Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Environment

लीफ एरिया इंडेक्स अनुमान शुद्ध डिसिडेंस स्टैंड्स में तीन अलग-अलग तरीकों का उपयोग करना

doi: 10.3791/59757 Published: August 29, 2019

Summary

पत्ती क्षेत्र सूचकांक (एलएआई) का एक सटीक अनुमान संयंत्र पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर और एक पारिस्थितिकी तंत्र और वायुमंडलीय सीमा परत के बीच सामग्री और ऊर्जा प्रवाह के कई मॉडलों के लिए महत्वपूर्ण है। इसलिए, तीन तरीकों (लिटर जाल, सुई तकनीक, और पीसीए) सटीक LAI माप लेने के लिए प्रस्तुत प्रोटोकॉल में थे.

Abstract

पत्ती क्षेत्र सूचकांक (एलएआई), क्षैतिज भूमि सतह क्षेत्र की प्रति इकाई कुल पत्ती सतह क्षेत्र के आधे के रूप में परिभाषित की सटीक आकलन, पारिस्थितिकी, वानिकी, और कृषि के क्षेत्रों में वनस्पति संरचना का वर्णन करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। इसलिए, तीन व्यावसायिक रूप से इस्तेमाल किया तरीकों की प्रक्रियाओं (लिटर जाल, सुई तकनीक, और एक संयंत्र चंदवा विश्लेषक) LAI आकलन प्रदर्शन के लिए कदम दर कदम प्रस्तुत किए गए. विशिष्ट methodological दृष्टिकोण की तुलना में थे, और उनके वर्तमान लाभ, विवादों, चुनौतियों, और भविष्य के दृष्टिकोण इस प्रोटोकॉल में चर्चा की गई. कूड़े के जाल को आमतौर पर संदर्भ स्तर के रूप में माना जाता है। दोनों सुई तकनीक और संयंत्र चंदवा विश्लेषक (उदा., LAI-2000) अक्सर संदर्भ के साथ तुलना में LAI मूल्यों को कम करके आंका. सुई तकनीक पर्णपाती खड़ा है जहां कूड़े पूरी तरह से हर साल decomposes में उपयोग करने के लिए आसान है (उदा., ओक और बीच खड़ा है). हालांकि, कूड़े जाल या प्रत्यक्ष विनाशकारी तरीकों के आधार पर अंशांकन आवश्यक है. संयंत्र चंदवा विश्लेषक पारिस्थितिकी, वानिकी, और कृषि में LAI आकलन प्रदर्शन के लिए एक आमतौर पर इस्तेमाल किया उपकरण है, लेकिन पत्ते clumping और देखने के क्षेत्र में वुडी तत्वों के योगदान के कारण संभावित त्रुटि के अधीन है (FOV) सेंसर के क्षेत्र में. इन संभावित त्रुटि स्रोतों को समाप्त करने पर चर्चा की गई थी. संयंत्र चंदवा विश्लेषक उच्च स्थानिक स्तर पर LAI आकलन प्रदर्शन के लिए एक बहुत ही उपयुक्त उपकरण है, एक मौसमी LAI गतिशील देख, और LAI की लंबी अवधि की निगरानी के लिए.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

एलएआई, क्षैतिज सतह पृष्ठ क्षेत्र1की प्रति इकाई कुल पत्ती सतह क्षेत्र के आधे के रूप में परिभाषित, कार्बन और पानी के प्रवाह2,3पर ध्यान केंद्रित कई जैव-भूभौतिकीय और रासायनिक विनिमय मॉडल में इस्तेमाल किया एक प्रमुख चर है 4. एलएआई पत्तियों की सक्रिय सतह के लिए सीधे आनुपातिक होता है जहां यह पौधे में विभिन्न पारिस्थितिकी तंत्र प्रक्रियाओं से जुड़े प्राथमिक उत्पादन (प्रकाश संश्लेषण), संक्रमण, ऊर्जा विनिमय, और अन्य शारीरिक विशेषताओं को चलाता है समुदायों5|

एलएआई आकलन के निष्पादन के लिए अनेक दृष्टिकोण और लिखत विकसित किए गए हैं और वर्तमान में ये बाजार6,7,8,9पर उपलब्ध हैं . LAI आकलन करने के लिए ग्राउंड-आधारित विधियों को दो मुख्य श्रेणियों में समूहीकृत किया जा सकता है: (i) प्रत्यक्ष, और (ii) अप्रत्यक्ष विधियां10,11,12। पहले समूह में पत्ती क्षेत्र को सीधे मापने के तरीके शामिल हैं, जबकि अप्रत्यक्ष तरीकों में अधिक आसानी से मध्यम श्रेणी के मापदंडों की माप से एलएआई का अनुमान लगाना शामिल है, विकिरणी हस्तांतरण सिद्धांत का उपयोग करते हुए (समय, श्रम-गहनता और प्रौद्योगिकी के संदर्भ में)13 ,14.

यह प्रोटोकॉल कूड़े के जाल और सुई तकनीक के व्यावहारिक उपयोग से संबंधित है, क्योंकि गैर-विनाशकारी अर्द्ध-प्रत्यक्ष विधियां10; और ऑप्टिकल डिवाइस संयंत्र चंदवा विश्लेषक एक अप्रत्यक्ष विधि के रूप में6,7 समशीतोष्ण पर्णपाती वन से एक चुना नमूना पर LAI आकलन प्रदर्शन के लिए मध्य यूरोप में खड़ा है (में अपनी संरचनात्मक और dendrometric विशेषताओं देखें परिशिष्ट A और परिशिष्ट B).

पर्णपाती जंगलों और फसलों में, यह गैर विनाशकारी अर्द्ध प्रत्यक्ष LAI अनुमान प्रदर्शन करने के लिए संभव है कूड़े जालका उपयोग कर11 चंदवा परत15के नीचे वितरित . कूड़े जाल पर्णपाती प्रजातियों जिसमें LAI बढ़ती मौसम के भीतर एक पठार तक पहुँचता है के लिए सटीक LAI मूल्यों प्रदान करते हैं। हालांकि, बढ़ती मौसम के दौरान पत्तियों की जगह ले सकते हैं कि प्रजातियों के लिए, इस तरह के पॉपलर के रूप में, विधि LAI11overestimates। इस विधि मानता है कि जाल की सामग्री पत्तियों की औसत राशि है कि स्टैंड16में एक पत्ती गिरने की अवधि के दौरान गिर का प्रतिनिधित्व करता है, विशेष रूप से शरद ऋतु के महीनों के दौरान. जाल खोले जाते हैं (चित्र 1) एक पूर्व निर्धारित पर्याप्त आकार के साथ ( न्यूनतम 0.18 मीटर2, लेकिन अधिमानतः 0.25 मीटर2)10,17,पार्श्व पक्षहवान को पत्तियों को उड़ाने से रोकने के लिए / जाल, और पत्तियों के अपघटन से बचने के एक छिद्रित नीचे के साथ; जो अध्ययन किए गए स्टैंड की चंदवा परत के नीचे स्थित हैं, तथापि, जमीन की सतह11से ऊपर। जाल का वितरण या तो यादृच्छिक18 या व्यवस्थित ट्रांसेक्ट्स19 या एक नियमित अंतराल ग्रिड20हो सकता है . जाल की संख्या और वितरण अद्वितीय स्टैंड संरचना, स्थानिक एकरूपता, उम्मीद हवा की गति और दिशा को दर्शाती एक सटीक LAI आकलन प्रदर्शन के लिए एक महत्वपूर्ण पद्धति गत्यक्रमक कदम है, विशेष रूप से विरल खड़ा है के मामले में (या गलियों और बगीचे), और डेटा का मूल्यांकन करने के लिए कार्य क्षमता। अध्ययन के भीतर जाल की बढ़ती आवृत्ति के साथ एलएआई आकलन की परिशुद्धता बढ़ जाती है11,21 (चित्र 2देखें )।

प्रत्येक जाल से कूड़े-कचरे के नमूनों को एकत्र करने की सिफारिश की आवृत्ति कम से कम मासिक10 और भारी गिरावट की अवधि में प्रति सप्ताह दो बार भी है, जो भारी वर्षा के साथ मेल हो सकती है। रासायनिक विश्लेषण के मामले में बारिश के एपिसोड के दौरान जाल में कूड़े के अपघटन और सामग्री से पोषक तत्वों के leaching को रोकने के लिए आवश्यक है। किसी क्षेत्र में पत्तों को एकत्रित करने के बाद, मिश्रित उप-प्रतिदर्श का प्रयोग विशिष्ट पत्ती क्षेत्र (SLA, cm2 g-1)22का आकलन करने के लिए किया जाता है, जो पत्तियों के नए प्रक्षेपित क्षेत्र के रूप में इसके शुष्क द्रव्यमान वजन अनुपात के रूप में परिभाषित किया जाता है। एकत्र कूड़े के बाकी एक निरंतर वजन करने के लिए सूख जाता है और प्रयोगशाला में जी सेमी-2 के रूप में कूड़े के सूखे द्रव्यमान की गणना के लिए इस्तेमाल किया। प्रत्येक संग्रह तिथि पर पत्ती शुष्क द्रव्यमान को SLA या पत्ती शुष्क द्रव्यमान प्रति क्षेत्र (LMA , g cm-2) द्वारा एकत्रित बायोमास को एसएलए23,24के व्युत्क्रम पैरामीटर के रूप में गुणा करके पत्ती क्षेत्र में परिवर्तित कर दिया जाता है . विशेष पत्तियों का एक ताजा अनुमानित क्षेत्र एक planimetric दृष्टिकोण का उपयोग कर निर्धारित किया जा सकता है. planimetric विधि एक विशिष्ट पत्ती के क्षेत्र के क्षेत्र और क्षैतिज सतह में पत्ती द्वारा कवर क्षेत्र के बीच निर्भरता पर आधारित है. पत्ती क्षैतिज स्कैन स्क्रीन करने के लिए तय है, और इसके औसत एक पत्ती क्षेत्र मीटर का उपयोग कर मापा जाता है। फिर, इसके क्षेत्र की गणना की जाती है। विभिन्न माप सिद्धांतों पर आधारित कई पत्ती क्षेत्र मीटर बाजार पर उपलब्ध हैं। उनमें से कुछ में शामिल हैं, उदाहरण के लिए, LI-3000C पोर्टेबल लीफ एरिया मीटर, जो ऑर्थोगोनल प्रक्षेपण विधि का उपयोग करता है, और LI-3100C क्षेत्र मीटर, जो एक फ्लोरोसेंट प्रकाश स्रोत और एक अर्द्ध संचालित स्कैनिंग कैमरे का उपयोग कर पत्ती औसत उपाय. अगले डिवाइस, CI-202 पोर्टेबल लेजर पत्ती क्षेत्र मीटर, कोड एक कोड रीडर का उपयोग कर एक पत्ती लंबाई. उनके अलावा, AM350 और BSLM101 पोर्टेबल पत्ता क्षेत्र मीटर भी आमतौर पर सटीक पत्ता क्षेत्र आकलन प्रदर्शन के लिए उपयोग किया जाता है.

