또는 골목및 과수원) 및 데이터 평가를 위한 작업 용량. LAI 추정의 정밀도는 연구된 스탠드11,21 내에서 트랩의 상승 주파수에 따라 증가합니다(그림 2참조).

각 트랩에서 쓰레기 가을의 샘플을 수집하는 권장 빈도는 폭우와 일치 할 수있는 무거운 가을기간에 적어도 매월10, 심지어 일주일에 두 번입니다. 화학 적 분석의 경우 비가 오는 동안 트랩의 쓰레기의 분해 및 재료의 침출을 방지 할 필요가있다. 필드에서 잎을 수집 한 후, 혼합 하위 샘플은 건조 질량 중량 비에 잎의 신선한 투영 영역으로 정의 된 특정 잎 영역 (SLA,cm2 g-1)22를추정하는 데 사용됩니다. 수집된 나머지 쓰레기는 일정한 무게로 건조되고 실험실에서 gcm-2로 쓰레기의 건조 질량을 계산하는 데 사용된다. 각 수집 날짜에 잎 건조 질량은 SLA 23,24에역 파라미터로서 SLA 또는 잎 건조 질량을 지역당 SLA 또는 잎 건조 질량(LMA, gcm-2)으로 곱하여 잎 영역으로 변환된다. 특정 잎의 신선한 투영 영역은 평면도 접근법을 사용하여 결정할 수 있습니다. 평면도 방법은 특정 리프의 영역과 수평 표면의 리프로 덮인 영역 간의 종속성을 기반으로 합니다. 잎은 스캔 화면에 수평으로 고정되며 평균은 리프 영역 미터를 사용하여 측정됩니다. 그런 다음 해당 영역이 계산됩니다. 다른 측정 원리에 따라 많은 잎 면적 미터는 시장에서 사용할 수 있습니다. 그 중 일부는 예를 들어, 직교 투영 방법을 사용하는 LI-3000C 휴대용 잎 영역 미터, 형광 광원과 반 전도 스캐닝 카메라를 사용하여 잎 평균을 측정하는 LI-3100C 영역 미터를 포함한다. 다음 장치인 CI-202 휴대용 레이저 리프 영역 측정기는 코드 리더를 사용하여 잎 길이를 코딩합니다. 그 외에, AM350 및 BSLM101 휴대용 잎 영역 미터는 또한 일반적으로 정확한 잎 면적 추정을 수행하는 데 사용됩니다.

또한, 영상을 분석하는 시스템을 기반으로 리프 면적 미터가 존재한다. 이러한 리프 영역 미터는 WD3 WinDIAS 리프 이미지 분석 시스템(11)과 같은 데이터 분석을 위한 적합한 소프트웨어를포함하여 비디오 카메라, 디지털화 프레임, 스크린 및 PC로 구성된다. 현재 PC에 연결된 기존 스캐너는 리프 면적 추정에 사용할 수 있습니다. 그 후, 잎 영역은 검은 픽셀의 수의 배수로 계산하고 그 크기는 선택한 해상도에 따라 달라집니다 (인치 당 점 – dpi), 또는 잎 영역은 특정 소프트웨어를 통해 측정된다, 예를 들어, WinFOLIA. 마지막으로, 공지된 지표면적 내에서 수집된 잎의 총 건조 질량은 신선하고 건조한 잎의 면적의 변화를 반영하는 SLA 및 수축 계수25를 곱하여 LAI로 변환됩니다. 수축은 나무 종, 수분 함량 및 잎 부드러움에 따라 달라집니다. 길이와 폭 (투영 된 영역에 영향을 미치는 것)의 잎의수축은 일반적으로 최대 10 % 26이며, 예를 들어 오크27의경우 2.6 ~ 6.8 %의 범위입니다. 각 종의 비중을 측정하고 특정 잎 면적 비율을 확립하기 위해 종별로 잎을분류하여 전체 LAI(28)에 대한 각 종의 기여도를 결정할 필요가 있다.

바늘 기술에 의한 LAI 측정은 경사점 사분면 방법29,30,31,32로부터유래된 저렴한 방법이다. 낙엽 스탠드에서, 전체 잎 가을(20) 후 토양 표면에 수집되는 것과 동일한 총 잎 수와 나무의 면적을 가정에 따라 트랩 (10)을 사용하지 않고 LAI 추정을 수행하기위한 대안이다 . 얇은 날카로운 바늘은 잎 가을10직후 땅에 누워 있는 쓰레기에 수직으로 관통된다. 완전한 잎 낙하 후, 잎은 수직 프로브의 바늘에 지상에서 수집, 접촉 번호와 관련된 실제 LAI 값과 동일합니다. 바늘 기술에 의한 집중샘플링(필드 프로브당 연구된 스탠드당 100-300샘플링 포인트)은 평균 접촉수를 정량화하고 LAI 값을 정확하게10,20,33으로도출하기 위해 요구된다.

