LAISmart概述.docx

 MACROBUTTON MTEditEquationSection2 Equation Chapter 1 Section 1 SEQ MTEqn \r \h \* MERGEFORMAT  SEQ MTSec \r 1 \h \* MERGEFORMAT  SEQ MTChap \r 1 \h \* MERGEFORMAT 基于无线智能终端的植被叶面积指数测量系统 摘要 植被叶面积指数(leaf area index:LAI)测量方式正在逐渐发生变革，其中有一种趋势是将传统的复杂化专业化的测量模式向普通化和简便化发展，而基于智能手机的LAI测量方式是这场变革中极其具有吸引力的一个方向。文章在分析了已有的智能手机LAI测量系统的应用潜力与局限性基础之上，设计并实现了一种新的智能手机LAI测量系统——LAI Smart。与已有的系统比较，LAI Smart的测量操作方式将更为便捷，能够适应不同高度的植被类型，能够完成在不同天顶角下的图像拍摄。在图像分类算法上，LAI Smart提供了更为灵活的图像分类特征，方便用户根据不同的植被类型与测量条件实现图像分类。将LAI Smart应用于两种类型（针叶林的侧柏、白皮松和阔叶林的悬铃木）的林地叶面积指数测量，测量结果与LAI-2000测量值之间具有极强的相关性（R2达到0.99），表明LAI Smart在描述植被LAI动态变化特征上具有与LAI-2000相近的能力。然而验证结果还表明，受图像分类精度局限性，当LAI处于高值区间时（例如本文中的3.7m2/m2）与LAI-2000比较，LAI Smart将会低估林地LAI，低估值约为1.1m2/m2。这种低估是基于图像分类估计LAI时的一个普遍现象，也和我们从LAI测量原理的基本理论分析相一致。尽管这样，我们仍然相信，伴随着精细分类算法的发展，LAI Smart这样的便携、廉价的LAI测量方式将会得到更多的关注和更加广泛的应用。 关键词：叶面积指数；图像分割；自动阈值；智能终端 引言 植被是陆表生态系统的重要组成成分，而叶片则是植被与外界进行相互作用的一个重要器官，叶面积指数是定量描述植被进行光合作用、呼吸作用、蒸腾作用的一个重要参数，被定义为单位地表面积上植被冠层叶面积的一半 ADDIN EN.CITE EndNoteCiteAuthorChen/AuthorYear1992/YearRecNum1483/RecNumDisplayText(Chen and Black 1992)/DisplayTextrecordrec-number1483/rec-numberforeign-keyskey app=EN db-id=2vepzxf90rexzjefwx5pw92wrw0sp0wzx5sa1483/key/foreign-keysref-type name=Journal Article17/ref-typecontributorsauthorsauthorChen, J. M./authorauthorBlack, T. A./author/authors/contributorstitlestitleDefining leaf area index for non-flat leaves/titlesecondary-titlePlant, Cell and Environment/secondary-title/titlespages421-429/pagesvolume15/volumenumber4/numberdatesyear1992/year/datesurlsrelated-urlsurl/doi/10.1111/j.1365-3040.1992.tb00992.x/abstract/url/related-urls/urls/record/Cite/EndNote。对于叶面积指数的地面测量方法，分为直接和间接测量，目前已有众多学者对每一种测量方法的优缺点以及适应条件进行了充分的综述。 在众多地面简介测量方法中，利用摄影成像技术获取植被叶面积指数是其中的一种重要分支。成像方法测量叶面积指数的基本原理是通过对植被冠层进行单一角度或者多角度拍照，并采用一种合适的分类方法，根据拍照的角度不同，进行处理后得到植被冠层单一角度或者多角度间隙率，然后根据间隙率模型推算叶面积指数。相比较于一些专用的LAI测量仪器，在摄影成像法获取叶面积指数的技术方案中，可用的成像设备类型比较丰富，包括专业的单反相机以及普通的数码相机，还有早期的胶片相机。因此，摄影成像法是一种更为灵活的LAI地面测量技术。 随着移动终端技术的发展，当前的手机或平板电脑中已经集成了多种传感器，其中成像传感器已经成了智能手机的标准配置。因