इसके अलावा, पत्ती क्षेत्र मीटर सिस्टम है कि विश्लेषण वीडियो मौजूद पर आधारित है. इन पत्ती क्षेत्र मीटर एक वीडियो कैमरा, एक डिजिटलीकरण फ्रेम, एक स्क्रीन, और एक पीसी से मिलकर बनता है, ऐसे WD3 WinDIAS पत्ता छवि विश्लेषण प्रणाली11के रूप में डेटा विश्लेषण बनाने के लिए उपयुक्त सॉफ्टवेयर सहित. वर्तमान में, पारंपरिक स्कैनर एक पीसी से जुड़े एक आकलन पत्ती क्षेत्र के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. बाद में, पत्ती क्षेत्र काले पिक्सल की संख्या के एक बहु के रूप में गणना की है और इसके आकार चयनित संकल्प पर निर्भर करता है (बिंदु प्रति इंच - डीपीआई), या पत्ती क्षेत्र विशिष्ट सॉफ्टवेयर के माध्यम से मापा जाता है, उदाहरण के लिए, WinFolia. अंत में, एक ज्ञात जमीन की सतह क्षेत्र के भीतर एकत्र पत्तियों की कुल शुष्क द्रव्यमान SLA द्वारा गुणा और एक संकुचन गुणांक25 जो ताजा और सूखे पत्तियों के क्षेत्र में परिवर्तन को दर्शाता द्वारा LAI में परिवर्तित हो जाता है. सिकुड़न पेड़ प्रजातियों, पानी की सामग्री और पत्ती कोमलता पर निर्भर करता है। लंबाई और चौड़ाई में पत्तियों के संकुचन (जो अनुमानित क्षेत्र को प्रभावित) आमतौर पर 10%26तक है , उदाहरण के लिए, यह ओक27के लिए 2.6 से 6.8% के बीच है। विशिष्ट पत्ती क्षेत्र अनुपात को तौलने और स्थापित करने के लिए प्रजातियों द्वारा पत्तियों को सॉर्ट करना आवश्यक है ताकि कुल एलएआई28में प्रत्येक प्रजाति के योगदान का निर्धारण किया जा सके .

सुई तकनीक द्वारा एलएआई निर्धारण एक सस्ती विधि है जो आनत बिंदु चतुष्पाद विधि29,30,31,32से प्राप्त होती है . पर्णपाती खड़ा में, यह जाल का उपयोग किए बिना LAI आकलन प्रदर्शन के लिए एक विकल्प है10 इस धारणा के आधार पर कि कुल पत्ती संख्या और एक पेड़ में उनके क्षेत्र क्या एक पूरा पत्ता गिरने के बाद मिट्टी की सतह पर एकत्र किया जाता है के बराबर हैं20 . पत्ती गिरने के तुरंत बाद जमीन पर पड़े कूड़े में एकपतली तेज सुई को खड़ी छेदा जाता है। पूरी पत्ती गिरने के बाद, पत्ते जमीन से एक ऊर्ध्वाधर जांच की सुई पर एकत्र कर रहे हैं, संपर्क संख्या से संबंधित हैं और वास्तविक LAI मूल्य के बराबर. सुई तकनीक द्वारा एक गहन नमूना (100-300 नमूना अंक प्रति क्षेत्र जांच) एक माध्य संपर्क संख्या की मात्रा निर्धारित करने के लिए और एलएआई मूल्य सही ढंग से प्राप्त करने के लिए आवश्यक है10,20,33.

पादप कैनोपी विश्लेषक(उदाहरण के लिए, LAI-2000 या LAI-2200 पीसीए) चंदवा भर में प्रकाश संचरण का एक माप लेने के द्वारा एक अप्रत्यक्ष LAI अनुमान प्रदर्शन के लिए एक सामान्य रूप से इस्तेमाल पोर्टेबल साधन है7प्रकाश स्पेक्ट्रम के फ़िल्टर किए गए नीले भाग के भीतर (320-490 एनएम)34,35प्रकाश जो पत्तियों के माध्यम से पारित कर दिया गया है के योगदान को कम करने के लिए, चंदवा से बिखरे हुए था और पत्ते के माध्यम से गुजर रहा है7,34. प्रकाश स्पेक्ट्रम के नीले भाग में, पत्ती और आकाश के बीच अधिकतम विपरीत हासिल की है, और पत्ते आकाश के खिलाफ काला दिखाई देता है34. इसलिए, यह चंदवा अंतराल अंश विश्लेषण पर आधारित है7. इस उपकरण का व्यापक रूप से पौधों के समुदायों में पर्यावरण-भौतिक अध्ययन करने के लिए उपयोग किया गया है जैसे फसलों36घास37, शंकुधारी खड़ा है8, और पर्णपाती खड़ा है38. संयंत्र चंदवा विश्लेषक 148 डिग्री की एक FOV के साथ एक fisheye ऑप्टिकल सेंसर का उपयोग करता है35उन्हें पांच गाढ़ा छल्ले में व्यवस्था करने के लिए सिलिकॉन डिटेक्टरों पर चंदवा की एक अर्धगोलाकार छवि परियोजना के लिए397 डिग्री, 23 डिग्री, 38 डिग्री, 53 डिग्री, और 68 डिग्री के केंद्रीय चरम कोण के साथ9,40,41. पांच दृश्य टोपियां (यानी,ऑप्टिकल सेंसर के दिगंश दृश्य को प्रतिबंधित करने के लिए 270 डिग्री, 180 डिग्री, 90 डिग्री, 45 डिग्री, और 10 डिग्री) का उपयोग किया जा सकता है27एक खुले क्षेत्र में बाधाओं से छायांकन से बचने के लिए (ऊपर संदर्भित पढ़ने के लिए) या LAI आकलन के दौरान सेंसर के FOV में ऑपरेटर ऊपर चंदवा रीडिंग के लिए एक खुले क्षेत्र के लिए FOV सेंसर समायोजित कर सकते हैं. संयंत्र चंदवा विश्लेषक का उपयोग माप ऊपर ले जाया जाता है (या एक पर्याप्त रूप से विस्तारित खुले क्षेत्र में) और अध्ययन चंदवा के नीचे7. एक ही दृश्य टोपियां दोनों ऊपर और नीचे रीडिंग के लिए अंतर अंश आकलन के पूर्वाग्रहों से बचने के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए34. LAI-2000 पीसीए चेन एट अल द्वारा शुरू के रूप में एक प्रभावी पत्ती क्षेत्र सूचकांक (LAIe) पैदा करता है।42, या बल्कि एक प्रभावी संयंत्र क्षेत्र सूचकांक (PAIe) वुडी तत्वों के रूप में सेंसर पढ़ने के मूल्य में शामिल हैं. पर्णपाती फ्लैट पत्तियों के साथ खड़ा है में, LAIE हेमी सतह LAI के रूप में ही है. सदाबहार वन खड़ा है के मामले में, LAIe शूट स्तर पर clumping प्रभाव के लिए सही करने के लिए आवश्यक है (SPAR, स्टार)43, शूट से बड़े पैमाने पर क्लंपिंग इंडेक्स ()44, और उपजी और शाखाओं सहित वुडी तत्वों का योगदान (यानी.,वुडी-टू-कुल क्षेत्र अनुपात),45जो एक व्यवस्थित एलएआई अंडरestimation का कारण20. गोली मार या पत्ती की तुलना में एक उच्च स्थानिक पैमाने पर clumping सूचकांक एक स्पष्ट clumping सूचकांक (ACF) के रूप में परिमाणित किया जा सकता है, जो संयंत्र चंदवा विश्लेषक का उपयोग कर अनुमान लगाया जा सकता है जब अधिक प्रतिबंधात्मक दृश्य टोपियां उपयोग किया जाता है27. के रूप में इन लेखकों राज्य है कि इस ACF लाकेई मूल्यों के अनुपात से deduced है ट्रांसमिटेंस से भिन्न प्रक्रियाओं द्वारा सजातीय और गैर सजातीय canopies के अनुसार लैंग के अनुसार46, हम मानते हैं कि इस clumping सूचकांक बल्कि चंदवा एकरूपता का वर्णन करता है. ACF गणना के अलावा, नए विसारक टोपियां कि मौसम की स्थिति के संबंध में LAI-2200 पीसीए के एक अधिक व्यापक आवेदन सक्षम, Fct कोड के बजाय एक उपयोगकर्ता मेनू, और फ़ाइल सत्र प्रति कई और अधिक माप लेने की संभावना मुख्य बीच में हैं पूर्व LAI-2000 पीसीए की तुलना में तकनीकी उन्नयन34,47. माप और बाद में आंतरिक सॉफ्टवेयर गणना चार मान्यताओं पर आधारित हैं: (1) पत्तियों, शाखाओं, और उपजी सहित प्रकाश अवरुद्ध संयंत्र तत्वों, बेतरतीब ढंग से चंदवा में वितरित कर रहे हैं, (2) पत्ते एक ऑप्टिकली काले शरीर है कि सभी को अवशोषित है प्रकाश इसे प्राप्त करता है, (3) सभी संयंत्र तत्वों एक सरल ज्यामितीय उत्तल आकार के रूप में क्षैतिज जमीन की सतह के लिए एक ही प्रक्षेपण कर रहे हैं, (4) संयंत्र तत्वों प्रत्येक अंगूठी द्वारा कवर क्षेत्र की तुलना में छोटे हैं11.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

1. एलएआई कूड़े जाल का उपयोग कर अनुमानित

  1. सबसे पहले, एक क्षेत्र सर्वेक्षण प्रदर्शन, साइट की स्थिति और अध्ययन खड़ा की संरचना की जांच (यानी, झुकाव और ढलान, वन या वनस्पति प्रकार, वन या वनस्पति घनत्व, चंदवा बंद करने की एकरूपता, मुकुट की प्रदर्शनी आकार, और मुकुट आधार ऊंचाई).
  2. अध्ययन खड़ा है के आत्मसात तंत्र के आकार के आधार पर नेट के जाल आकार का चयन करके चंदवा के नीचे स्थिति के लिए एक उपयुक्त कूड़े जाल प्रकार का चयन करें (यानी, जाल आकार पर कब्जा कर लिया आत्मसात के आकार से छोटा हो गया है उपकरण), तो संख्या और अध्ययन खड़ा भीतर जाल वितरित, और बाद में उन्हें लेबल.
    1. आमतौर पर, जांच स्टैंड 25 प्रति 15 से 25 तक के जाल का उपयोग करें25,48 एक कैप्चरिंग क्षेत्र के साथ 0.18 m2 से लेकर 0.5 मीटर2 या उससे अधिक, विशेष रूप से बड़े पत्तियों के साथ पेड़ प्रजातियों के लिए जैसे पॉपलर10 ,17,48.
    2. अध्ययन किए गए स्टैंड में नियमित अंतराल पर जाल को एक या दो परस्पर लंबवत पारदर्शक या नियमित ग्रिड के भीतर रखें (चित्र 2)। उचित नमूना डिजाइन, प्रक्रिया, और कूड़े-कचरे के विश्लेषण भी Ukonmaanaho एट अल17 या Fleck एट अल21द्वारा वर्णित हैं.
      1. मुकुट आकार, चंदवा बंद करने और खड़े बनावट पर जाल के बीच की दूरी निर्धारित करते हैं।
      2. बढ़ते स्टैंड क्षेत्र के साथ कूड़े जाल की संख्या में वृद्धि और बनावट में विषमता खड़े हो जाओ।

Figure 2
चित्र 1: विभिन्न प्रकार के कूड़े जाल - निर्माण और स्टैंड के भीतर उनके स्थान।
बाएं से: वुडी, प्लास्टिक, प्लास्टिक बक्से, और धातु निर्माण। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

  1. बढ़ते मौसम की शुरुआत में जाल स्थापित करें (जल्द ही पत्ती फ्लशिंग के बाद क्योंकि एक पत्ती गिरने कीड़े या गर्मियों की अवधि में अत्यंत शुष्क मौसम की घटनाओं से या तो नुकसान के कारण हो सकता है)।
    1. मजबूती से जमीन की सतह के ऊपर और स्टैंड चंदवा के नीचे जाल के प्रत्येक ठीक इतना है कि वहाँ पर कब्जा क्षेत्र का कोई परिवर्तन नहीं कर रहे हैं. एक क्षैतिज स्थिति और स्थिर सामान्यीकृत कब्जा क्षेत्र में जाल के प्रत्येक बनाए रखें। विभिन्न प्रकार के जालों के उदाहरण चित्र 1 में प्रस्तुत किए गए हैं या उदाहरण के लिए, Ukonmaanaho et al.17में प्रस्तुत किए गए हैं।