Tthe식물 캐노피 분석기(예를 들어, LAI-2000 또는 LAI-2200 PCA)는 캐노피 전체에서 광투과를 측정함으로써 간접 LAI 추정을 수행하기 위해 일반적으로 사용되는 휴대용 기기입니다.7광 스펙트럼의 여과 된 파란색 부분 (320-490 nm)34,35나뭇잎을 통과 한 빛의 기여를 최소화하기 위해 캐노피에 흩어져 나뭇잎을 통과하고 있습니다.7,34. 광 스펙트럼의 파란색 부분에서 잎과 하늘 사이의 최대 대비가 달성되고 단풍이 하늘에 검은 색으로 나타납니다.34. 따라서 캐노피 갭 분율 분석을 기반으로 합니다.7. 이 기기는 작물과 같은 식물 공동체에서 생태 생리학 연구를 하는 데 널리 사용되어 왔습니다.36초원37, 응비 스탠드8, 낙엽 스탠드38. 식물 캐노피 분석기는 FOV가 148°인 어안 광학 센서를 사용합니다.35캐노피의 반구형 이미지를 실리콘 검출기에 투사하여 5개의 동심원으로 배열합니다.397°, 23°, 38°, 53°및 68°의 중앙 천정각9,40,41. 5개의 뷰 캡(예:,270°, 180°, 90°, 45°및 10°)를 사용하여 광학 센서의 방지각 보기를 제한할 수 있습니다.27LAI 추정 중에 열린 영역(위에서 참조된 판독의 경우) 장애물에 의한 차광을 방지하거나 센서의 FOV 작업자가 캐노피 위 판독을 위해 FOV 센서를 열린 영역으로 조정할 수 있습니다. 식물 캐노피 분석기를 사용한 측정은 연구된 캐노피 위(또는 충분히 확장된 개방 영역)에서 수행됩니다.7. 간격 분수 추정의 편향을 피하기 위해 위와 아래 판독값 모두에 동일한 뷰 캡을 사용해야 합니다.34. LAI-2000 PCA는 첸 외에 의해 도입된 효과적인 잎 영역 지수(LAIe)를 생성한다.42, 또는 오히려 효과적인 식물 영역 지수 (PAIe) 우디 요소로 센서 판독 값에 포함되어 있습니다. 평평한 잎이 있는 낙엽 스탠드에서 LAIe는 헤미 표면 LAI와 동일합니다. 상록 수림 스탠드의 경우, LAIe는 촬영 레벨에서 응집 효과를 수정할 필요가 있습니다 (SPAR, STAR)43, 촬영보다 큰 스케일의 응집 지수(Ω전자)44줄기와 가지를 포함한 우디 요소의 기여(즉,,우디 대 전체 면적 비율),45체계적인 LAI 과소 평가를 야기하는20. 촬영 또는 리프보다 더 높은 공간 규모의 응집 지수는 명백한 응집 지수(ACF)로 정량화될 수 있으며, 이는 보다 제한적인 뷰 캡을 사용할 때 식물 캐노피 분석기를 사용하여 추정할 수 있습니다.27. 이 저자들은 이 ACF가 Lang에 따라 균질하고 비균질적인 캐노피에 대한 다른 절차에 의해 전송에서 계산된 LAI 값의 비율에서 추론된다고 말합니다.46, 우리는이 응집 인덱스오히려 캐노피 균질성을 설명하는 것으로 가정합니다. ACF 계산 외에도 기상 조건과 관련하여 LAI-2200 PCA를 보다 광범위하게 적용 할 수있는 새로운 디퓨저 캡, Fct 코드 대신 사용자 메뉴 및 파일 세션당 더 많은 측정을 수행 할 수있는 가능성이 주요 항목 중 하나입니다. 이전 LAI-2000 PCA에 비해 기술 업그레이드34,47. 측정 및 후속 내부 소프트웨어 계산은 네 가지 가정을 기반으로 합니다: (1) 나뭇가지, 가지 및 줄기를 포함한 광 차단 식물 요소는 캐노피에 무작위로 분포되며, (2) 단풍은 모든 것을 흡수하는 광학적으로 검은 몸체입니다. (3) 모든 식물 요소는 단순한 기하학적 볼록 한 모양과 수평 지표면에 동일한 투영, (4) 식물 요소는 각 고리에 의해 덮여 영역에 비해 작다11.

Protocol

1. LAI는 쓰레기 트랩을 사용하여 추정 첫째, 현장 조사를 수행하여 연구된 스탠드의 부지 조건 및 구조를 조사합니다(즉, 경사면, 숲 또는 식물 유형, 숲 또는 식물 밀도, 캐노피 클로저의 균질성, 크라운의 경사도 및 박람회) 크라운 베이스 높이)를 참조하십시오. 연구된 스탠드의 동화 장치의 크기에 따라 그물의 메쉬 크기를 선택하여 캐노피 아래에 위치하기 위한 적합한 쓰?…

Representative Results

2013년 성장기의 모든 스탠드 레벨의 평균 LAI 값은 그림8에 표시됩니다. A를 제외한 모든 플롯에서 가장 높은 값은 참조 수준으로 쓰이는 쓰레기 트랩으로 측정되었습니다. 반대로, 가장 높은 평균 LAI 값은 플롯 A의 바늘 기술을 통해 추정되었다. 쓰레기 트랩과 식물 캐노피 분석기를 사용하여 추정된 LAI 값 간의 모든 차이는 유의하지 않았습니다(p > 0.05; 그림</s…

Discussion

쓰레기 트랩은 LAI 추정 8을 수행하는 가장 정확한방법 중 하나로 간주되지만 이 프로토콜에 통합된 간접 방법35,64보다 노동 집약적이고 시간이 많이 걸립니다. 쓰레기 트랩을 이용한 전체 LAI 추정 절차 내에서 SLA가 식물 종65,날짜 및 연도, 트랩의 시간 길이, 날씨66및 현장과 다를 수 있기 때문에 SLA?…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

우리는 거기에 게시 된 기사에서이 프로토콜의 대표 결과를 사용하도록 장려하고 권한을 부여하기위한 임업 연구 저널의 편집위원회에 빚지고 있습니다. 우리는 또한 원고를 실질적으로 개선 한 귀중한 의견에 대해 두 명의 익명 검토자에게 감사드립니다. 연구는 체코 공화국의 농업부에 의해 투자되었다, 기관 지원 MZE-RO0118 과 농업 연구의 국가 기관 (프로젝트 번호. 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/
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Referências

  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).

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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).
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