叶面积指数的测量方法

董桂君

摘要：叶子是提供植物与其环境之间的界面，用于气体交换、光照和温度调节，在植物的生长发育中起着重要作用。叶面积指数的测量可以反映植物面对外界环境变化的可塑性反应，碳吸收、蒸腾、叶片呼吸和冠层截留的过程与叶面积指数密切相关，并且总叶面积及其垂直、时间和空间分布对光照可用性、树木招募和生长有很大影响。叶面积指数的准确估计对于森林生态系统的生态特征、林分结构和动态建模至关重要。因此，叶面积指数的测量对植物检测指标具有重要意义。由于叶片特征的多样性、不同的测量环境产生了多种测量方法。本文重点阐述了植物叶面积指数的直接测量方法和间接测量方法以及研究进展。

关键词：叶面积指数；直接测量方法；间接测量方法

植物的光合作用器官一直是植物科学家关注的焦点。因此，植物叶面积可能是作物冠层最常测量的表型特征，具有很高的生物学意义。作物产量或生物量的提高主要是由于叶面积的增加，叶面积成为冠层生产力的重要指标。因此，大多数作物模型和产量研究已广泛利用叶面积指数作为估计生物量和产量的关键预测因子。叶面积指数（LAI）定义为相对于地面的总单面叶面积，已广泛应用于不同的农业应用和遥感研究。LAI反映了植被的生物化学和生理过程，从而指示了植被的生产力，它是陆地表面过程模型的输入变量。因此，了解作物的LAI及其动态对于广泛的农业研究非常重要，如作物生长监测和作物产量估计。它也被用作许多作物生长模型中的关键状态变量，也导致了相对多样的测量方法的发展。现场测量LAI有两种方法，直接法和间接法。直接法也称破坏性方法，涉及去除拟测量的样品的生物量，是一种非常费力和昂贵的方法。间接估计包括使用特定仪器直接在野外采集一系列读数，主要基于测量树叶拦截的光量和使用复杂的数学模型。

1 直接测量方法

直接测量通过收集落叶或破坏性采样直接获取植被叶面积直接接触叶片。直接测量方法准确性高，但对叶片具有破坏性、耗时耗力且通常不切实际的缺点，仅适用高度较低和小范围内的植被。

1.1 方格纸法

叶片采集后，准备一张一定大小的方格纸，将叶片平整铺在方格纸上，用铅笔描绘出叶片的外部轮廓。然后计算叶面积所占的方格数量，方格数量与每个小方格面积相乘得到叶面积，叶片边缘占据方格一半以上计数为1，否则舍去。此方法成本较低、易操作但耗时耗工，对不规则叶片准确性较低，工作量大计数容易产生认为误差。

1.2 复印称重法

复印称重法也叫剪纸法，将叶片复印成图片或按叶片轮廓在纸上剪切下来，称其纸片的重量。叶面积是用纸片重量除以纸张的单位面积重量。具有操作简单、方便的特点，可以排除叶片含水量、厚度的影响，但对不规则的叶片准确性较低。

1.3 打孔称重法

先称取叶片重量，用已知面积的打孔器在叶片上打出若干个孔洞，称取这些孔叶重量，孔叶重量与叶面积重量之比为单位叶面积重量，则叶面积为叶片重量除以单位叶面积重量。但此方法会损伤叶片，测量的结果也会因叶片打孔位置的叶片薄厚、含水量高低而产生不同结果，精度不高。

1.4 体积法

体积法的概念是通过将叶样品的体积除以其平均厚度来计算面积，叶样品的体积可以使用线和夹子将叶片完全浸入水中，测量侵入水前和侵入后的叶子重量和夹子、线的重量，重复测量两三次以减少误差，叶样品厚度通过统计抽样估计平均厚度。体积法具有方便快捷的特点。

1.5 图像处理法

用胶棒将叶片粘贴在一张A4纸，注意确保树叶和纸板表面彼此完全接触，没有任何褶皱。然后，使用A4扫描仪以高分辨率扫描成图像。图像可以通过各种方法、软件或专用代码通过对图像像素进行处理计算叶面积，例如Adobe Photoshop、Image-Pro Plus、CAD。图像处理技术是一种可靠、快速、简单的叶面积估计技术。