Figure 1
चित्र 2: वन में कूड़े जाल वितरण के नियमित योजनाबद्ध पैटर्न अलग एकरूपता के साथ खड़ा है.
बाईं ओर से एकरूपता कम हो जाती है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

  1. जाल के संग्रह भाग के नीचे हवा को उड़ाने के लिए सक्षम करने के लिए जमीन की सतह (न्यूनतम 0.1 मीटर) के ऊपर जाल रखें। आम तौर पर, जाल की ऊंचाई जमीन की सतह25,38,49से 1 मीटर ऊपर है ।
  2. अध्ययन स्थल और कूड़े-गिरने की तीव्रता में मौसम के विशिष्ट पाठ्यक्रम के संबंध में कूड़े संग्रह के लिए समय कदम चुनें। मानक समय चरण 1 से 4 सप्ताह तक होता है (एक छोटा समय कदम बरसात के मौसम के दौरान कूड़े के अपघटन को दूर करने के लिए और गहन पत्ती गिरने के दौरान उपयोग किया जाना चाहिए)।
    1. माप के प्रत्येक के दौरान, जाल फ्रेम की ताकत की जाँच करें, जाल या बक्से की compactness, और पूरे जाल के समतल (यानी, जाल की क्षैतिज स्थिति).
  3. जाल में से प्रत्येक से एकत्र कूड़े को पहले से लेबल कागज बैग में रखें।
    1. सभी नमूनों को अधिमानतः शांत बक्से में परिवहन, या यदि आवश्यक हो, अस्थायी रूप से 4 डिग्री सेल्सियस पर संग्रहीत है, लेकिन पत्ती के ऊतकों को नुकसान के कारण17 जमे हुए नहीं।
  4. नमूनों को प्रयोगशाला में ले जाने के बाद, यदि आवश्यक हो तो अन्य कूड़े घटकों (शाखाओं, बीज, छाल, फूलों; वृक्ष प्रजातियों के अनुसार) से आत्मसात उपकरण को अलग करें।
  5. छँटाई के तुरंत बाद, SLA आकलन (यानी, पत्तियों के अनुमानित क्षेत्र और उसके शुष्क द्रव्यमान वजन के बीच अनुपात) प्रदर्शन के लिए प्रत्येक कूड़े जाल के मिश्रित (intermingled) नमूने के एक भाग का विश्लेषण करें।
    1. यह देखते हुए कि विभिन्न पेड़ प्रजातियों और यहां तक कि गुणों में मतभेद के साथ पत्ते के प्रकार (सनी और छायांकित) मुकुट ऊर्ध्वाधर प्रोफ़ाइल के भीतर होते हैं, अच्छी तरह से SLA (LMA) आकलन11 प्रदर्शन के लिए पत्तियों का चयन करने से पहले प्रत्येक जाल से नमूना मिश्रण . चूंकि संकुचन के कारण ताजा और शुष्क पत्ती के अनुमानित क्षेत्र में अंतर होता है, इसलिए ताजा (हरा) के उप-प्रतिदर्श से संकुचन सुधार गुणांक का अनुमान लगाते हुए26पत्ते हैं।
      1. स्टैंड में स्थित सभी पेड़ प्रजातियों से आनुपातिक रूप से (समान रूप से जाल से मिश्रित उप-नमूना के रूप में) लीजिए।
    2. SLA आकलन करने के लिए सभी इस्तेमाल किया जाल21,27 से कम से कम 100-200 पत्तियों उप नमूना गिनती अलग.
      1. एक फ्लैट में पत्तियों रखें, सीधे तरीके से या तो स्कैन बोर्ड या पत्ती क्षेत्र मीटर पर, और यह वहाँ पत्तियों ओवरलैपिंग दूर करने के लिए आवश्यक है।
      2. सूखे कूड़े के पत्ते मोड़ या कर्ल कर सकते हैं, उन्हें कम समयके लिए गर्म पानी (60-70 डिग्री सेल्सियस ) में भिगो दें 17,21. यह माप लेने के लिए पर्याप्त रूप से पत्तियों समतल करने के लिए पाया गया है, लेकिन विशेष रूप से भिगोने के एक लंबे समय के बाद, वे अपना वजन कम.
      3. यदि स्कैनर या पत्ती क्षेत्र मीटर ऊपरी रोशनी सक्षम नहीं है (रिफ्लेक्शन और छाया से बचने के लिए), या तो एक स्कैन बोर्ड या एक पत्ती क्षेत्र मीटर कन्वेयर पर पत्तियों का एक उपयुक्त वितरण का उपयोग करें (यानी पत्ते स्कैन हेडलाइट के लिए सीधा रखा जाता है) ताकि छाया स्कैन हेडलाइट आंदोलन के दौरान फार्म नहीं है क्योंकि यह बाद के डेटा संसाधन के दौरान छाया को निकालने के लिए कठिन है।
      4. यदि किसी PC से कनेक्ट स्कैनर का उपयोग किया जाता है, तो क्षेत्र की पर्याप्त सटीकता के आधार पर कम से कम 200 dpi के श्वेत-और-सफेद चित्रों के रिज़ॉल्यूशन का उपयोग करें.
        1. परावर्तकता से बचने के लिए, जो पत्तियों के भीतर प्रकाश पिक्सेल के रूप में दिखाई देता है, जब एक साधारण स्कैनर का उपयोग किया जाता है, तो उपयुक्त थ्रेशोल्ड तक पहुंचने के लिए स्कैन चमक समायोजित करें (चित्र3). सॉफ्टवेयर (उदा., WinFoliA) तो स्कैन में अंधेरे पिक्सल की गिनती से पत्ती क्षेत्र का अनुमान है और उन्हें ज्ञात डीपीआई संकल्प का उपयोग कर धर्मान्तरित.
    3. एक निरंतर वजन प्राप्त करने के लिए 80 या 105 डिग्री सेल्सियस पर 48 घंटे के लिए SLA अनुमान के लिए नामित इस उप नमूना सूखी. homogenize और आंतरिक तापमान को बनाए रखने के लिए एक थर्मोस्टेट के साथ एक हवादार ओवन का प्रयोग करें (उदा., IncuMax CV150).
      नोट: पत्तियों में पानी की सामग्री कोशिकाओं में निश्चित पानी के रूप में रहता है जब ओवन सुखाने कम तापमान पर होता है। 105 डिग्री सेल्सियस पर सूखते समय,पौधे के नमूने में 17 का पानी नहीं रहता है।
    4. कम से कम 1 ग्राम की सटीकता के एक उच्च डिग्री के साथ प्रयोगशाला तराजू का उपयोग कर इस उप-नमूना के सूखे द्रव्यमान वजन।
      1. प्रयोगशाला तराजू के समतल की जाँच करें और बाहरी प्रभाव से बचें (उदा., वजन के दौरान प्रयोगशाला में तेज हवा के उड़ाने).
    5. SLA मान की गणना SLA आकलन के लिए नामित उप-प्रतिदर्श के पत्तों के ताजा प्रक्षेपित क्षेत्र के रूप में कीगणना अपने शुष्क द्रव्यमान वजन से विभाजित.

Figure 3
चित्र 3: सही गुणवत्ता स्कैन (बाएं ओर) और एक गलत स्कैन (दाएं ओर) का एक उदाहरण के साथ एक पत्ती नमूने का स्कैन
जब चमक पत्ती निकायों के अंदर सफेद पिक्सल के रूप मेंदिखाई reflectance कोखत्म करने के लिए समायोजित किया जाना चाहिए और /

  1. शेष नमूने (यानी, एकत्र किए गए पत्तों) को उसी तापमान पर 48 घंटे के लिए प्रत्येक ट्रैप के लिए ओवन-ड्रा करें, जिसका उपयोग SLA आकलन के लिए किया गया था, अर्थात80 या 105 डिग्री सेल्सियस पर एक निरंतर वजन तक पहुंचने के लिए।
  2. जाल प्रति कुल अनुमानित पत्ती क्षेत्र तक पहुँचने के लिए सही SLA मूल्य से प्रत्येक विशेष कूड़े जाल के लिए नमूने के बाकी के सूखे बड़े पैमाने पर वजन गुणा.
  3. अध्ययन किया खड़ा है और प्रत्येक कूड़े संग्रह की तारीख में से प्रत्येक के लिए 1.5 से 1.9 के लिए कदम दोहराएँ.
  4. कूड़े के जाल और कूड़े जाल के कैप्चरिंग क्षेत्र का उपयोग करके अनुमानित संचयी कुल पत्ती क्षेत्र के अनुपात के रूप में एलएआई की गणना करें।

2. LAI माप लेने के लिए सुई तकनीक

  1. प्रारंभ में, एक क्षेत्र सर्वेक्षण करते हैं, साइट की स्थिति और अध्ययन खड़ा की संरचना की जांच (यानी, झुकाव और ढलान, वन या वनस्पति प्रकार, वन या वनस्पति घनत्व, चंदवा बंद करने की एकरूपता की प्रदर्शनी, मुकुट आकार, और मुकुट आधार ऊंचाई).
  2. एक पूर्ण पत्ती गिरने के तुरंत बाद, संभव के रूप में छोटे व्यास के साथ एक पर्याप्त रूप से लंबे समय से तेज धातु सुई सहित सभी आवश्यक उपकरण तैयार (अधिकतम 2.0 मिमी व्यास में).
  3. बेतरतीब ढंग से वितरित नमूना अंक की एक उपयुक्त संख्या का चयन करें (कम से कम 100)10,20,38 प्रत्येक अध्ययन स्टैंड की चंदवा संरचना के आधार पर.
    नोट: आम तौर पर, अधिक नमूना अंक, अध्ययन स्टैंड में LAI आकलन की सटीकता उच्च (नमूना अंक की संख्या की जांच साजिश के आकार और चंदवा की संरचना के संबंध में वृद्धि करनी चाहिए).
  4. धातु की सुई का उपयोग करना, ताजा गिर पत्तियों कि जांच नमूना अंक में से प्रत्येक पर जमीन की सतह पर झूठ बोल रहे हैं की परत के माध्यम से एक कम या ज्यादा समान कोण पर पत्तियों पंचर.
    1. चाकू के किसी भी कोण का प्रयोग करें क्योंकि इन गिर पत्तियों चंदवा के भीतर अपनी पिछली स्थिति के लिए कोई संबंध नहीं है.
  5. केवल ताजा गिर पत्तियों सुई पर मौजूद हैं सुनिश्चित करने के लिए जाँच करें। पिछले वर्ष से आंशिक रूप से विघटित पत्तियों की उपस्थिति के मामले में, उन्हें सुई से हटा दें।
  6. प्रत्येक नमूना बिंदु पर प्रत्येक चाकू के साथ सुई द्वारा छेदा पत्तियों की संख्या की गणना.
  7. सभी जांच नमूने बिंदुओं के लिए 2.4 से 2.6 के लिए कदम दोहराएँ.
  8. पूरे स्टैंड के भीतर सुई द्वारा छेदा सभी पत्तियों की कुल गणना (यानी, कम से कम 100 नमूना अंक के लिए).
  9. इस राशि को छुराओं की संख्या से विभाजित करें (अर्थातगणित का अर्थ की गणना करना)। परिणामी अंकगणितीय औसत स्टैंड स्तर पर वास्तविक एलएआई मान के बराबर है। नोट: सुई पर एकत्र सभी ताजा पत्तियों की औसत संख्या जांच वन स्टैंड के सही LAI मूल्य से मेल खाती है।

