Many methods are available to measure leaf area index(LAI) directly and are variations of either Leaf area index(LAI) and leaf angle distribution are widely used indices of canopy structure that are difficult to measure directly. Direct measurements of canopy structure are tedious and labor intensive in small canopies and nearly impossible in large forest canopies. This study introduced fundamental theories in LAI measurements and applied that for several crops.
NDVI has been used to estimate several ecological variables including leaf area index (LAI). Global MODIS LAI data are partially produced by empirical model that is based on the assumption of high correlation between NDVI and LAI. This study attempts to evaluate the MODIS empirical model by comparing with the result obtained from field LAI measurement and Landsat ETM+ reflectance. MODIS LAI product and ancillary data were analyzed over a small forest watershed near the Seoul metropolitan area. The relationship between NDVI of ETM+ and field measured LAI did not correspond to MODIS LAI estimation. Since the study area is mostly covered by very dense and fully closed forest, the correlation between NDVI and LAI might not be high. Although MODIS LAI product has great potential for global environment studies, it needs to be cautious to use them in regional and local area in particular for the forest of dense canopy situation.
The primary objective of this study is to develop a suitable methodology to generate forest leaf area index (LAI) map at regional and local scales. To build empirical models, we collected the LAI values at 30 sample plots over the forest within the kyongan watershed area by the field measurements using an optical instrument. Landsat-7 ETM+ multispectral data obtained at the same growing season with the field LAI measurement were used. Three datasets of remote sensing signal were prepared for analyzing the relationship with the field measured LAI value and they include raw DN, atmospherically corrected reflectance, and topographically corrected reflectance. From the correlation analysis and regression model development, we found that the radiometric correction of topographic effects was very critical step to increase the sensitivity of the multispectral reflectance to LAI. In addition, the empirical model to generate forest LAI map should be separately developed for each of coniferous and deciduous forest.
Measurement of leaf area index (LAI) is useful for understanding rice growth, water use, and canopy light interception. The top nitrogen content(TNC) per unit area is an important quantitative index of the condition of nitrogen nutrition in rice production. The rapid and simple method of estimation of TNC, with the use of the existing nondestructive analyzing instruments chlorophyll meter SPAD-502 and plant canopy analyzer (PCA) LAI-2000, was scrutinized. Destructive measurement is time consuming and labor intensive. Our objective was to evaluate sampling procedures using the Li-Cor LI-1800, LAI 2000 plant canopy analyzer (PCA) for nondestructive estimation of rice LAI, and SPAD-502 on the Northern Plains of Cheongju. The LAI estimated by PCA tended to underestimate the LAI determined by actual measurement by about 20%. The estimation of LAI by PCA was judged to have a sufficient accuracy as a practical technique. A high positive correlation was obtained between the values of the SPAD reading and LAI. NDVI and LAI also showed a very high correlation. The values of the SPAD reading and LAI, and NDVI gave a high positive correlation. These results indicated that the method described in this study was effective as a simple and rapid method for the estimation of rice growth.
엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와 UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중 Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE ($R^2=0.496$), CIRE ($R^2=0.443$)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에 대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.
태양복사 스펙트럼을 이용하여 벼 군락의 엽면적지수를 비파괴적인 방법으로 추정하고자 1993년 경기도 수원기상대 포장에서 조생종 진부벼와 중만생종 대청벼, 일품벼를 공시하여 벼 군락의 태양광 반사특성과 엽면적지수의 시기별 변화를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 출수이전의 생육기간동안에 태양광의 파장별 반사율은 가시광 파장대에서는 0.1이하로 낮았고, 근적외광 파장대에서는 0.1∼0.5 이상이었다. 가시광 파장대에서는 LAI가 증가할수록 반사율이 감소하였고, 근적외광 파장대는 LAI가 증가할수록 반사율도 증가하였다. 2. 출수전에 근적외광 파장대(720∼1,100nm)의 반사율을 가시광 파장대 (400∼700nm)의 반사율로 나눈 비율이 LAI와 높은 상관을 보였으며, 가시광 파장대중에서는 녹색, 적색파장보다 청색파장(400∼500nm)의 반사율로 나눈 비율이 높은 상관을 보였다. 3. 근적외광 파장의 반사율을 청색파장의 반사율로 나눈 비율중에서 특히 R910/R460 비율이 LAI와 가장 높은 정의 상관을 보였다. 4. 출수이전의 R910/R460과 LAI의 회귀식을 이용한 추정식 Y=0.160799-X0.79776는 실측치와의 상관관계가 매우 높았다. 5. 출수이후엔 근적외광 파장(720∼1,100nm)의 반사율을 적색파장(600∼700nm)의 반사율로 나눈 비율이 청색이나 녹색파장의 반사율로 나눈 것보다 LAI와의 상관이 높았다.
