JoVE Journal > Environment
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Ergebnisse
Discussion
Offenlegungen
Acknowledgements
Materials
Referenzen
Automatische Übersetzung
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Umwelt

تقدير مؤشر منطقة الورق باستخدام ثلاث طرق متميزة في مواقف نفضي نقية

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

إن التقدير الدقيق لمؤشر مساحة الأوراق أمر بالغ الأهمية بالنسبة للعديد من نماذج تدفقات المواد والطاقة داخل النظم الإيكولوجية النباتية وبين النظام الإيكولوجي وطبقة الحدود الجوية. ولذلك، كانت هناك ثلاث طرق (الفخاخ القمامة، وتقنية الإبرة، والأنيكلس) لأخذ قياسات دقيقة لـ LAI في البروتوكول المقدم.

Abstract

إن التقديرات الدقيقة لمؤشر مساحة الأوراق، الذي يعرف بأنه نصف المساحة الإجمالية لمساحة الأوراق لكل وحدة من المساحة السطحية الأرضية الأفقية، هي تقديرات حاسمة لوصف البنية النباتية في مجالات الإيكولوجيا والحراجة والزراعة. ولذلك، عُرضت إجراءات لثلاث طرق مستخدمة تجارياً (مصائد القمامة، وتقنية الإبرة، ومحلل مظلة النبات) لتنفيذ تقدير LAI خطوة بخطوة. وتمت مقارنة نُهج منهجية محددة، ونوقشت في هذا البروتوكول مزاياها الحالية، والخلافات، والتحديات، ووجهات النظر المستقبلية. وعادة ما تعتبر الفخاخ القمامة كمستوى مرجعي. كل من تقنية إبرة ومحلل مظلة النبات (على سبيل المثال، LAI-2000) في كثير من الأحيان التقليل من قيم LAI بالمقارنة مع المرجع. تقنية إبرة سهلة الاستخدام في تقف نفضي حيث القمامة تتحلل تماما كل عام (على سبيل المثال، البلوط والزان تقف). ومع ذلك، من الضروري المعايرة على أساس الفخاخ القمامة أو أساليب التدمير المباشر. محلل مظلة النبات هو جهاز شائع الاستخدام لأداء تقدير LAI في الإيكولوجيا والحراجة والزراعة، ولكنه عرضة لخطأ محتمل بسبب تكتل أوراق الشجر ومساهمة العناصر الخشبية في مجال الرؤية (FOV) من جهاز الاستشعار. تمت مناقشة إزالة مصادر الخطأ المحتملة هذه. محلل مظلة النبات هو جهاز مناسب جدا لأداء تقديرات LAI على المستوى المكاني العالي، ومراقبة دينامية LAI الموسمية، ولرصد طويل الأجل من LAI.

Introduction

LAI، التي تعرف بأنها نصف المساحة السطحية للأوراقالإجمالية لكل وحدة من المساحة السطحية الأرضية الأفقية 1، هو متغير رئيسي يستخدم في العديد من نماذج التبادل البيولوجي الجيوفيزيائي والكيميائي التي تركز على تدفقات الكربون والمياه2،3، 4.LAI يتناسب مباشرة مع السطح النشط للأوراق حيث يدفع الإنتاج الأولي (التمثيل الضوئي)، والتنفس، وتبادل الطاقة، وغيرها من السمات الفسيولوجية المرتبطة بمجموعة من عمليات النظام الإيكولوجي في النبات 5.

وقد تم تطوير العديد من النهج والأدوات لأداء تقدير LAI،وهي متاحة حاليا في السوق 6،7،8،9. ويمكن تجميع الأساليب الأرضية لأداء تقدير الـ LAI في فئتين رئيسيتين: ‘1’ الطرق المباشرة، و’2′ الأساليب غير المباشرة10و11و12. وتشمل المجموعة الأولى أساليب قياس مساحة الأوراق مباشرة، في حين أن الأساليب غير المباشرة تستنتج LAI من قياسات بارامترات أكثر سهولة القياس، باستخدام نظرية النقل الإشعاعي (من حيث الوقت، وكثافة اليد العاملة، والتكنولوجيا)13 ،14.

يتناول هذا البروتوكول الاستخدام العملي لفخاخ القمامة وتقنية الإبرة، كأساليب شبه مباشرة غير مدمرة10؛ ومحلل مظلة مصنع الجهاز البصريكطريقة غير مباشرة 6،7 لأداء تقدير LAI على عينة مختارة من الغابات المتساقطة المعتدلة تقف في أوروبا الوسطى (انظر خصائصه الهيكلية وdendrometric في التذييل ألف والتذييل باء.