3. एलएआई आकलन प्रदर्शन के लिए संयंत्र चंदवा विश्लेषक ऑप्टिकल डिवाइस

  1. शुरुआत में, साइट की स्थिति और अध्ययन किया खड़ा की संरचना की जांच सहित एक क्षेत्र सर्वेक्षण प्रदर्शन (यानी, झुकाव और ढलान, वन या वनस्पति प्रकार, वन या वनस्पति घनत्व, एकरूपता की प्रदर्शनी चंदवा बंद, मुकुट आकार, और मुकुट आधार ऊंचाई).
  2. मनाया भूखंड के ऊपर के रूप में समान आकाश की स्थिति के साथ एक उपयुक्त खुला क्षेत्र (स्पष्ट) का पता लगाएं, 1 किमी दूर21की अधिकतम दूरी स्थित है, जो ऊपर चंदवा सेंसर रीडिंग के लिए आवश्यक है।
    1. संयंत्र चंदवा विश्लेषक दोनों दिगंश में एक अलग FOV का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ता सक्षम बनाता है के रूप में के रूप में अच्छी तरह से चरम (रिंग मास्किंग द्वारा सॉफ्टवेयर प्रसंस्करण के माध्यम से) दिशा निर्देशों, एक ही टोपी लागू (और उसके अभिविन्यास) दोनों के लिए ऊपर और नीचे-कैनोपी रीडिंग.
    2. खुले क्षेत्र के आकार और FOV के दायरे से उपयुक्त दृश्य सीमा के उपयोग व्युत्पन्न. चरम अभिविन्यास में ऊर्ध्वाधर से सेंसर के ज्ञात FOV और निकटतम बाधाओं (पेड़, इलाके, इमारतों) की ऊंचाई का अनुमान सबसे उपयुक्त समाधान है, जहां खुले क्षेत्र के पर्याप्त आकार के अनुसार गणना की जा सकती है प्रदान करते हैं समीकरण 1:
      Y [ H]tg ] (1),
      जहां Y निकटतम अवरोध से आवश्यक दूरी है; एच बाधा की ऊंचाई का मतलब है; द ऊर्ध्वाधर (चित्र4) से किसी दिशा में फोट को निरूपित करता है। खुले क्षेत्र के बजाय, स्टैंड की जांच की जा रही स्टैंड से अधिक एक टावर का उपयोग ऊपर-कैनोपी रीडिंग21लेने के लिए किया जा सकता है।
      1. खुले क्षेत्र के आकार की गणना करते समय भू-भाग की ढाल और विषमता को ध्यान में रखिए।

Figure 4
चित्र 4: सेंसर का एक योजनाबद्ध चित्रण FOV (एक धूसर क्षेत्र) है।
$ सेंसर है FOV; H निकटतम बाधा की ऊंचाई को दर्शाता है; Y का अर्थ है प्रचालक और बाधा63के बीच की क्षैतिज दूरी ।

  1. स्टैंड के संरचनात्मक मापदंडों के आधार पर (कैनोपी एकरूपता), एक उपयुक्त नमूना बिंदु संख्या निर्धारित, या तो transect में स्थित समदूरीक नमूना अंक के स्थान, या अध्ययन स्टैंड9में नीचे चंदवा रीडिंग लेने के लिए एक ग्रिड .
    1. क्षेत्र में नीचे-कैनोपी रीडिंग की परिवर्तनशीलता से उचित दूरी को कम करें।
      1. धीरे धीरे transect में चंदवा नीचे सेंसर के साथ कदम और सबसे ऊपरी अंगूठी रीडिंग की परिवर्तनशीलता देखो. उच्च मानों द्वारा बाधित थोड़ा परिवर्तनशीलता एक सामान्य परिणाम है। परिवर्तनशीलता में इन शिखर मूल्यों के बीच की आधी दूरी को उपयुक्त माना जाना चाहिए।
    2. यदि मौसमी एलएआई गतिशील का अवलोकन किया जा रहा है, तो अध्ययन किए गए स्टैंड के भीतर ट्रांसेक्ट्स या नमूना बिंदुओं के स्थायी निर्धारण का उपयोग करें (जैसे, लकड़ी के दांव या भूवैज्ञानिक धातु की छड़ें द्वारा)।
      नोट: transects की संख्या और रिक्ति स्टैंड की विशेष चंदवा संरचना पर निर्भर करती है (चित्र 5)।
    3. समरूप स्टैंड में, ट्रांसेक्ट्स की पर्याप्त संख्या 1 से 3 तक होती है। उच्च विषमता के मामले में, नमूना अंक का एक नियमित ग्रिड लागू होते हैं। विशेष रूप से पंक्ति रिक्ति के मामले में, स्टैंड में पेड़ों की ढलान और वितरण के संबंध में transects के अभिविन्यास चुनें। विशेष नमूना बिंदुओं के बीच रिक्ति स्टैंड की विषमता के संबंध में निर्धारित की जाती है, मुकुट आकार, मुकुट आधार ऊंचाई, और सेंसर का FOV (चित्र 6)। समरूप स्थिति में, नमूना बिंदुओं की संख्या आमतौर पर 5 से 36 46,50के बीच होती है। विशेष नमूना डिजाइन भी Baret एट अल51द्वारा वर्णित हैं; मजासालमी एट अल52; वुडगेट एट अल50; फ्लेक एटअल. 21; Calders एट अल53|
      1. एक ढलान वाले इलाके के साथ, स्तर घटता के साथ सेंसर दृश्य उन्मुख करें।

Figure 5
चित्र 5: शुद्ध पर्णपाती खड़ा में माप के लेआउट.
((क)लाइन रोपण (अर्थात आयताकार अंतराल) द्वारा स्थापित शुद्ध बागान में विशेष ट्रांसेक्ट्स के इष्टतम स्थान निर्धारण के लेआउट । (ग) त्रिकोणीय अंतराल पर लाइन रोपण द्वारा स्थापित शुद्ध बागान में विशेष ट्रांसेक्ट्स के इष्टतम स्थान निर्धारण का लेआउट। (घ) दो अलग-अलग भागों के साथ लाइन रोपण द्वारा स्थापित शुद्ध बागान में विशेष transects के इष्टतम रखने का लेआउट. () स्टैंड के चार स्पष्ट रूप से अलग भागों के साथ एक स्टैंड में विशेष transects के इष्टतम रखने का लेआउट. (च) दो अलग-अलग भागों के साथ लाइन रोपण द्वारा स्थापित एक शुद्ध बागान में विशेष transects के इष्टतम रखने का लेआउट. (छ) एक शुद्ध बागान में विशेष ट्रांसेक्ट्स के इष्टतम स्थान निर्धारण का लेआउट जो लाइन रोपण द्वारा स्थापित किया गया है जिसमें स्टैंड के पूरे क्षेत्र के 50%, 25% और 25% का प्रतिनिधित्व करने वाले तीन स्पष्ट रूप से अलग-अलग भागों के साथ स्थापित किया गया है। (ज) प्राकृतिक पुनर्जनन द्वारा स्थापित स्टैंडों में ट्रांसेक्ट्स रखने का लेआउट, जहां प्रति ट्रांसेक्ट लगभग 12 माप बिंदु सटीकता बिंदु से पर्याप्त हैं। ग्रे transects वैकल्पिक रूप से माप से छोड़ा जा सकता है.

Figure 6
चित्र 6: FOV, स्टैंड घनत्व, और मुकुट आधार की ऊंचाई के संबंध के साथ transects के भीतर माप अंक के बीच एक रिक्ति विकल्प का एक योजनाबद्ध चित्रण।
एक:योजनाबद्ध रूप से प्रदर्शित सेंसर ऊंचाई और दृश्य के मामले में उपयुक्त दूरी, और मुकुट आधार ऊंचाई, सी: कुछ चंदवा भागों के रूप में अनुपयुक्त रिक्ति दूरी (d - सफेद में) सेंसर द्वारा दिखाई नहीं दे रहे हैं. इस प्रकार, रिक्ति को सही किया जाना चाहिए (ख द्वारा, अर्थात्, एक $ c - b), c*: सही बढ़े हुए सेंसर दृश्य कोण (ठीक डैश्ड लाइन) के कारण भी सही, उपयुक्त रिक्ति दूरी।

  1. हालांकि धूप की स्थिति में LAI आकलन की कुछ संभावनाओं और सुधार प्रस्तुत कर रहे हैं47,54, एक फैलाना प्रकाश आकाश के तहत सभी माप आचरण (मानक overcast) और हवा रहित शर्तों55, 56 (चित्र 7देखें )। इस तथ्य के बावजूद कि संयंत्र चंदवा विश्लेषक धूप की स्थिति21के तहत माप के लिए प्रकाश प्रकीर्णन के सुधार में सक्षम बनाता है, सेंसर के निर्माता मानक overcast शर्तों34के तहत इसका इस्तेमाल करने की सिफारिश की.
    1. सीधे सूर्य के प्रकाश से बाहर संयंत्र चंदवा विश्लेषक का प्रयोग करें, के रूप में sunlit पत्ते छवि पर उज्ज्वल पिक्सल के रूप में प्रकट हो सकता है और अनुचित तरीके से आकाश के रूप में वर्गीकृत (penumbra प्रभाव). आदर्श रूप में, पूरी तरह से overcast शर्तों के तहत माप ले (एकसमान बादल कवर के साथ), जब फैलाना प्रकाश आकाश भर में समान रूप से बिखरे हुए है.
    2. प्रतिबिंबितता भी स्पष्ट रूप से फैलाना आकाश की स्थिति की तुलना में सूर्य के प्रकाश के तहत अधिक है. एक विकल्प के रूप में, सूर्योदय से पहले या सूर्यास्त के बाद माप ले, जब सूरज क्षितिज के नीचे छिपा हुआ है, और वनस्पति सूरज से backlit नहीं है (ध्यान रखें कि दिन के इन समय के दौरान, प्रकाश पर्यावरण तेजी से बदलता है). हालांकि, यह भी ध्यान रखें कि, सेंसर की संवेदनशीलता के कारण, पढ़ने के मूल्यों ca. 3 से एक खुले क्षेत्र में अधिक होना चाहिए.
    3. बारिश से बचें क्योंकि सेंसर पर वर्षाबूंदों माप की शुद्धता को प्रभावित करते हैं। एक गीला चंदवा अधिक प्रकाश को दर्शाता है, जो LAI underestimation के लिए नेतृत्व कर सकते हैं.
    4. भारी हवा को रोकें क्योंकि चल संयंत्र तत्वों नीचे चंदवा रीडिंग को प्रभावित कर सकता है, और इस प्रकार वे गलत परिणाम पैदा कर सकता है.
    5. चंदवा के भीतर भी कोहरे की स्थिति से बचें।

Figure 7
चित्रा 7: एक संयंत्र चंदवा विश्लेषक का उपयोग कर LAI आकलन प्रदर्शन के लिए इष्टतम मौसम की स्थिति। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