Leaf area index (LAI) is important in explaining the ability of crops to intercept solar energy for biomass production, amount of plant transpiration, and in understanding the impact of crop management practices on crop growth. This paper describes a procedure for estimating LAI as a function of image-derived vegetation indices from temporal series of RapidEye imagery obtained from 2010 to 2012 using empirical models in a rice plain in Seosan, Chungcheongnam-do. Rice plants were sampled every two weeks to investigate LAI, fresh and dry biomass from late May to early October. RapidEye images were taken from June to September every year and corrected geometrically and atmospherically to calculate normalized difference vegetation index (NDVI). Linear, exponential, and expolinear models were developed to relate temporal satellite NDVIs to measured LAI. The expolinear model provided more accurate results to predict LAI than linear or exponential models based on root mean square error. The LAI distribution was in strong agreement with the field measurements in terms of geographical variation and relative numerical values when RapidEye imagery was applied to expolinear model. The spatial trend of LAI corresponded with the variation in the vegetation growth condition.
엽면적 지수(LAI)는 지표 환경에 영향을 미치는 광합성, 증발, 그리고 에너지 균형과 같은 생물물리학적 변화 과정에 있어 매우 중요한 인자이며, 여러 가지 생태학적 모델의 입력 자료로서도 필수적이다. 이러한 중요성에 근거하여 더욱 정확하고 유용한 LAI 추정 기법의 개발이 요구되지만, 현실적으로 LAI는 광역적 실측이 어렵기 때문에 대부분 LAI 연구에서는 정규화식생지수(NDVI)와의 단순 관계식을 통해 추정되어져 왔다. 본 연구에서는 경안천 유역(561.12 $Km^2$)을 대상으로 MODIS LAI Product의 활용성을 평가하고자 NOAA AVHRR NDVI와의 관계식으로 추정된 LAI와 국립산림과학원의 실측 LAI (2003, 2004)를 MODIS LAI와 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS LAI는 활엽수림에서는 실측치보다 약 14% 높게, NOAA LAI보다 약 15~30% 높게 추정되었다. 침엽수림에서는 2003년 실측치가 약 5% 높게 추정되었으며, NOAA는 4월을 제외하고 약 7%의 차이를 보였다. 이러한 결과는 일부 지점에서 이루어지는 실측과 MODIS LAI 추출 시 기준자료가 포함하는 공간해상도의 한계 및 토지피복분류의 부정확성 등으로부터 발생한다. 따라서 실측자료에 근거한 MODIS자료의 보정기술을 향상시킴으로써 향후 광역적인 식생정보 제공 및 물수지 모의를 위한 생태학 및 수문학적 모형의 입력자료 등으로의 활용범위가 더욱 확대 가능할 것이다.
본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Kim, Sun-Hwa;Hong, Suk Young;Sudduth, Kenneth A.;Kim, Yihyun;Lee, Kyungdo
대한원격탐사학회지
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제28권6호
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pp.597-609
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2012
Leaf area index (LAI) is important in explaining the ability of the crop to intercept solar energy for biomass production and in understanding the impact of crop management practices. This paper describes a procedure for estimating LAI as a function of image-derived vegetation indices from temporal series of IKONOS, Landsat TM, and MODIS satellite images using empirical models and demonstrates its use with data collected at Missouri field sites. LAI data were obtained several times during the 2002 growing season at monitoring sites established in two central Missouri experimental fields, one planted to soybean (Glycine max L.) and the other planted to corn (Zea mays L.). Satellite images at varying spatial and spectral resolutions were acquired and the data were extracted to calculate normalized difference vegetation index (NDVI) after geometric and atmospheric correction. Linear, exponential, and expolinear models were developed to relate temporal NDVI to measured LAI data. Models using IKONOS NDVI estimated LAI of both soybean and corn better than those using Landsat TM or MODIS NDVI. Expolinear models provided more accurate results than linear or exponential models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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