调查不同森林种群中叶面积指数的变化
Ahmet Salih Değermenci1, Hayati Zengin2, Mehmet Özcan3
1Faculty of Forestry, Department of Forest Management and Planning, Düzce University, Düzce, Turkey. ahmetdegermenci@duzce.edu.tr.
Environmental monitoring and assessment
|July 2, 2025
概括
叶面积指数 (LAI) 对森林生产力至关重要. 这项研究发现,将光谱数据 (NDVI) 与森林结构 (DBH,BA) 整合在一起,可以准确估计LAI,特别是在复杂的混合森林中.
科学领域:
- 林业和生态 林业和生态
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 生态系统科学 生态系统科学
背景情况:
- 叶面积指数 (LAI) 是森林树冠结构的关键指标,影响光合作用,碳捕获和整体生态系统生产力.
- 了解不同森林类型和发展阶段的LAI变化对于有效的森林管理和生态研究至关重要.
研究的目的:
- 量化土耳其混合森林的不同森林群类型和发展阶段的叶面积指数 (LAI) 变化.
- 研究LAI与森林结构参数 (基底面积,乳房高度直径) 和光谱指数 (NDVI) 之间的关系.
- 开发使用集成遥感和现场数据进行LAI估计的预测模型.
主要方法:
- 现场测量LAI,基底面积 (BA) 和乳房高度直径 (DBH) 从260个样本图表中采集,使用半球摄影和N树方法.
- 用大气纠正的Landsat 8 OLI图像来得出正常化差异植被指数 (NDVI).
- 使用包括ANOVA,皮尔森相关性和多重线性回归在内的统计分析来分析数据.
主要成果:
- 在不同的森林种群类型 (p < 0.01) 中观察到LAI的显著变化,混合和垂直分层种群显示最高值.
- LAI与DBH (r=0.49) 和BA (r=0.53) 呈现中等正相关性,与NDVI (r=0.75) 呈现强正相关性.
- 结合NDVI,DBH和BA的多重线性回归模型解释了LAI变异的60.6%,NDVI是最重要的预测因子 (标准化β=0.683).
结论:
- 将像NDVI这样的光谱指数与结构参数 (DBH,BA) 整合在一起,提供了一种可靠的方法来估计LAI,特别是在异质森林环境中.
- 混合森林的结构复杂性大大促进了树冠的增强发展和更高的LAI.
- 未来的研究应该探索先进的遥感技术 (例如LiDAR) 和替代的植被指数,以提高 LAI 估计在不同的森林条件的准确性,并提高森林监测的可扩展性.