  1. यदि एलएआई के मौसमी पाठ्यक्रम के अवलोकन की आवश्यकता नहीं है, तो जून से मध्य सितंबर तक सभी माप लें क्योंकि अधिकांश वृक्ष प्रजातियों की एलएआई अपने अधिकतम मूल्य तक पहुंच जाती है और (सूखी गर्मियों को छोड़कर) बनी रहती है। इसलिए , यह अवधि बढ़ते मौसम38,57,58,59के दौरान एलआई की तुलना करने के लिए सबसे उपयुक्त है .
    नोट: इस अवधि के पत्ते गिरने या जीर्णता पर सूखे की स्थिति के तहत कम या संशोधित किया जाना चाहिए।
  2. पत्ती बंद अवधि के दौरान वुडी क्षेत्र सूचकांक (वाई, चित्र 10) का अनुमान लगाएं (यानी, दोनों जल्दी वसंत में कली से पहले और देर से शरद ऋतु में पूरी पत्ती गिरने के बाद)।
    नोट: यह देखते हुए कि संयंत्र चंदवा विश्लेषक केवल एक दृश्य बैंड (320-490 एनएम)34,35 और पत्ती और वुडी घटकों भेद नहीं कर सकते हैं, एक बढ़ती मौसम के दौरान प्राप्त परिणाम एक संयंत्र क्षेत्र सूचकांक (PAI) जो का योग है प्रतिनिधित्व करते हैं LAI और WAI (PAI ] LAI + WAI)60| इसलिए, सही LAI मान प्राप्त करने के लिए पत्ती पर अवधि में अनुमानित PAI माप में से प्रत्येक से एक पत्ती बंद अवधि में लिया दोनों वाई माप का माध्य मूल्य घटाना (LAI ] PAI - वाई )20,38.
    1. एक पर्याप्त खुले क्षेत्र में प्रत्येक स्टैंड transect या ग्रिड के पहले माप के रूप में ऊपर चंदवा रीडिंग प्रदर्शन (चरण 3.2 देखें).
      नोट: यह दोहरी मोड माप लेने के लिए संभव है क्योंकि LAI-2000 पीसीए (या इसके बेहतर संस्करण LAI-2200 PCA और LAI-2200C) दो सेंसरों के साथ एक साथ एक साथ अनुमान बनाने में सक्षम (यानी, नीचे के लिए एक और ऊपर पढ़ने के लिए एक). इस मामले में, सेंसर अनुदेश पुस्तिका (LI-COR 2011) के अनुसार calibrated किया जाना चाहिए. संक्षेप में, यह अनुशंसा की जाती है कि उपयोगकर्ता रीडिंग और समय को एकजुट करने के लिए एक नियंत्रण इकाई के लिए दोनों सेंसर कनेक्ट, एक खुले क्षेत्र में एक तिपाई के शीर्ष पर ऊपर चंदवा रीडिंग के लिए सेंसर रखने, यह समतल, और एक ही प्रतिबंध दृश्य टोपी का उपयोग. सेंसर दृश्य अभिविन्यास नीचे चंदवा रीडिंग लेने के लिए इस्तेमाल किया गया था के रूप में दिगंश दिशा में एक ही होना चाहिए.
    2. 3.3 में विस्तार से वर्णित स्थानिक माप डिजाइन में नीचे चंदवा रीडिंग प्रदर्शन करें। संवेदक आमतौर पर जमीन 21 ,38,यानी, understory वनस्पति के ऊपर, चंदवा के नीचे और दृश्य सेंसर बुलबुला स्तर के साथ ऊपर 0.5 से 2.0 मीटर से आयोजित किया जाता है।
      1. एक बुलबुला स्तर सेंसर का एक घटक है. सेंसर 2.0 मीटर नीचे आयोजित किया जाता है, तो प्रतिबंध दृश्य टोपियां का उपयोग करें ताकि ऑपरेटर FOV से बाहर करने के लिए. नीचे और ऊपर-पठन दोनों के लिए समान दृश्य सीमा का उपयोग करें.
      2. संवेदक और संयंत्र के निकटतम तत्व के बीच कम से कम चार गुना व्यास या घटक की चौड़ाई के ऊपर जमीन भागों (स्टेम, शाखाओं) के बीच एक न्यूनतम दूरी का उपयोग करें।
    3. LAI-2200 फ़ाइल व्यूअर (FV2200) फ्रीवेयर, जो https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LAI-2200C/software.html पर उपलब्ध है का उपयोग कर क्षेत्र मापा कच्चे डेटा से WAI मान की गणना करें।
      1. ऊपरी तीन बजते (अर्थात्, 0-43 डिग्री) के ऊपरी तीन बजते तक सेंसर को सीमित कर के रूप में सीमित करें ताकि बढ़त के प्रभाव और बड़े अंतराल के आकार20,61,62को बाहर किया जा सके .
      2. LAI-2000 PCA के लिए मानक एल्गोरिदम का उपयोग कर डेटा संसाधित करें, और उपयोगकर्ता मैन्युअल34के अनुसार FV2200 का उपयोग कर मूल्यांकन करने के लिए पैरामीटर सेट करें।
    4. बढ़ते मौसम की शुरुआत से पहले निष्पादित दोनों मापों के अंकगणितीय माध्य के रूप में वार्षिक वाई-मान निर्धारित करें (अर्थात्, कली तोड़ने से पहले) और पूर्ण पत्ती-पात के बाद (चित्र 10)।
  3. अनुमान PAI WAI अनुमान बनाने के लिए इस्तेमाल किया गया था के रूप में एक ही प्रक्रिया का उपयोग कर (चरण से 3.6.1-3.6.3.)
  4. स्टैंड स्तर पर वास्तविक LAI मान की गणना माध्य PAI और WAI मानों के बीच के अंतर के रूप में कीजिए (LAI ] PAI - WAI)20,38.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

2013 के बढ़ते मौसम में सभी अध्ययनित स्टैंडों के स्टैंड स्तर पर औसत एलएआई मान चित्र 8में प्रस्तुत किए गए हैं। ए को छोड़कर सभी भूखंडों पर, उच्चतम मूल्यों को कूड़े के जाल से मापा गया था, जो संदर्भ स्तर के रूप में काम करते हैं। इसके विपरीत, सबसे अधिक मतलब LAI मूल्य साजिश ए पर सुई तकनीक के माध्यम से अनुमान लगाया गया था. कूड़े के जाल और एक संयंत्र चंदवा विश्लेषक का उपयोग कर अनुमानित LAI मूल्यों के बीच सभी मतभेद महत्वपूर्ण नहीं थे (पी और 0.05; चित्र 8, बाएँ). भूखंडों बी, सी, और डी पर, सुई तकनीक काफी कूड़े जाल से प्राप्त LAI कम करके आंका. इसके विपरीत, साजिश एक पर, इस तकनीक कूड़े जाल का उपयोग कर मापा LAI overestimated, तथापि, नहीं एक महत्वपूर्ण स्तर पर (p $ 0.01; चित्र 8, मध्य). संयंत्र चंदवा विश्लेषक और सुई तकनीक द्वारा अनुमानित एलएआई मूल्यों के बीच महत्वपूर्ण अंतर सभी मामलों में पाए गए (चित्र 8, दाएँ)।

Figure 8
चित्र 8: कूड़े जाल का उपयोग कर अनुमानित औसत LAI मूल्यों के बीच सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर की तुलना, सुई तकनीक, और LAI-2000 पीसीए दृष्टिकोण.
ए-सी: यूरोपीय बीच भूखंडों, डी: गूलामोर मेपल साजिश, पी और lt; 0.05 (*), p और lt; 0.001 (*), p$ 0.05 (ns). मूंछें मानक विचलन दिखाती हैं। यह आंकड़ा अनुमति38के साथ संशोधित किया गया है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

संयंत्र कैनोपी विश्लेषक और सुई तकनीक द्वारा प्राप्त एलएआई के अंडर या अधिक-निर्धारण के विचलन, संदर्भ स्तर के रूप में समझा जाने वाले कूड़े के जाल से प्राप्त एलएआई मूल्यों की तुलना में दोनों चित्र 9में प्रदर्शित किए गए हैं। कूड़े के जाल और भूखंडों ए, बी, सी, और डी पर संयंत्र चंदवा विश्लेषक का उपयोग कर के मापा LAI मूल्यों के underestimations क्रमशः 15.3%, 11.0%, 18.9%, और 5.8% थे। बीच भूखंडों पर एलएआई मूल्यों का औसत विक्षेप और सभी जांच किए गए भूखंडों को एक साथ क्रमशः 15.1% और 12.7% थे। भूखंडों बी, सी, और डी पर, सुई तकनीक ने कूड़े के जाल से क्रमशः 41.0%, 38.0%, और 40.0% द्वारा प्राप्त की गई लाई को कम करके आंका। इसके विपरीत, साजिश ए पर, सुई तकनीक और कूड़े के जाल द्वारा प्राप्त एलएआई मूल्यों के बीच 13.0% की एक overestimation पाया गया. बीच पर एलएआई मूल्यों का माध्य विक्षेप और वृक्ष प्रजातियों की संरचना की परवाह किए बिना सभी अध्ययन किए गए भूखंड क्रमशः 39.7% और 26.5% थे।

Figure 9
चित्र 9: सुई तकनीक का उपयोग करके अनुमानित एलएआई मूल्यों का माध्य विक्षेप और संदर्भ के रूप में समझा कूड़े जाल से प्राप्त LAI मानों से एक LAI-2000 पीसीए।
ए-सी: यूरोपीय बीच भूखंडों, डी: गूलामोर मेपल साजिश, सभी - पेड़ प्रजातियों की परवाह किए बिना सभी भूखंडों का औसत विचलन। मूंछें मानक विचलन दिखाती हैं। यह आंकड़ा अनुमति38के साथ संशोधित किया गया है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

पूरी पत्ती गिरने के बाद और कली तोड़ने से पहले (यानी, अप्रैल में), वाई आसानी से एक संयंत्र चंदवा विश्लेषक का उपयोग कर मापा जा सकता है. प्लॉट्स A, B, C और D के लिए WAI के औसत मौसमी मान क्रमशः 1.33, 0.26, 0.99 और 0.38 तक पहुँच गए (चित्र10)। सबसे तेजी से एलएआई विकास अप्रैल में होने वाली कली ब्रेक से मई की शुरुआत तक की अवधि के दौरान नोट किया गया था (भाग 1, चित्र 10)। मई से जून के अंत तक (भाग 2, चित्र 10),पत्तियों के तेजी से एलएआई विकास की निरंतरता देखी गई; हालांकि, भाग 1 की तुलना में कम तीव्रता के साथ। जून की दूसरी छमाही से जुलाई के अंत तक, एलएआई मूल्य प्लॉट बी प्लॉट ए पर 0.46 की गिरावट जानबूझकर अधिक विस्तृत LAI निगरानी के लिए चुना गया था जहां मौसमी LAI माप कम समय अंतराल पर लिया गया था। अतः इस भूखंड पर ग्रीष्म ऋतु के दौरान एलआईआई का ठहराव अधिक स्पष्ट था (भाग 3, चित्र 10)। सभी अध्ययनित वन स्टैंडों में, पत्तियों को सितंबर के अंत में गिरना शुरू कर दिया, जो एलएआई वक्र में कमी से सचित्र है (भाग 4, चित्र 10)।

Figure 10
चित्र 10: 2013 के बढ़ते मौसम के दौरान मौसमी LAI गतिशीलता।
LAI: पत्ती क्षेत्र सूचकांक, वाई: वुडी क्षेत्र सूचकांक, ए-सी: यूरोपीय बीच भूखंडों, डी: मेपल साजिश, डो: वर्ष के दिन। खाली हीरे सही LAI (LAI ] PAI - वाई) प्राप्त करने के लिए PAI से घटाया औसत मौसमी वाई दर्शाता है। अवधि 3 पूरे बढ़ते मौसम के दौरान पर्णपाती खड़ा है की LAI तुलना करने के लिए सबसे उपयुक्त चरण प्रतीत होता है। मूंछें LAI आकलन के मानक विचलन प्रदर्शित करते हैं, और ग्रे क्षेत्र मतलब LAI वक्र के विश्वास अंतराल का प्रतीक है. यह आंकड़ा अनुमति38के साथ संशोधित किया गया है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

प्लॉट बी सी डी
भौगोलिक निर्देशांक 49 डिग्री 26'29.946" एन 49]19'27.6" एन 49 डिग्री 19'32.6" एन 49]19'20.7" एन
16]42'06.237" ई 16]43'4.3" ई 16]43'54.8" ई 16]43'48.2" ई
ऊंचाई 600 मीटर ए.एस.एल. 450 मीटर ए.एस.एल. 460 मीटर ए.एस.एल.
आधार एसिड ग्रैनोडिओरिट ग्रैनोडाइओरिट
मृदा वर्गीकरण (मृदा प्रकार) मोडल ओलिगोट्रोफिक काम्बिसोल मोडल मेसोट्रॉफिक कैम्बिसोल
माध्य वार्षिक वर्षण (मिमी) 592 596
माध्य वार्षिक तापमान (जेडसी) 7.0 7.0
ढाल अभिविन्यास एनडब्ल्यू डब्ल्यू एन एनडब्ल्यू
ढाल झुकाव (%) 10 15 20 10
वन प्रकार अबीटो-फागटम ऑलिगो-मेसोट्रोफिकम; पोषक तत्व मध्यम देवदार-बीच फाजेटम कैल्केरियम; लाइमस्टोन बीच फागटम मेसोट्रोफिकम; पोषक तत्वों से भरपूर बीच फागटम इलिमेरोसम मेसोट्रोफिकम; लोमी बीच

परिशिष्ट एक: अध्ययन भूखंडों के लक्षण. ए-सी: यूरोपीय बीच, डी: गूलामोर मेपल. वन प्रकार वर्गीकरण पारिस्थितिक कारकों (यानी, मिट्टी और जलवायु) और वन स्टैंड के लिए उनके संबंधों पर आधारित है। प्रत्येक भूखंड में 400 मीटर2 (20 x 20 मीटर) का क्षेत्र था। इस तालिका को अनुमति38के साथ संशोधित किया गया है.

