基于反馈验证机制的森林冠层叶面积指数测量方法研究

Against to the technical demand for LAI precision measurement in forestry carbon sequestration metrology and forestry research area, A novel methods which has internal feedback verification mechanism is presented. On the basis of hemispherical photography canopy analysis technology , Constructing inner feedback loop with verification function by theoretical estimating and practical measuring for ground radiation distribution, the image analysis process is instructed by using estimation error, so that the algorithm parameters optimization is implement. The key technology for every segments of the new LAI measurement method are researched. including, Imaging technology under multiple light source condition, Pattern recognition of multiple shadowing factors, mathematical model for estimation of ground radiation distribution, locating of millimeter accuracy for small scale field, feedback mechanism of radiation estimation error, identification model for LAI and canopy character, So as to improve the measurement accuracy of canopy. Take artificial larch and birch forest in Liangshui Experimental Forest Farm as the main research object in this program, the experiment is implement under different tree age, terrain, Canopy density. The project concerns multidisciplinary knowledge fusion for information science and forestry。The aboved method can improve the objectivity and accuracy of LAI measurement,the research has great significance to the computational estimation of forest carbon sequestration, forest biomass estimation and plant growth research.

针对当前林业碳汇计量、林学研究等领域对叶面积指数的精准测量技术需求，本项目拟提出一种具有内部反馈验证机制的新测量方法。在传统半球摄影冠层分析技术基础上，通过对地面辐射分布进行理论估算和实际测量，构造具有验证作用的内部反馈环路，由估测偏差指导图像分析过程，实现算法参数的最优化。项目对新方法指导下的叶面积指数测量各环节关键技术展开研究，包括多光源条件成像技术、多种遮光因素的模式识别、地面辐射分布估测的数学模型、现场小尺度区域的毫米精度定位、辐射估测偏差的反馈机制、叶面积指数与冠层特征的辨识模型等，以提高全部类型树木冠层的测量精度。项目将以东北林业大学凉水实验林场的人工落叶松林和白桦次生林为主要研究对象，对不同树龄、地形、郁闭度情景下的冠层进行实验。项目研究涉及信息科学与林学下多领域知识的交叉融合，所提方法可有效提高叶面积指数测量的客观性和准确性，对我国生态系统碳汇能力估算、植物生长研究等具有重要意义。

针对当前林业碳汇计量、林学研究等领域对叶面积指数的精准测量技术需求，以生态研究领域的森林冠层LAI反演过程中的实际问题为背景，基于半球图像数字处理技术及其反馈验证机制提出森林冠层LAI的新测量方法。首先提出了拟合有效成像区域的圆心坐标及半径值技术，能够有效解决硬件参数对于半球图像分析的限制，为图像采集设备的自主搭建提供了必要的技术支持。其次，提出林木冠层图像分割系统的整体设计和实现方案，完成了冠层图像采集与分析系统的软件和硬件设计。最后，提出了基于图像处理技术的LAI反演模型及其模型参数，包括消光系数和聚集指数，该数据可以根据后续叶倾角分布参数的研究成果不断完善，同理聚集指数的计算方法也可以根据孔隙度提取方法适当选择，同时也可以通过聚集指数计算方法的优化加以完善。项目涉及信息科学与林学下多领域知识的交叉融合，所提方法可有效提高叶面积指数测量的客观性和准确性，对我国生态系统碳汇能力估算、植物生长研究等具有重要意义。