في الغابات والمحاصيل المتساقطة، فمن الممكن إجراء غير مدمرة شبه مباشرة LAI التقدير باستخدام الفخاخ القمامة11 موزعة تحت طبقة المظلة15. توفر الفخاخ القمامة قيم LAI دقيقة للأنواع المتساقطة التي تصل LAI إلى هضبة في موسم النمو. ومع ذلك، بالنسبة للأنواع التي يمكن أن تحل محل الأوراق خلال موسم النمو، مثل الحور، فإن الطريقة تبالغ في تقدير LAI11. تفترض هذه الطريقة أن محتوى الفخاخ يمثل متوسط كمية الأوراق التي تقع خلال فترة سقوط الأوراق في الجناح16، وخاصة خلال أشهر الخريف. يتم فتح الفخاخ صناديق أو شباك (الشكل 1) مع حجم كاف محدد مسبقا (الحد الأدنى 0.18 م2، ولكن يفضل أن يزيد على 0.25 م2)10،17، الجانبين الجانبية منع الرياح من تهب يترك إلى / خارج الفخاخ ، ومع أسفل مثقب تجنب تحلل الأوراق ؛ التي تقع تحت طبقة المظلة من موقف درس، ومع ذلك، فوق سطح الأرض11. توزيع الفخاخ يمكن أن يكون إما عشوائية18 أو منهجية في المقاطع19 أو شبكة تباعد العادية20. عدد وتوزيع الفخاخ هي خطوة منهجية حاسمة لأداء تقدير LAI دقيقة تعكس هيكل موقف فريدة من نوعها، والتجانس المكاني، وسرعة الرياح المتوقعة والاتجاه، وخاصة في حالة المدرجات المتناثرة (أو الأزقة و البساتين)، والقدرة على العمل لتقييم البيانات. تزداد دقة تقدير LAI مع ارتفاع وتيرة الفخاخ داخل المدرجات المدروسة11و21 (انظر الشكل2).

والتردد الموصى به لجمع عينات من سقوط القمامة من كل مصيدة هو على الأقل10 مرات شهرية بل مرتين في الأسبوع في فترات السقوط الشديد، التي قد تتزامن مع هطول أمطار غزيرة. من الضروري منع تحلل القمامة في الفخاخ ورشح المواد الغذائية من المواد أثناء نوبات المطر في حالة التحليل الكيميائي. بعد جمع الأوراق في حقل، يتم استخدام عينة فرعية مختلطة لتقدير منطقة ورقة محددة (جيش تحرير السودان، سم2 ز-1)22،تعرف بأنها المنطقة المتوقعة الطازجة من الأوراق إلى نسبة الوزن الإجمالي الجاف. يتم تجفيف بقية القمامة التي تم جمعها إلى وزن ثابت وتستخدم لحساب الكتلة الجافة من القمامة كما ز سم-2 في المختبر. يتم تحويل كتلة ورقة جافة في كل تاريخ جمع إلى منطقة ورقة عن طريق ضرب الكتلة الحيوية التي تم جمعها من قبل جيش تحرير السودان أو كتلة ورقة جافة لكل منطقة (LMA، ز سم-2)كمعلمة عكسية لاتفاقية لا شلا23،24. ويمكن تحديد منطقة جديدة متوقعة من أوراق معينة باستخدام نهج قياسي. وتستند طريقة القياس المسطح إلى التبعية بين منطقة ورقة معينة والمنطقة التي تغطيها الورقة في السطح الأفقي. يتم إصلاح الورقة أفقياً على شاشة المسح الضوئي، ويتم قياس متوسطها باستخدام مقياس مساحة الورقة. ثم يتم حساب مساحتها. العديد من العدادات ورقة المنطقة على أساس مبادئ قياس مختلفة متاحة في السوق. وتشمل بعضها، على سبيل المثال، مقياس منطقة الورق المحمول LI-3000C، الذي يستخدم طريقة الإسقاط المتعامدة، ومقياس منطقة LI-3100C، الذي يقيس متوسط الأوراق باستخدام مصدر ضوء الفلورسنت وكاميرا مسح شبه أجريت. الجهاز التالي، CI-202 المحمولة الليزر ورقة منطقة متر، رموز طول ورقة باستخدام قارئ التعليمات البرمجية. وإلى جانبها، فإن عدادات منطقة الورق المحمولة AM350 وBSLM101 شائعة أيضاً لأداء تقدير دقيق لمنطقة الورق.