प्लॉट बी सी डी
स्टैंड की आयु (वर्ष) 46 19 77 13
स्टैंड घनत्व (पेड़ हा-1) 2300 2700 900 5800
ऊँचाई (m) 18.3 $ 4.6 6.0 $ 1.3 22.6 ] 11.3 5.6 ] 0.8
डी.बी.एच. (सेमी) 13.4 $ 5.7 7.0 $ 1.3 24.1 $ 4.1 3.9 $ 1.6
बीए1,3 (मी2 हा-1) 38.8 $ 0.01 10.4 $ 0.01 40.9 $ 0.10 6.9 $ 0.01
पेड़ प्रजातियों प्रतिनिधित्व (%) ईबी (100) ईबी (100) ईबी (100) एसएम (100)

परिशिष्ट बी: जांच की खड़ा है की संरचनात्मक विशेषताओं (औसत ] एसडी.। ए-सी: यूरोपीय बीच भूखंडों, डी: गूलना मेपल साजिश, DBH: स्तन ऊंचाई पर व्यास, बीए1.3:2013 बढ़ते मौसम के अंत में स्तन ऊंचाई पर बेसल क्षेत्र, ईबी: यूरोपीय बीच, एसएम: गूल्कोई मेपल. इस तालिका को अनुमति38के साथ संशोधित किया गया है.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Litter जाल LAI आकलन8प्रदर्शन के लिए सबसे सटीक तरीकों में से एक के रूप में माना जाता है, लेकिन वे अप्रत्यक्ष तरीकों की तुलना में अधिक श्रम गहन और समय लेने वाली हैं35,64 जो इस प्रोटोकॉल में शामिल किए गए थे. कूड़े जाल का उपयोग कर पूरे LAI आकलन प्रक्रिया के भीतर, SLA का एक सटीक अनुमान सबसे महत्वपूर्ण बिंदु10 है क्योंकि SLA संयंत्र प्रजातियों के साथ भिन्न हो सकते हैं65, तारीख और वर्ष, जाल में समय की लंबाई, मौसम66, और साइट उर्वरता67| हालांकि कूड़े जाल आमतौर पर संदर्भ स्तर के रूप में माना जाता है, और अप्रत्यक्ष तरीकों के लिए एक अंशांकन उपकरण38,49, कूड़े जाल का उपयोग कर LAI आकलन की एक संभव विसंगति हवा प्रवाह के कारण हो सकता है, संख्या और खड़े के भीतर जाल का वितरण चंदवा कवर और स्टैंड संरचना की परवाह किए बिना, स्टैंड क्षेत्र का आकार,68,69 या यह भी अपने स्तर, क्षैतिज स्थिति से कूड़े के जाल के विक्षेप के कारण हो सकता है। इसके अलावा, कूड़े के जाल से प्राप्त एलएआई मूल्यों को भी मौसम और जलवायु70से प्रभावित किया जा सकता है, विशेष रूप से कूड़े के अपघटन से10,11 या जाल में पत्तियों के मुरझाने, जो द्वारा प्राप्त किया जा सकता है गर्मियों के महीनों के दौरान गंभीर सूखा। इसलिए , इस मामले में एक संकुचन सुधार गुणांक लागू किया जाना चाहिए25,26,27. एलएआई के एक अनुमान के प्रदर्शन के लिए कूड़े जाल की पर्याप्त संख्या 15 और 25,48के बीच थी, हालांकि, जांच स्टैंड प्रति जाल के उच्च कुल कब्जा क्षेत्र, और अधिक सटीक LAI आकलन. Litter जाल उपयोगकर्ताओं मुकुट11के ऊर्ध्वाधर प्रोफ़ाइल के भीतर पत्ती वितरण का अनुमान लगाने के लिए सक्षम नहीं है, या बढ़ती मौसम के दौरान समय में एक ही पल में एक सटीक LAI मूल्य निर्धारित करने के लिए60, हालांकि पत्ती गिरने की अवधि में, यह उपयोगी है एलएआई की गतिशीलता का आकलन करने और इसकी गतिशीलता की अंतर-वार्षिक तुलना करने के लिए48,71. हालांकि कूड़े के जाल से एक सटीक LAI आकलन पूरा वार्षिक पत्ती गिरने16से संबंधित है, इस दृष्टिकोणको भी पहले से ही सफलतापूर्वक मिश्रित सदाबहार-विदारक जंगलों 72 में लागू किया गया है.

सुई तकनीक का उपयोग करने के लिए सरल है और केवल पर्णपाती वन खड़ा है के लिए लागू है और इस तरह के ओक(Quercus sp.) या बीच(Fagus sp.) जीनस के रूप में बड़े पत्ती प्रजातियों के वन स्टैंड के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है। यह उन स्थलों पर उपयोग करने के लिए सबसे आसान है जहां हर साल10कचरा पूरी तरह से विघटित हो जाता है . यदि एक पतली और तेज सुई का उपयोग किया जाता है, इस विधि सटीक LAI आकलन प्रदान करता है. सुई तकनीक का मुख्य लाभ इसके सरल उपयोग कर रहे हैं, एक पत्ती क्षेत्र मीटर या संतुलन की जरूरत नहीं है, और यह शास्त्रीय कूड़े जाल का उपयोग कर की तुलना में बहुत कम समय लेने वाली जा रहीहै 20. इसके अलावा, यह आवेदन के लिए आकर्षक है, क्योंकि यादृच्छिक पत्ती वितरण की धारणा आवश्यक नहीं है और इसके गैर विनाशकारी चरित्र11के कारण. फिर भी, इस विधि के आधार पर LAI माप व्यवस्थित रूप से कूड़े जाल से प्राप्त LAI मूल्यों को कम करके आंका (द्वारा 6-37%),20 जो भी द्वारा समर्थित है [ern] एट अल.38. एलएआई का अल्पासन (चित्र 8, चित्र 9) मुख्य रूप से प्रयुक्त सुई के व्यास या अध्ययनित चंदवा के नीचे की सतह का सूक्ष्म-राहत के कारण हो सकता है जहां पत्तियों को हवा से या तो भू-भाग अवसाद में या बाहर निकाला जा सकता है सतह के छोटे समान, या दोनों उल्लेख कारकों का एक संयोजन से. इन कमियों के अलावा, सुई विधि अपने आत्मसात तंत्र के आकार और आकार के कारण लार्च एसपी जैसे पर्णपाती कोनिफर पेड़ प्रजातियों में उपयोग करने के लिए जटिल है।

संयंत्र चंदवा विश्लेषक अप्रत्यक्ष ऑप्टिकल गैर विनाशकारी तरीकों में से एक है. LAI आकलन के लिए अपने आसान क्षेत्र आवेदन का मुख्य लाभ दोहराया माप लेने की संभावना में होते हैं, जो यह संभव पूरे बढ़ते मौसम के दौरान LAI मौसमी पाठ्यक्रम का मूल्यांकन करने के लिए बनाता है,11 और यह एक बड़े पैमाने पर के लिए अनुमति देता है एलएआई28के कार्यान्वयन और दीर्घकालिक निगरानी | LAI-2000 पीसीए एक सटीक LAI आकलन प्रदर्शन के लिए अपेक्षाकृत विशिष्ट मौसम की स्थिति की मांग (कदम 3.4). इस संभावित दोष स्पष्ट रूप से बेहतर संस्करणों द्वारा समाप्त कर दिया है, LAI-2200 पीसीए और LAI-2200C, जो synoptic स्थिति के संबंध में और अधिक मजबूत कर रहे हैं जब एक LAI अनुमानबनाने 41 प्रकाश प्रकीर्णन करने के लिए अपनी बेहतर क्षमता के कारण रूपांतरण47| इस तथ्य के बावजूद, इन सेंसरों का उपयोग कर LAI आकलन या तो मानक overcast शर्तों के तहत सिफारिश की है34 या धूप की स्थिति जहां क्षितिज21के ऊपर उच्च सूर्य के साथ एक स्थिर उज्ज्वल आकाश . इस विधि सटीकता के आवश्यक स्तर तक पहुँचने के लिए खड़े प्रति खड़े केवल 1252 अप करने के लिए 25 नमूना अंक21 को मापने की आवश्यकता है. तथापि, ऑप्टिकल अंतराल भिन्न-आधारित माप उच्च पत्ती क्षेत्र के साथ स्टैंड के लिए उपयुक्त नहीं हैं क्योंकि ये अप्रत्यक्ष एलएआई अनुमान लगभग 614के आस-पास एलएआई मूल्यों पर संतृप्त होते हैं। एक सटीक LAI आकलन प्रदर्शन के लिए, LAI-2x00 पीसीए दृष्टिकोण की एक और संभावित कमजोरी एक ऊपर-कैनोपी संदर्भ पढ़ने6के लिए आवश्यकता है। हालांकि, इस दोष दोहरी मोड में एक साथ और automatized माप लेने की संभावना से समाप्त किया जा सकता है जब दो सेंसर LAI-2000 पीसीए73 या इसके बेहतर उत्तराधिकारियों LAI-2200 पीसीए और LAI-2200C 34 की एक इकाई द्वारा नियंत्रित कर रहे हैं ,41.

