農(nóng)作物葉面積指數(shù)測量方法

張億博　申健　李浩寧　任麗偉

摘 要 農(nóng)作物葉面積指數(shù)（LAI）是反映作物長勢的一個重要參數(shù)，準確快速地估算農(nóng)作物L(fēng)AI對及時掌握農(nóng)作物生長狀態(tài)并估算產(chǎn)量有重要意義。本次研究以江蘇省東臺市水稻產(chǎn)區(qū)為研究區(qū)，應(yīng)用多種LAI測量儀獲得水稻各個生長期的LAI數(shù)據(jù)，通過平滑處理為衡量指標，得出水稻生長前期最佳LAI測量儀器是LAI-2200（5R），中后期最佳儀器是TRAC，同時分析了各儀器測量精度差異的原因。本研究可促進水稻葉面積指數(shù)的準確快速測量，也可為同類作物葉面積指數(shù)測量提供參考。

關(guān)鍵詞 水稻;葉面積指數(shù);測量儀器

中圖分類號：TP79 文獻標志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.12.073

葉面積指數(shù)（Leaf area index，LAI）是表征植被冠層結(jié)構(gòu)最基本的參量之一，它控制著植被的許多生理過程，如光合、蒸騰、呼吸、碳循環(huán)和降水截獲等[1]，是評估植物冠層功能、定量分析地球生態(tài)系統(tǒng)能量交換特性的一個重要參數(shù)。LAI既可以定義為單位面面積上所有葉子表面積的總和（全部表面LAI），也可以定義為單位面積上所有葉子向下投影的面積總和（單面LAI）[2]，Chen等[3]將LAI定義為單位地面面積上總?cè)~面積的一半。

本次研究以江蘇東臺水稻產(chǎn)地的水稻為對象，在研究區(qū)內(nèi)劃分出1、2號兩個樣點，分別利用LI-3000C、LAI-2200、TRAC和CI-110這4種葉面積指數(shù)測量儀，對水稻的全生長期的LAI數(shù)據(jù)進行采集，獲得了水稻葉面積指數(shù)的真實值，有效葉面積指數(shù)，集聚指數(shù)以及冠層孔隙率。然后以真實值為基準，對有效葉面積指數(shù)進行分析，評價不同LAI測量儀在水稻不同生長期上的葉面積指數(shù)測量精度，并討論各儀器的適用情況。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究區(qū)位于中國江蘇省東臺市，東臺市是我國典型的農(nóng)作物區(qū)，種植模式為小麥、水稻輪作，為雙季稻稻作區(qū)[4]，從中劃分出1、2號兩個樣點。本次研究按照水稻的生長周期，把10個時間點的測量數(shù)據(jù)劃分為5個時期：幼苗期（第190～201 d）、分蘗期（第201～230 d）、拔節(jié)孕穗期（第230～242 d）、抽穗揚花期（第242～269 d）和成熟期（第269～298 d）。

1.2 LAI測量儀器

本次研究中，運用了LI-3000C、LAI-2200、TRAC和CI-110共計4種葉面積指數(shù)測量儀。

1.3 野外測量方法

本次研究的數(shù)據(jù)全部來自研究區(qū)實地測量，測量時間為10：00，研究區(qū)樣點的范圍為30 m×30 m。針對不同LAI測量儀的原理，結(jié)合水稻研究區(qū)的實際情況，分別采用了不同的測量策略。1）LI-3000C的最大測量長度為1 m，分辨率為1 mm2，測量時在研究區(qū)內(nèi)選擇面積為1 m2的區(qū)域，數(shù)出該區(qū)域內(nèi)的水稻植株總數(shù)，然后從中選擇三棵完整的水稻植株分別測量LAI，測得三組數(shù)據(jù)后進行平均得到單株水稻植株的LAI。用單株水稻的葉面積指數(shù)乘以總株數(shù)，得出1 m2內(nèi)的水稻葉面積指數(shù)，最后由此推算出整個研究區(qū)的葉面積指數(shù)，并作為葉面積指數(shù)的真實值。2）LAI-2200測量時，在研究區(qū)內(nèi)均勻的取5個測量點，每個點上分別測量水稻LAI，最終將得到的5組測量數(shù)據(jù)進行平均，得到研究區(qū)的水稻LAI。

3）TRAC通過空隙大小分布及空隙率來檢測葉面積指數(shù)，只要使本儀器在植物冠層下穿行，即可獲取葉面積指數(shù)。本次研究時，按研究區(qū)的兩條交叉主對角線進行測量，將兩條對角線上的測量數(shù)據(jù)平均后得到研究區(qū)的葉面積指數(shù)。4）CI-110是基于圖像方法的測量儀，測量時在研究區(qū)內(nèi)均勻選擇5個測量點，每個測量點上進行3次拍攝，根據(jù)3幅圖像計算得到3組LAI數(shù)據(jù)，平均后作為該測量點的LAI，最后將5個測量點的LAI平均后即得到研究區(qū)的LAI。

2 結(jié)果與分析

2.1 方法選擇

本次研究自全年的第190天起，至全年的第298天為止，包含了水稻幼苗期、分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗揚花期和成熟期這幾個主要時期，這段時間內(nèi)水稻葉片依次呈現(xiàn)出稀疏、茂盛、凋落三種變化特點，便于LAI的測量且具有代表性。研究中在1、2號兩個樣點共獲得20組實測數(shù)據(jù)，共計使用4種葉面積指數(shù)測量儀。