وعلاوة على ذلك، توجد عدادات مساحة الورق استناداً إلى الأنظمة التي تحلل الفيديو. تتكون هذه العدادات مساحة ورقة من كاميرا فيديو، وإطار الرقمنة، وشاشة، وجهاز كمبيوتر، بما في ذلك البرمجيات المناسبة لجعل تحليل البيانات مثل WD3 WinDIAS ورقة نظام تحليل الصور11. حاليا، يمكن استخدام الماسحات الضوئية التقليدية المتصلة بجهاز كمبيوتر لمنطقة ورقة تقدير. بعد ذلك، يتم حساب منطقة الورق كمضاعفات عدد البيكسلات السوداء ويعتمد حجمها على الدقة المحددة (النقاط في البوصة – نقطة في البوصة)، أو يتم قياس منطقة الورقة من خلال برامج محددة، على سبيل المثال، WinFOLIA. وأخيرا، يتم تحويل الكتلة الجافة الإجمالية من الأوراق التي يتم جمعها داخل منطقة سطح الأرض المعروفة إلى LAI عن طريق ضرب من قبل جيش تحرير السودان ومعامل انكماش25 الذي يعكس التغيرات في منطقة الأوراق الطازجة والمجففة. انكماش يعتمد على أنواع الأشجار، ومحتوى المياه وليونة ورقة. انكماش الأوراق في الطول والعرض (ما يؤثر على المنطقة المتوقعة) عادة ما يصل إلى 10٪26، على سبيل المثال ، فإنه يتراوح بين 2.6 إلى 6.8٪ للبلوط27. فرز الأوراق حسب الأنواع لوزن وتحديد نسبة محددة من مساحة الأوراق ضروري لتحديد مساهمة كل نوع في مجموع LAI28.

تحديد LAI بواسطة تقنية إبرة هو وسيلة غير مكلفة مشتقة من طريقة رباعية نقطة مائلة29،30،31،32. في المواقف المتساقطة، هو بديل لأداء تقدير LAI دون استخدام الفخاخ10 على أساس افتراض أن إجمالي عدد الأوراق ومساحتها في شجرة تساوي ما يتم جمعه على سطح التربة بعد سقوط ورقة كاملة20 . يتم ثقب إبرة حادة رقيقة عموديا في القمامة ملقاة على الأرض مباشرة بعد ورقة سقوط10. بعد سقوط ورقة كاملة، يتم جمع الأوراق من الأرض على إبرة من مسبار عمودي، ترتبط رقم الاتصال وتساوي قيمة LAI الفعلية. أخذ عينات مكثفة (100-300 نقطة أخذ العينات لكل موقف درس لكل مسبار ميداني) مطلوب من قبل تقنية إبرة لتحديد رقم متوسط رقم الاتصال واستخلاص قيمة LAI بشكل صحيح10،20،33.