पौधे की छत्री विश्लेषक का उपयोग पत्ती रहित अवधि यों में वाई का अनुमान लगाने के लिए और पत्तेदार अवधि में ऑप्टिकल पीएआई (अर्थात प्रभावी पादप क्षेत्र सूचकांक) से इसके घटाव का अनुमान लगाना व्यावहारिकप्रतीतहोता है। इसके विपरीत, इस उपकरण की क्षमता असतत और विषम और विषम कैनोपी15,20,43,49,74 में एलएआई को कम करने की दिशा में अपनी सामान्य प्रवृत्ति द्वारा प्रतिबंधित है जो मुख्य रूप से चंदवा10,72के भीतर वुडी सामग्री और क्लंपिंग प्रभाव के योगदान के लिए जिम्मेदार है . इसके विपरीत, एलएआई का अतिआकलन प्रजातियों (उदाहरण के लिए, पॉपलर) से बना खड़ा है जो बढ़ते मौसम11के दौरान अपनी पत्तियों को बदल सकता है। Deblonde एट अल75 प्रत्यक्ष विनाशकारी तरीकों जो बहुत समय लेने वाली और श्रम गहन कर रहे हैं द्वारा वुडी सामग्री मात्रा निर्धारित. यह भी अप्रत्यक्ष माप यह पास-infrared बैंड76के भीतर भेद का उपयोग कर वुडी योगदान का अनुमान करने के लिए संभव है, या स्थलीय लेजर स्कैनिंग या तो एक लेजर स्कैनर77 या LIDAR 78 के बिंदु बादलों का उपयोग कर . LAI underestimation विशेष रूप से एक गैर-यादृच्छिक वितरण के साथ उन canopies के भीतर देखा गया था (उदा., सदाबहार वन) जहां संयंत्र चंदवा विश्लेषक लगभग 35-40% द्वारा लगभग 35-40% शूटिंगके स्तर पर clumping के कारण मूल्यों को कम करके आंका , 79. एक सटीक LAI आकलन प्रदर्शन के लिए संभव तरीकों में से एक के रूप में, चेन एट अल8 और Leblanc एट अल.80 एक संयंत्र चंदवा विश्लेषक और अनुरेखण विकिरण और कैनोपी के वास्तुकला के संयोजन की सिफारिश (TRAC), जो क्लंपिंग प्रभाव और वुडी घटकों की मात्रा निर्धारित करता है। हालांकि, यह वर्तमान में भी या तो परिमित लंबाई औसत विधि81 या अंतराल आकार वितरण विधि82 या अंतराल आकार वितरण और परिमित लंबाई औसत विधियों 83 द्वारा clumping सही करने के लिए संभव है या पथ लंबाई वितरण विधि84 के रूप में यान एट अल35 द्वारा अपने समीक्षा अध्ययन में कहा गया है. हालांकि महत्वपूर्ण प्रगति अप्रत्यक्ष ऑप्टिकल तरीकों का उपयोग लाई गणना के विकास में पूरा किया गया है, कुछ चुनौतियों रहते हैं, विशेष रूप से पत्ती कोण वितरण के आकलन जहां सक्रिय लेजर स्कैनिंग के आवेदन शामिल प्रौद्योगिकी एक ऐसी विधियों में से एक है जो इसका पता लगा सकती है, लेकिन इसकी त्रि-आयामी जानकारी अभी तक पूरी तरह से पता नहीं लगाया गया है और35को कार्यान्वित नहीं किया गया है।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

लेखकों को खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है. प्रतिनिधि परिणाम लेख से इस्तेमाल किया गया [ern] जे, Haninec पी, Pokorn] आर (2018) पत्ता क्षेत्र सूचकांक प्रत्यक्ष द्वारा अनुमानित, अर्द्ध प्रत्यक्ष, और यूरोपीय बीच और गूलर मेपल खड़ा में अप्रत्यक्ष तरीकों. वन अनुसंधान के जर्नल. doi: 10.1007/s11676-018-0809-0 (ऑनलाइन संस्करण) वानिकी अनुसंधान संपादकीय बोर्ड के जर्नल की तरह की अनुमति के आधार पर.

Acknowledgments

हम प्रोत्साहित करने और हमें वहाँ प्रकाशित लेख से इस प्रोटोकॉल में प्रतिनिधि परिणामों का उपयोग करने के लिए अधिकृत करने के लिए वानिकी अनुसंधान के जर्नल के संपादकीय बोर्ड के ऋणी हैं. हम भी कृपया उनकी मूल्यवान टिप्पणी है, जो काफी पांडुलिपि में सुधार हुआ है के लिए दो गुमनाम समीक्षक धन्यवाद. अनुसंधान चेक गणराज्य के कृषि मंत्रालय द्वारा वित्त पोषित किया गया था, संस्थागत समर्थन एमजेडई-RO0118 और कृषि अनुसंधान के राष्ट्रीय एजेंसी (परियोजना नहीं. QK1810126).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Area Meter LI-COR Biosciences Inc., NE, USA LI-3100C https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LI-3100C/
Computer Image Analysis System Regent Instruments Inc., CA WinFOLIA http://www.regentinstruments.com/assets/images_winfolia2/WinFOLIA2018-s.pdf
File Viewer LI-COR Biosciences Inc., NE, USA FV2200C Software https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LAI-2200C/software.html
Laboratory oven Amerex Instruments Inc., CA, USA CV150 https://www.labcompare.com/4-Drying-Ovens/2887-IncuMax-Convection-Oven-250L/?pda=4|2887_2_0|||
Leaf Image Analysis System Delta-T Devices, UK WD3 WinDIAS https://www.delta-t.co.uk/product/wd3/
Litter traps Any NA See Fig. 2
Needle Any NA Maximum diameter of 2 mm
Plant Canopy Analyser LI-COR Biosciences Inc., NE, USA LAI-2000 PCA LAI-2200 PCA or LAI-2200C as improved versions of LAI-2000 PCA can be used, see: https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LAI-2200C/
Portable Laser Leaf Area Meter CID Bio-Science, WA, USA CI-202 https://cid-inc.com/plant-science-tools/leaf-area-measurement/ci-202-portable-laser-leaf-area-meter/
Portable Leaf Area Meter ADC, BioScientic Ltd., UK AM350 https://www.adc.co.uk/products/am350-portable-leaf-area-meter/
Portable Leaf Area Meter Bionics Scientific Technogies (P). Ltd., India BSLM101 http://www.bionicsscientific.com/measuring-meters/leaf-area-index-meter.html
Portable Leaf Area Meter LI-COR Biosciences Inc., NE, USA LI-3000C https://www.licor.com/env/products/leaf_area/LI-3000C/