實測數(shù)據(jù)由于受人工操作、天氣因素、儀器精度的因素的影響，會出現(xiàn)偏差，可以利用平滑的方法來處理數(shù)據(jù)。本次研究數(shù)據(jù)是以時間序列進行推移的多組實測LAI數(shù)據(jù)，每組10個，時間跨度為108 d，平均10天左右為一次測量間隔。由于水稻生長隨著時間的推移具有連續(xù)性，所以平滑時不能將實測LAI數(shù)據(jù)分割成一個個孤立的階段，要考慮較遠時期數(shù)據(jù)的影響，本文采用指數(shù)平滑法來處理本次研究數(shù)據(jù)。

2.2 處理結(jié)果

指數(shù)平滑的關(guān)鍵在于確定平滑系數(shù)，當數(shù)據(jù)隨時間的變化波動不明顯時，值一般不高于0.2;當數(shù)據(jù)隨時間的變化有波動但波動幅度不大時，可選的值在0.2～0.4;當數(shù)據(jù)隨時間的變化波動很大時，應(yīng)選擇取值范圍在0.6～0.8的值。合理的選擇平滑系數(shù)可以使預(yù)測模型靈敏度更高，能迅速跟上數(shù)據(jù)的變化[5]。本次研究利用Excel進行數(shù)據(jù)的平滑處理，平滑系數(shù)設(shè)定為0.2，得到平滑后的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)經(jīng)過平滑處理后，可以減小由于測量誤差帶來的波動。對比處理前后的數(shù)據(jù)可知，LI-3000C實測數(shù)據(jù)的均值由處理前的5.45降至5.36，方差從11.83降至10.23。LAI-2200（4R）數(shù)據(jù)的均值從4.54降至4.39，方差從6.09降至5.59。LAI-2200（5R）數(shù)據(jù)的均值從4.12降至3.98，方差從4.74降至4.37。TRAC數(shù)據(jù)的均值從4.55降至4.43，方差從6.28降至5.73。CI-110的均值從0.79降至0.76，方差從0.21降至0.19。

由于采集數(shù)據(jù)是在同一時間相同的儀器條件下進行的，為了進一步減小誤差，可以將兩個樣點經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行平均，得到處理完成的實驗數(shù)據(jù)，即整個水稻生長周期4種不同葉面積指數(shù)測量儀的LAI測量數(shù)據(jù)（表2、圖1）。

3 結(jié)果與討論

通過數(shù)據(jù)處理，繪制LAI測量值的曲線圖可知，水稻的葉面積指數(shù)在生長期內(nèi)呈現(xiàn)近似拋物線的變化規(guī)律。水稻幼苗期的LAI雖然很低，但增長速度很快。水稻分蘗期時，分蘗作用使得水稻葉片生長迅速，葉面積指數(shù)不斷增大，但增速放緩，在抽穗期葉面積指數(shù)達到峰值。灌漿期時，葉片開始老化，水稻的葉面積指數(shù)呈下降趨勢。而在水稻的生長后期，隨著稻穗成熟葉片逐漸脫落，葉面積指數(shù)變得更小。在水稻的整個生長周期中，LAI-2200（4R）、LAI-2200（5R）、TRAC和CI-110這4種葉面積指數(shù)測量儀的測量數(shù)據(jù)在前期和中期低于LAI的真實值，在后期則高于LAI的真實值。具體到每個測量儀上，各個儀器的測量精度差異較大。

從整體上來說，TRAC的所有測量數(shù)據(jù)圍繞真實值的波動性最小，標準誤差最小，RMSE=1.488 516，表明TRAC實測LAI數(shù)據(jù)整體上和葉面積指數(shù)的真實值最為接近。CI-110的標準誤差最大，RMSE=5.382 413，表明所有測量數(shù)據(jù)圍繞真實值的波動最大，在整個周期內(nèi)實測LAI數(shù)據(jù)與葉面積指數(shù)真實值的接近程度最低。而LAI-2200（4R）和LAI-2200（5R）的RMSE分別為1.882 783和2.202 177，實測LAI數(shù)據(jù)與葉面積指數(shù)真實值整體的接近程度在4個儀器中處于中等水準。

4 結(jié)論與討論

本次研究致力于找出水稻不同生長期內(nèi)的最佳LAI測量儀器，采用了標準誤差（RMSE）、絕對誤差和相對誤差作為評價標準，得出如下結(jié)論：在水稻幼苗期LAI-2200的測量精度最高，而在水稻生長的其他時期，TRAC則是最佳測量儀器，擁有最小的測量誤差。但研究中也存在著不足之處，1）研究數(shù)據(jù)不夠豐富，僅以兩個樣點的數(shù)據(jù)得出的結(jié)論存在一定的偶然性。2）對于LAI-2200在水稻生長中后期測量精度低于TRAC的原因未能深入討論。

目前的農(nóng)作物葉面積指數(shù)測量中，還沒有哪一種儀器或者方法能夠在測量精度、工作效率和適用性上完全滿足農(nóng)作物全周期的葉面積指數(shù)測量要求，所以在將來的農(nóng)作物葉面積指數(shù)測量方法研究中，同種作物不同生長期內(nèi)多種測量方法和儀器的組合使用，不同作物L(fēng)AI測量方法的交叉參考，對于快速準確的獲取農(nóng)作物葉面積指數(shù)具有重要意義，也是今后的研究重點。

參考文獻：

[1] Chen J M， Cihlar J. Retrieving leaf area index of boreal conifer forests using Landsat TM images[J].Remote Sensing of Environment，1996，55：153-162.

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（責任編輯：趙中正）