تم المصنع المظلة محلل(على سبيل المثال، LAI-2000 أو LAI-2200 PCA) هو أداة محمولة شائعة الاستخدام لإجراء تقدير غير مباشر لـ LAI عن طريق إجراء قياس لانتقال الضوء في جميع أنحاء المظلة7داخل الجزء الأزرق المصفاة من الطيف الضوئي (320-490 نانومتر)34,35للحد من مساهمة الضوء الذي مر عبر الأوراق، وتناثرت من قبل المظلة ويمر من خلال أوراق الشجر7,34. في الجزء الأزرق من الطيف الضوئي، يتم تحقيق أقصى قدر من التباين بين الورقة والسماء، وتظهر أوراق الشجر سوداء ضد السماء34. لذلك، فإنه يستند إلى تحليل كسر الفجوة المظلة7. وقد استخدمت هذه الأداة على نطاق واسع لإجراء الدراسات الإيكولوجية الفسيولوجية في المجتمعات النباتية مثل المحاصيل36المراعي37تقف الصنوبرية،8، وتقف نفضية38. يستخدم محلل المظلة النباتية جهاز استشعار بصري للعين السمكية مع FOV من 148 درجة35لعرض صورة نصف كروية للمظلة على أجهزة الكشف عن السيليكون لترتيبها في خمس حلقات متحدة المركز39مع زوايا الذروة المركزية من 7 درجة، 23 درجة، 38 درجة، 53 درجة، و 68 درجة9,40,41. خمس قبعات عرض (أي.,يمكن استخدام 270 درجة و180 درجة و90 درجة و45 درجة و10 درجات) لتقييد عرض السمت للمستشعر البصري27لتجنب التدليل بواسطة العقبات في منطقة مفتوحة (للقراءة أعلاه المشار إليها) أو المشغل في FOV جهاز الاستشعار أثناء تقدير LAI يمكن ضبط جهاز استشعار FOV إلى منطقة مفتوحة للقراءات فوق المظلة. يتم أخذ القياسات باستخدام محلل مظلة النبات أعلاه (أو في منطقة مفتوحة ممتدة بما فيه الكفاية) وتحت المظلة المدروسة7. يجب استخدام نفس الأحرف القصوى لطريقة العرض لكل من القراءات أعلاه وأدناه لتجنب التحيزات في تقدير كسر الفجوة34. وتنتج الـ LAI-2000 PCA مؤشر ًا فعالًا لمنطقة الأوراق (LAIe) كما أدخله Chen وآخرون.42، أو بالأحرى مؤشر منطقة النبات الفعال (PAIe) كعناصر خشبية يتم تضمينها في قيمة قراءة جهاز الاستشعار. في تقف نفضي مع أوراق مسطحة، وLAIe هو نفس LAI هيمي السطح. في حالة تقف الغابات دائمة الخضرة، وLAIe ضروري لتصحيح تأثير تكتل على مستوى تبادل لاطلاق النار (SPAR، ستار)43، ومؤشر التكتل في جداول أكبر من تبادل لاطلاق النار (Ωه)44، ومساهمة العناصر الخشبية بما في ذلك ينبع وفروع (أي.,نسبة المساحة الخشبية إلى الإجمالية)،45التي تسبب التقليل من شأن LAI منهجية20. ويمكن قياس مؤشر التكتل على نطاق مكاني أعلى من تبادل لاطلاق النار أو ورقة كمؤشر تكتل واضح (ACF)، والتي يمكن تقديرها باستخدام محلل مظلة النبات عند استخدام قبعات عرض أكثر تقييدا27. كما يذكر هؤلاء المؤلفون أن هذا ACF يستنتج من نسبة من قيم LAI محسوبة من الإرسال ية بإجراءات مختلفة للستائر متجانسة وغير متجانسة وفقا لانغ46، ونحن نفترض أن هذا المؤشر تكتل يصف التجانس المظلة بدلا. إلى جانب حساب ACF، قبعات الناشر الجديدة التي تمكن من تطبيق أكثر شمولا من LAI-2200 PCA فيما يتعلق بالظروف الجوية، قائمة المستخدم بدلا من رموز Fct، وإمكانية اتخاذ العديد من القياسات أكثر لكل جلسة ملف هي من بين الرئيسية التحسينات التكنولوجية مقارنة مع PCA LAI-2000 السابقة34,47. وتستند القياسات وحسابات البرامج الداخلية اللاحقة على أربعة افتراضات: (1) عناصر مصنع حجب الضوء بما في ذلك الأوراق والفروع وينبع، يتم توزيعها عشوائيا في المظلة، (2) أوراق الشجر هو الجسم الأسود البصري الذي يمتص جميع الضوء الذي يتلقاه، (3) جميع عناصر النبات هي نفس الإسقاط إلى سطح الأرض الأفقي كشكل محدب هندسي بسيط، (4) عناصر النبات صغيرة بالمقارنة مع المساحة التي يغطيها كل حلقة11.

Protocol

1. تقدير LAI باستخدام الفخاخ القمامة أولاً، إجراء مسح ميداني، والتحقيق في ظروف الموقع وهيكل المدرجات المدروسة (أيالميل والعرض للمنحدر، ونوع الغابات أو الغطاء النباتي، وكثافة الغابات أو الغطاء النباتي، وتجانس إغلاق المظلة، والتاج الحجم، وارتفاع قاعدة التاج). حدد نوع مصيدة ا…

Representative Results

يتم عرض متوسط قيم LAI على مستوى الوقوف من جميع المواقف المدروسة في موسم النمو 2013 في الشكل 8. على جميع قطع الأرض باستثناء A، تم قياس أعلى القيم من قبل الفخاخ القمامة، والتي هي بمثابة المستوى المرجعي. على العكس من ذلك، تم تقدير أعلى متوسط قيمة LAI من خلال تقنية إبرة على مؤامرة A. لم …

Discussion

وتعتبر الفخاخ القمامة باعتبارها واحدة من أكثر الطرق دقة لأداء تقدير LAI8، لكنها أكثر كثافة في العمالة وتستغرق وقتا طويلا من الطرق غير المباشرة35،64 التي تم إدراجها في هذا البروتوكول. في إطار كامل إجراء تقدير LAI باستخدام الفخاخ القمامة، وتقدير دقي?…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

ونحن مدينون لمجلس تحرير مجلة البحوث الحرجية لتشجيعنا والإذن لنا باستخدام النتائج التمثيلية في هذا البروتوكول من المقال المنشور هناك. كما نود أن نشكر اثنين من المراجعين المجهولين على تعليقاتهما القيمة، التي حسنت المخطوطة بشكل كبير. تم تمويل البحث من قبل وزارة الزراعة في الجمهورية التشيكية، والدعم المؤسسي MZE-RO0118 والوكالة الوطنية للبحوث الزراعية (المشروع رقم. 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/
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Referenzen

  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).

Tags

Leaf Area IndexLAI EstimationLitter TrapsOptical MethodsDestructive SamplingDeciduous StandsLeaf Area MeasurementEcophysiological StudiesPlant Ecosystems
check_url/de/59757?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Diesen Artikel zitieren
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).
Zitat herunterladen
Nachdrucke und Berechtigungen

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image