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Chen, J. M., Black, T. A. Defining leaf area index for non-flat leaves. Plant, Cell and Environment. 15, (4), 421-429 (1992).
  2. Sellers, J. P., et al. Modelling the exchanges of energy, water, and carbon between continents and the atmosphere. Science. 275, 502-509 (1997).
  3. Calvet, J. C., et al. An interactive vegetation SVAT model tested against data from six contrasting sites. Agricultural and Forest Meteorology. 92, (2), 73-95 (1998).
  4. Wang, Y. P., Leuning, R. A two-leaf model for canopy conductance, photosynthesis and partitioning of available energy. I. Model description and comparison with multi-layered model. Agricultural and Forest Meteorology. 91, (1-2), 89-111 (1998).
  5. Asner, G. P., Scurlock, J. M. O., Hicke, J. A. Global synthesis of leaf area index observations: implications for ecological and remote sensing studies. Global Ecology and Biogeography. 12, 191-205 (2003).
  6. Welles, J. M. Some indirect methods of estimating canopy structure. Remote Sensing Reviews. 5, (1), 31-43 (1990).
  7. Welles, J. M., Cohen, S. Canopy structure measurement by gap fraction analysis using commercial instrumentation. Journal of Experimental Botany. 47, (302), 1335-1342 (1996).
  8. Chen, J. M., Rich, P. M., Gower, S. T., Norman, J. M., Plummer, S. Leaf area index of boreal forests: Theory, techniques, and measurement. Journal of Geophysical Research. 102, (D24), 29429-29443 (1997).
  9. Weiss, M., Baret, F., Smith, G. J., Jonckheere, I., Coppin, P. Review of methods for in situ leaf area index (LAI) determination. Part II. Estimation of LAI, errors and sampling. Agricultural and Forest Meteorology. 121, 37-53 (2004).
  10. Bréda, N. J. J. Ground-based measurements of leaf area index: a review of methods, instruments and current controversies. Journal of Experimental Botany. 54, 2403-2417 (2003).
  11. Jonckheere, I., et al. Review of methods for in situ leaf area index determination. Part I. Theories, sensors, and hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorology. 121, (1-2), 19-35 (2004).
  12. Zheng, G., Moskal, M. Retrieving leaf area index (LAI) using remote sensing: theories, methods and sensors. Sensors. 9, (4), 2719-2745 (2009).
  13. Fassnacht, K. S., Gower, S. T., Norman, J. M., McMurtrie, R. E. A comparison of optical and direct methods for estimating foliage surface area index in forests. Agricultural and Forest Meteorology. 71, (1-2), 183-207 (1994).
  14. Gower, S. T., Kucharik, C. J., Norman, J. M. Direct and indirect estimation of leaf area index, fAPAR, and net primary production of terrestrial ecosystems. Remote Sensing of Environment. 70, (1), 29-51 (1999).
  15. Chason, J. W., Baldocchi, D. D., Huston, M. A. A comparison of direct and indirect methods for estimating forest canopy leaf area. Agricultural and Forest Meteorology. 57, (1-3), 107-128 (1991).
  16. Eriksson, H., Eklundh, L., Hall, K., Lindroth, A. Estimating LAI in deciduous forest stands. Agricultural and Forest Meteorology. 129, (1-2), 27-37 (2005).
  17. Ukonmaanaho, L., Pitman, R., Bastrup-Birk, A., Bréda, N. J. J., Rautio, P. Sampling and analysis of litterfall. Manual Part XIII. In: UNECE ICP Forests Programme Co-ordinating Centre (ed.): Manual on methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests. Thünen Institute for Forest Ecosystems. Eberswalde, Germany. (2016).
  18. McShane, M. C., Carlile, D. W., Hinds, W. T. The effect of collector size on forest litter-fall collection and analysis. Canadian Journal of Forest Research. 13, (6), 1037-1042 (1993).
  19. Battaglia, M., Cherry, M., Beadle, C., Sands, P., Hingston, A. Prediction of leaf area index in eucalypt plantations: effects of water stress and temperature. Tree Physiology. 18, (8-9), 521-528 (1998).
  20. Dufrêne, E., Bréda, N. J. J. Estimation of deciduous forest leaf area index using direct and indirect methods. Oecologia. 104, (2), 156-162 (1995).
  21. Fleck, S., et al. Leaf area measurements. Manual Part XVII. In: UNECE ICP Forests Programme Co-ordinating Centre (Ed.) Manual of methods and criteria for harmonized sampling, assessment, monitoring and analysis of the effects of air pollution on forests. Thünen Institute of Forest Ecosystems. Eberswalde, Germany. (2016).
  22. Fellner, H., Dirnberger, G. F., Sterba, H. Specific leaf area of European larch (Larix decidua Mill.). Trees-Structure and Function. 30, (4), 1237-1244 (2016).
  23. Niinemets, Ü Acclimation to low irradiance in Picea abies: influence of past and present light climate on foliage structure and function. Tree Physiology. 17, (11), 723-732 (1997).
  24. Čermák, J. Leaf distribution in large trees and stands of the floodplain forest in southern Moravia. Tree Physiology. 18, (11), 727-737 (1998).
  25. Chianucci, F., Cutini, A. Estimation of canopy properties in deciduous forests with digital hemispherical and cover photography. Agricultural and Forest Meteorology. 168, 130-139 (2013).
  26. Essaghi, S., Hachmi, M., Yessef, M., Dehhaoui, M. Leaf shrinkage: a predictive indicator of the potential variation of the surface area-to-volume ratio according to the leaf moisture content. SpringerPlus. 5, 1229 (2016).
  27. Chianucci, F., MacFarlane, C., Pisek, J., Cutini, A., Casa, R. Estimation of foliage clumping from the LAI-2000 Plant Canopy Analyser: effect of view caps. Trees-Structure and Function. 29, 355-366 (2015).
  28. Bequet, R. Environmental determinants of the temporal and spatial variability in leaf area index of Fagus sylvatica L., Quercus robur L., and Pinus sylvestris L. Thesis. University of Antwerp. Antwerp. (2011).
  29. Goodall, D. W. Some considerations in the use of point quadrats for the analysis of vegetation. Australian Journal of Biological Sciences. 5, (1), 1-41 (1952).
  30. Warren Wilson, J. Analysis of the spatial distribution of foliage by two-dimensional point quadrats. New Phytologist. 58, (1), 92-99 (1959).
  31. Warren Wilson, J. Inclined point quadrats. New Phytologist. 59, (1), 1-7 (1960).
  32. Warren Wilson, J. Estimation of foliage denseness and foliage angle by inclined point quadrants. Australian Journal of Botany. 11, (1), 95-105 (1963).
  33. Nizinski, J. J., Saugier, B. A model of leaf budding and development for a mature Quercus forest. Journal of Applied Ecology. 25, (2), 643-655 (1988).
  34. LI-COR. Instruction manual. LAI-2200 Plant Canopy Analyzer. LI-CORM. Lincoln, Nebraska, USA. (2011).
  35. Yan, G., et al. Review of indirect optical measurements of leaf area index: Recent advances, challenges, and perspectives. Agricultural and Forest Meteorology. 265, 390-411 (2018).
  36. Hicks, S. K., Lascano, R. J. Estimation of leaf area index for cotton canopies using the Li-Cor LAI 2000 plant canopy analyser. Agronomy Journal. 87, 458-464 (1995).
  37. He, Y., Guo, X., Wilmshurst, J. F. Comparison of different methods for measuring leaf area index in a mixed grassland. Canadian Journal of Plant Science. 87, (4), 803-813 (2007).
  38. Černý, J., Haninec, P., Pokorný, R. Leaf area index estimated by direct, semi-direct, and indirect methods in European beech and sycamore maple stands. Journal of Forestry Research. online version, 1-10 (2018).
  39. Gower, S. T., Norman, J. M. Rapid estimation of leaf area index in conifer and broad-leaf plantations. Ecology. 72, (5), 1896-1900 (1991).
  40. Planchais, I., Pontailler, J. Y. Validity of leaf areas and angles estimated in a beech forest from analysis of gap frequencies, using hemispherical photographs and a plant canopy analyser. Annals of Forest Science. 56, (1), 1-10 (1999).
  41. Danner, M., Locherer, M., Hank, T., Richter, K. Measuring leaf area index (LAI) with the Li-Cor LAI 2200C or LAI-2200 (+2200 Clear Kit) – Theory, measurement, problems, interpretation. EnMAP Field Guide Technical Report, GFZ Data Services. (2015).
  42. Chen, J. M., Black, T. A., Adams, R. S. Evaluation of hemispherical photography for determining plant area index and geometry of a forest stand. Agricultural and Forest Meteorology. 56, (1-2), 129-143 (1991).
  43. Stenberg, P. Correcting LAI-2000 estimates for the clumping of needles in shoots of conifer. Agricultural and Forest Meteorology. 79, (1-2), 1-8 (1996).
  44. Chen, J. M., Cihlar, J. Quantifying the effect of canopy architecture on optical measurements of leaf area index using two gap size analysis methods. IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing. 33, (3), 777-787 (1995).
  45. Chen, J. M. Optically-based methods for measuring seasonal variation of leaf area index in boreal conifer stands. Agricultural and Forest Meteorology. 80, (2-4), 135-163 (1996).
  46. Lang, A. R. G. Application of some Cauchy’s theorems to estimation of surface area of leaves, needles and branches of plants and light transmittance. Agricultural and Forest Meteorology. 55, (3-4), 191-212 (1991).
  47. Kobayashi, H., Ryu, Y., Baldocchi, D. D., Welles, J. M., Norman, J. M. On the correct estimation of gap fraction: How to remove scattered radiation in gap fraction measurements? Agricultural and Forest Meteorology. 170-183, 170-183 (2013).
  48. Sprintsin, M., Cohen, S., Maseyk, K., Rotenberg, E., Grünzweig, J., Karnieli, A., Berliner, P., Yakir, D. Long term and seasonal courses of leaf area index in semi-arid forest plantation. Agricultural and Forest Meteorology. 151, (5), 565-574 (2011).
  49. Cutini, A., Matteucci, G., Mugnozza, G. S. Estimation of leaf area index with the Li-Cor LAI 2000 in deciduous forests. Forest Ecology and Management. 105, (1-3), 55-65 (1998).
  50. Woodgate, W., Soto-Berelov, M., Suarez, L., Jones, S., Hill, M., Wilkes, P., Axelsson, C., Haywood, A., Mellor, A. Searching for the optimal sampling design for measuring LAI in an upland rainforest. Proceedings of the Geospatial Science Research Symposium GSR2, December, Melbourne, Australia, (2012).
  51. Baret, F., et al. VALERI: a network of sites and a methodology for the validation of medium spatial resolution land satellite products. Remote Sensing of Environment. 76, (3), 1-20 (2008).
  52. Majasalmi, T., Rautiainen, M., Stenberg, P., Rita, H. Optimizing the sampling scheme for LAI-2000 measurements in a boreal forest. Agricultural and Forest Meteorology. 154-155, 38-43 (2012).
  53. Calders, K., et al. Variability and bias in active and passive ground-based measurements of effective plant, wood and leaf area index. Agricultural and Forest Meteorology. 252, 231-240 (2018).
  54. Leblanc, S. G., Chen, J. M. A practical method for correcting multiple scattering effects on optical measurements of leaf area index. Agricultural and Forest Meteorology. 110, 125-139 (2001).
  55. Rich, P. M. Characterizing plant canopies with hemispherical photographs. Remote Sensing Reviews. 5, (1), 13-29 (1990).
  56. Čater, M., Schmid, I., Kazda, M. Instantaneous and potential radiation effect on underplanted European beech below Norway spruce canopy. European Journal of Forest Research. 132, (1), 23-32 (2013).
  57. Le Dantec, V., Dufrêne, E., Saugier, B. Interannual and spatial variation in maximum leaf area index of temperate deciduous stands. Forest Ecology and Management. 134, (1-3), 71-81 (2000).
  58. Mussche, S., Samson, R., Nachtergale, L., De Schrijver, A., Lemeur, R., Lust, N. A comparison of optical and direct methods for monitoring the seasonal dynamics of leaf area index in deciduous forests. Silva Fennica. 35, (4), 373-384 (2001).
  59. Bequet, R., Campioli, M., Kint, V., Vansteenkiste, D., Muys, B., Ceulemans, R. Leaf area index development in temperate oak and beech forests is driven by stand characteristics and weather conditions. Trees-Structure and Function. 25, (5), 935-946 (2011).
  60. Neumann, H. H., Den Hartog, G. D., Shaw, R. H. Leaf-area measurements based on hemispheric photographs and leaf-litter collection in a deciduous forest during autumn leaf-fall. Agricultural and Forest Meteorology. 45, (3-4), 325-345 (1989).
  61. Küßner, R., Mosandl, R. Comparison of direct and indirect estimation of leaf area index in mature Norway spruce stands of eastern Germany. Canadian Journal of Forest Research. 30, (3), 440-447 (2000).
  62. Pokorný, R., Marek, M. V. Test of accuracy of LAI estimation by LAI-2000 under artificially changed leaf to wood area proportions. Biologia Plantarum. 43, (4), 537-544 (2000).
  63. Pokorný, R. Estimation of leaf area index in pure forest stands. Certificated methodology. L.V. Print, Uherské Hradišt? (2015).
  64. Lang, A. R. G., Yueqin, X., Norman, J. M. Crop structure and the penetration of direct sunlight. Agricultural and Forest Meteorology. 35, (1-4), 83-101 (1985).
  65. Niinemets, Ü, Kull, K. Leaf weight per area and leaf size of 85 Estonian woody species in relation to shade tolerance and light availability. Forest Ecology and Management. 70, (1-3), 1-10 (1994).
  66. Bouriaud, O., Soudani, K., Bréda, N. J. J. Leaf area index from litter collection: impact of specific leaf area variability within a beech stand. Canadian Journal of Remote Sensing. 29, (3), 371-380 (2003).
  67. Burton, A. J., Pregitzer, K. S., Reed, D. D. Leaf area and foliar biomass relationships in northern hardwood forests located along an 800 km acid deposition gradient. Forest Science. 37, (4), 1041-1059 (1991).
  68. Finotti, R., Rodrigues, F. S., Cerqueira, R., Vinícius, V. M. A method to determine the minimum number of litter traps in litterfall studies. Biotropica. 35, (3), 419-421 (2003).
  69. Yang, Y., Yanai, R. D., See, C. R., Arthur, M. A. Sampling effort and uncertainty in leaf litterfall mass and nutrient flux in northern hardwood forests. Ecosphere. 8, (11), e01999 (2017).
  70. Law, B. E., Cescatti, A., Baldocchi, D. D. Leaf area distribution and radiative transfer in open-canopy forests: implications for mass and energy exchange. Tree Physiology. 21, (12-13), 777-787 (2001).
  71. Guiterman, C. H., Seymour, R. S., Weiskittel, A. R. Long-term thinning effects on the leaf area of Pinus strobus L. as estimated from litterfall and individual-tree allometric models. Forest Science. 58, (1), 85-93 (2013).
  72. Liu, Z., Chen, J. M., Jin, G., Qi, Y. Estimating seasonal variations of leaf area index using litterfall collection and optical methods in four mixed evergreen-coniferous forests. Agriculture and Forest Meteorology. 209, 36-48 (2015).
  73. LI-COR. Instruction Manual. LAI-2000 Plant Canopy Analyzer. LI-COR. Lincoln, Nebraska, USA. (1991).
  74. Mason, E. G., Diepstraten, M., Pinjuv, G. L., Lasserre, J. P. Comparison of direct and indirect leaf area index measurements of Pinus radiata D. Don. Agricultural and Forest Meteorology. 166-167, 113-119 (2012).
  75. Deblonde, G., Penner, M., Royer, A. Measuring leaf-area index with the Li-Cor Lai-2000 in pine stands. Ecology. 75, (5), 1507-1511 (1994).
  76. Zou, J., Yan, G., Zhu, L., Zhang, W. Woody-to-total area ratio determination with a multispectral canopy imager. Tree Physiology. 29, (8), 1069-1080 (2009).
  77. Zhu, X., et al. Improving leaf area index (LAI) estimation by correcting for clumping and woody effects using terrestrial laser scanning. Agricultural and Forest Meteorology. 263, 276-286 (2018).
  78. Li, Z., Strahler, A., Schaaf, C., Jupp, D., Schaefer, M., Olofsson, P. Seasonal change of leaf and woody area profiles in a midaltitude deciduous forest canopy from classified dual-wavelenght terrestrial lidar point clouds. Agricultural and Forest Meteorology. 262, 279-297 (2018).
  79. Chen, J. M., Black, T. A. Foliage area and architecture of plant canopies from sunfleck size distributions. Agricultural and Forest Meteorology. 60, (3-4), 249-266 (1992).
  80. Leblanc, S. G., Chen, J. M., Fernandes, R., Deering, D. V., Conley, A. Methodology comparison for canopy structure parameters extraction from digital hemispherical photography in boreal forests. Agricultural and Forest Meteorology. 129, (3-4), 187-207 (2005).
  81. Lang, A. R. G., Yueqin, X. Estimation of leaf area index from transmission of direct sunlight in discontinuous canopies. Agricultural and Forest Meteorology. 37, (3), 229-243 (1986).
  82. Leblanc, S. G. Correction to the plant canopy gap-size analysis theory used by the Tracing Radiation and Architecture of Canopies instrument. Applied Optics. 41, (36), 7667-7670 (2002).
  83. Leblanc, S. G., Chen, J. M., Kwong, M. Tracing Radiation and Architecture of Canopies MANUAL 2.1.4. Natural Resources Canada. (2005).
  84. Hu, R., Yan, G., Mu, X., Luo, J. Indirect measurement of leaf area index on the basis of path length distribution. Remote Sensing of Environment. 155, 239-247 (2014).
लीफ एरिया इंडेक्स अनुमान शुद्ध डिसिडेंस स्टैंड्स में तीन अलग-अलग तरीकों का उपयोग करना
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Černý, J., Pokorný, R., Haninec, P., Bednář, P. Leaf Area Index Estimation Using Three Distinct Methods in Pure Deciduous Stands. J. Vis. Exp. (150), e59757, doi:10.3791/59757 (2019).More

Černý, J., Pokorný, R., Haninec, P., Bednář, P. Leaf Area Index Estimation Using Three Distinct Methods in Pure Deciduous Stands. J. Vis. Exp. (150), e59757, doi:10.3791/59757 (2019).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter