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人工林精細(xì)尺度光合有效輻射吸收(APAR)量化研究助力森林經(jīng)營管理

瀏覽次數(shù):823 發(fā)布日期:2024-4-2  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

Plant Phenomics | 北京林業(yè)大學(xué)林業(yè)定量遙感團(tuán)隊開展人工林精細(xì)尺度光合有效輻射吸收(APAR)量化研究


精確刻畫復(fù)雜林冠精細(xì)尺度光分布的時空變化對于評估樹木結(jié)構(gòu)和光的關(guān)系、精準(zhǔn)森林經(jīng)營管理措施制定以及森林生態(tài)過程理解等均具有重要的意義。然而,傳統(tǒng)地面測量的方式難以獲取單木尺度的光分布數(shù)據(jù),基于模型計算的方法則主要依賴于Beer-Lambert定律或理想假設(shè)的一維輻射傳輸模型,這些模型往往忽略了森林冠層的異質(zhì)性而造成較大誤差。近年來,激光雷達(dá)和三維輻射傳輸模型的快速發(fā)展,為精細(xì)三維結(jié)構(gòu)信息獲取和輻射信息模擬提供了便捷的工具。


2024年3月,Plant Phenomics在線發(fā)表了北京林業(yè)大學(xué)林業(yè)定量遙感團(tuán)隊和北京師范大學(xué)三維森林建模團(tuán)隊合作完成的題為Fine-scale Quantification of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (APAR) in Plantation Forests with 3D Radiative Transfer Modeling and LiDAR Data的研究論文。


該研究以塞罕壩機械林場內(nèi)一塊300×300米的落葉松人工林作為研究區(qū)。通過樣地掃描的地基和機載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)重建了研究區(qū)內(nèi)14個50×50米具有精細(xì)結(jié)構(gòu)的三維落葉松人工林場景,并基于14個重建的落葉松森林場景結(jié)合先進(jìn)的三維輻射傳輸模型LESS開展了一天時間內(nèi)不同時刻(8:00-18:00)單木尺度的光合有效輻射吸收(APAR)模擬。在此基礎(chǔ)上,使用了偏最小二乘回歸(PLSR)模型建立了單木結(jié)構(gòu)參數(shù)(樹高、冠幅、冠面積、冠長、冠比率、冠體積、葉面積指數(shù)以及評估樹木競爭的距離參數(shù))和每木日尺度累積APAR的關(guān)系,并給出了不同樹結(jié)構(gòu)因子對光攔截重要性因子VIP。研究結(jié)果表明樹冠體積對于單木尺度的光攔截最重要,在所有單木樹結(jié)構(gòu)因子中具有最高的VIP=4.19。對于樹木空間分布,每木平均累積APAR隨著間隙率的增加呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。該研究結(jié)果證明了結(jié)合激光雷達(dá)和三維輻射傳輸模型能夠在單木尺度開展光和結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)的刻畫,并能夠有效的開展光和結(jié)構(gòu)關(guān)系的量化研究,進(jìn)一步支撐精細(xì)化的森林經(jīng)營管理,為優(yōu)化森林結(jié)構(gòu)、提高森林的光利用,理解樹木競爭等提供新的見解。
 

圖1 LiDAR重建的典型落葉松人工林樣地和一天內(nèi)不同時刻單木瞬時APAR模擬結(jié)果

圖2 樹木空間結(jié)構(gòu)參數(shù)和每木平均累積APAR的關(guān)系


北京林業(yè)大學(xué)林業(yè)定量遙感團(tuán)隊博士研究生趙勛為第一作者,北京師范大學(xué)漆建波副教授和北京林業(yè)大學(xué)黃華國教授為共同通訊作者。研究得到國家自然科學(xué)基金(41930111、42130111、42001279)的資助。


論文鏈接:

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0166


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About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2021影響因子為6.5,位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
撰稿:趙勛、漆建波
排版:蘇梓鈺(南京農(nóng)業(yè)大學(xué))
審核:孔敏、王平

來源:北京博普特科技有限公司
聯(lián)系電話:010-82794912
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