1.6 回归方程法

先測量一定数量的叶片长度、宽度、厚度参数，利用这些参数数据来拟合一种叶片的回归系数预测叶面积。通常使用叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积建立回归方程，然后利用方程计算叶面积。回归方程法通常使用线性函数、指数函数和幂函数回归方法，其中幂函数的精度最高。回归方程法只取少量叶片不会对树木整体叶片生长产生影响，但只能对一种叶面积指数进行测量，而且对不规则叶片测量难度大。

2 间接测量方法

在高大的常绿植被中，测量叶面积并非易事。因此，叶面积通常通过树冠的辐射透射率间接估算叶面积指数，还可以使用仪器根据从不同角度测量的间隙分数来估计叶面积指数。有不同的测量仪器可用于间接估计叶面积指数，并且与许多实验条件下的直接破坏性方法相比，具有很好的估计叶面积指数的潜力。

2.1 光学传感器法

采用植物叶片透光率原理，使用专业的发光器件和光敏器件，进行叶面积相关参数的测量。LI-3000C便携式叶面积仪（LI-COR， USA）、LAI-2000植物冠层分析仪（Li-COR， USA）和DHP等传感器是一些用于间接叶面积指数估算的最广泛使用的经典光学仪器。这些仪器具有方法快速、高度自动化的优点，但是无论是在购买还是维护方面，它们都非常昂贵。

2.2 激光雷达法

激光雷达是一种用于间接叶面积指数测量的主动遥感技术，利用激光雷达数据，根据不同的激光穿透指标得到的间隙分数与激光雷达数据之间的相关性，估计了激光雷达的叶面积指数。LAI也可以通过使用来自激光雷达数据的森林生物物理参数（如冠层高度和叶密度）的异速关系来估计。对于不同的平台，激光雷达可分为3类，地面激光扫描（TLS）、机载激光扫描（ALS）和星载激光扫描（SLS）。激光雷达受外界光照影响较小，具有可以表征不同高度的垂直植被结构信息的特点，是估算大面积LAI的空间分布的有效工具。

2.3 高光谱法

基于高光谱数据的作物叶面积指数估计方法分为3种，基于统计模型的方法、物理模型（即冠层反射率模型）和混合反演。基于统计模型的方法首先计算与叶面积指数显著相关的特征参数。接下来，使用统计方法，基于特征参数和样本地块中已知叶面积指数之间的关系，构建叶面积指数的统计预测模型。冠层反射率模型使用植被参数作为输入量来模拟冠层的反射率。叶面积指数可以通过使用光谱反射率作为输入和植被变量作为输出反向计算物理模型来估计，即物理模型反演。混合反演方法是涉及统计和物理模型的综合应用。常用的仪器主要有Field Spec Pro FR光谱仪、Micro-Hyper Spec微型机载成像光谱仪。在获取大面积的多时间、空间连续作物叶面积数据方面具有独特的优势

2.4 数字半球摄影法

数字半球摄影方法测量叶面积主要使用间隙分数原理估算叶面积指数，间隙分数是从树冠下方看到的天空分数（向上摄影）或从树冠上方看到的土壤分数（向下摄影）。非常适合于林下叶面积指数的常规、大规模监测，并且植物覆盖物的自动图像分类消除了人工分类的主观性。但是需要专业且昂贵的相机和镜头，并且在获取图像后需要大量的图像分类处理时间，以获得代表性样本的良好LAI，这限制了这个仪器的实时使用。

2.5 智能手机法

利用智能手机中可用的功能，开发了名为Pocket LAI的移动应用程序来估计叶面积指数。基于在冠层下方57°处获取的图像分割，以估计间隙分数计算叶面积指数。具有更加实用的使用价值和经济价值， 并且消除了维修和维护成本，从而排除了设备损坏时测量活动可能中断的风险。

3 结语与展望

本文介绍了多种叶面积指数的测量方法，其中直接测量方法方格纸法、复印纸称重、打孔称重、体积法都成本较低、操作简单，但测量速度较慢，还需要破坏叶片对植物的生长产生影响。并且在测量过程中难免会出现人为的误差，测量精度會下降。而回归方程法不具有通用性，不能广泛应用。图像处理法和间接测量方法是目前应用最多的方法，其中因为间接测量的仪器较为昂贵、维修困难在国内应用不广泛，而图像处理法因其成本低、计算精度高、可用于测量大样品数据而备受国内外学者的青睐。使用智能手机进行叶面积测量，具有成本低，在野外可便捷测量的特点。相信随着科技发展，图像处理法和智能手机技术具有巨大的发展前景，必将在农业、林业等领域发挥广泛应用。