Определение индекса листовой поверхности (LAI) по данным дистанционного зондирования и наземной полевой заверки

Индекс листовой поверхности (Leaf Area Index – LAI) является одним из основных показателей активности процесса фотосинтеза растительности и ценным морфоструктурным параметром растительных экосистем. Также индекс LAI широко используется в моделях углеродного цикла, при оценке продуктивности лесов, расчетах фитомассы.
Для лиственных культур LAI характеризует пространственное распределение растительных элементов и определяется количественно как отношение площади общей поверхности освещенных листьев к единице поверхности почвы.
Для хвойных культур с иглообразными листьями индекс листовой поверхности определяется как отношение спроектированной площади хвойных игл к единице площади хвойного покрова. Формально LAI – величина безразмерная, но с физической точки зрения она измеряется как кв.м./кв.м. Для получения величины индекса LAI существует много различных методов, которые разделяются на дистанционные и наземные. Дистанционные методы могут использовать данные многоспектральной спутниковой съёмки (Станкевич, Пестова) или авиационной лидарной съёмки (Семко).
В основе применения методов дистанционного оценивания LAI по многоспектральным данным спутниковой съемки лежит явление спектрально-выборочной реакции растительности на падающее оптическое излучение. Такая избирательность может быть оценена с помощью так называемых вегетационных индексов, показателей рассчитываемых в результате операций с различными спектральными диапазонами (каналами) этих изображений. Наиболее часто с этой целью используют нормализованный разностный вегетационный индекс (Normal Difference Vegetation Index – NDVI).
Общая схема получения дистанционной оценки LAI через вегетационные индексы базируется на восстановлении нелинейной регрессии. Так, проведенное на снимках Landsat-8 исследование показало, что значение NDVI и LAI хорошо коррелируют между собой, а эта статистическая связь может быть с удовлетворительной точностью описана формулой экспоненциальной регрессии.
Главное преимущество наземных прямых измерений – максимальное соответствие оценок LAI действительному состоянию растительности, поэтому методы, основанные на таких измерениях, обычно используют для калибровки дистанционных методов измерения LAI.
Наземные бесконтактные, или косвенные методы оценки LAI базируются на анализе особенностей прохождения света (солнечного и/или рассеянного атмосферой), падающего на купол дерева, через прогалины между листьями. Эти особенности, в виде световых сегментов и пятен различных геометрических размеров и интенсивности, отражаются на общей картине пространственного распределения интенсивности света под кроной дерева.
Известно много наземных способов и соответствующих приборов для регистрации картины распределения света и проведения необходимых световых измерений. Наиболее распространенными являются способ фотографирования в верхней полусфере (Digital Hemispherical Photography – DHP) и способ непосредственного анализа растительного полога (Plant Canopy Analysis – PCA).
В нашем случае для определения заверочных значений LAI использовался метод DHP с последующей обработкой специальным программным обеспечением Gap Light Analyzer (GLA).
Станкевич С.А., Пестова И.А. Картирование изменений растительного покрова Киевской агломерации на основе долговременных временных рядов многоспектральных космических снимков Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2014. Т. 11. №2. С. 187-196.
Семко І. Д. Порівняльний аналіз методів автоматизованого виділення окремих дерев у лісовому масиві за даними лідарного знімання // Вісник геодезії та картографії, 2014.– №4