叶面积指数 LAI 及其在智慧灌溉中的运用

叶面积指数是灌溉中判断作物长势和推断作物数学模型参数的重要参数。它的应用非常广泛，因为它是作物模型的输出参数，可以作为作物模型的状态量观测值，被广泛应用于预测作物模型的输出，从而去调整作物的参数。当然它也应用于作物产量的预测。

如何才能正确观测到或收集到 LAI ？以及如何使用最有效的方法计算叶面积指数LAI？什么是最佳 LAI？哪些估算叶面积指数精度的方法比较好？这些问题直接影响了智慧灌溉中的灌水量和什么时间灌水的判断。

叶面积指数是什么

这是作物种植科学和农艺研究的最常用的基本问题。叶面积指数LAI 如此重要是因为它关系到作物的长势，产量和生育期，重要的是灌溉决策。 

叶面积指数 LAI 与两个值之间的比例—绿叶的面积（或者数量)和土壤面积量有关。它有助于了解与地面上相对的绿叶覆盖的密度。此外，它有助于了解作物的光合作用水平和叶面的水分蒸发大小。因此，农业科技人员一致认为叶面积指数是作物的核心特征之一。

叶面积指数 LAI 是评估冠层复杂结构的重要变量之一，可以准确模拟农场冠层内发生的能量平衡、气体交换过程和光折射的分布。它也是农学和园艺的各种生理和功能作物模型以及生态学的遥感模型使用的关键变量。

叶面积指数的重要性

LAI 的重要性与叶片对作物的重要性直接相关。事实上，叶片是与大气成分相互作用的任何作物的主要生态生理部分。叶片的主要任务是：

• 吸收和二氧化碳同化；

• 拦截光合作用所需的光；

• 产生光合作用过程的副产品—氧气；

• 是蒸散过程中水汽损失的场所，产生作物的负水压力帮助作物从土壤中吸收水分；

• 拦截雨水并将水输送到土壤；

• 减少风对作物的影响；

• 产生作物大约 90% 的生物量（干物质）；

• 叶片驱动作物的生长和促进作物的产量。

叶片是作物与大气成分相互作用的主要生态生理部分。因此，LAI 有助于测算这种相互作用。此外，任何叶片都是作物的一部分，负责为它提供碳水化合物。叶片在光合作用过程中产生碳水化合物，作物将其转化为多种化学物质以满足自身需要。

因此，叶面积指数 (LAI) 是辐射拦截、降水拦截、能量转换和水分平衡四个过程的核心指标。最后，LAI 是作物生长的最可靠参数。这就是为什么大多数农学、园艺和生态学研究测量叶面积指数来代表农艺生产（施肥和灌溉导致的产量变化）干预结果的评估参数的原因之一。

叶面积指数的影响

叶面积指数是冠层结构的重要衡量指标，因为树木形态、叶片方向和分布影响 LAI 估计。因此，在检查叶面积指数准确性时，一定要记住以下几个方面：

不同物种的树木可能具有非常不同的 LAI 值。例如，在同一个实验中，高度为 3.8~4.0 m 的 Ultra Red Gala 苹果树的平均叶面积指数为 2.46。然而，对于高度为 2.5~3.0 m 的 Ultra Red Gala 苹果树，平均 LAI 为 2.96。

(1) LAI 的数值

LAI 的水平将随冠层结构而变化。这分别取决于品种、地理以及田间种植条件。此外，农作物和水果的种类也存在一些差异。在实践中，关于谷物的最佳 LAI 的可用数据比水果多，例如：

苹果的平均叶面积指数在 1.5~ 5 之间。桃子的 LAI 是 7 ~ 10。芒果的 LAI 平均为 2.94，介于 1.18 ~ 4.48 之间。橙子的叶面积指数较高，在 9 ~11 之间。

科学的数据表明，直立叶片的品种比水平叶片的作物和水果具有更高的最佳 LAI。开花前达到产量潜力的最佳叶面积指数 (LAI) 在 3.6（不确定的茎终止）和 4.5（确定的茎终止）之间。对于不确定和确定的栽培品种，达到产量潜力的最佳 LAI 最大值在 6.0 和 6.5 之间。

(2) 叶面积指数与产量预测

叶片对于光合作用、水蒸发和生物量生产至关重要，叶数和叶面积指数 LAI 也会对产量预测产生影响。此外，大多数作物模型在常规基础上使用 LAI 来预测产量。这方面间接地证明了叶面积指数准确性在估计不同环境因素对作物影响方面的重要性。

光合作用是产量的主要决定因素。作物在生长季节捕获光并将其转化为生物质的效率是最终产量的关键决定因素，无论是生物质还是产出的谷物

同时，叶片的 LAI 与产量之间的关系并不是那么简单明了。叶面积指数因作物种类而异，并因植物的生命阶段而异。因此，必须在植物周期的不同阶段测量叶面积指数以进行产量预测，以准确计算最佳产量。事实上，在不同年份测量的叶面积指数的历史比较是评估作物产量和耕作方法的极好方法。

根据农作物的类型，较高或较低的 LAI 值会带来不同的结果。例如，如果产量生产基于绿叶蔬菜，那么 LAI 本身就是产量相关的数据。然而，当水果的生产为主时，树叶有时可能是副产品。然而，对于大多数作物在农业种植生产中，绿色生物质不会产生任何收入。在这种情况下，叶片不会直接成为产量，但会影响产量的形成过程。 

对于粮食作物 LAI 至关重要，因为它决定了生物量的积累。同时，在谷物中，最佳 LAI 有时是一个更好的目标。这取决于农作物的种类。特别是，有时随着 LAI 的增加可能不会因阴影而减少光合作用，因为它有助于增加呼吸。

水稻非常需要增加 LAI 和光合作用。但在高粱中，这种要求就完全不同了。LAI 与产量之间的关系很高但呈负相关。因此，增加高粱的叶面积指数会降低产量。提高水稻叶面积指数准确度 LAI 将有助于提高产量。增加水稻叶面积指数 LAI 将有助于提高产量。

(3)  LAI 对灌溉决策的影响

叶面指数影响到作物模型的参数调整，它最终会影响灌溉的优化决策。 数字模型必 须 根据作物的输出数据进行调整，这样才能够准确地模拟出作物的生长过程。

仿真的作物孪生数学模型可用于完成以下工作:

1. 作物模型参数修正。

通过 LAI 动态修正模型参数，让模型适应当地作物。

2. 作物灌溉的应用。

为了灌溉和施肥，需要根据当地的作物模型给出的生育期灌溉施肥。

3. 灌溉决策的优化。

最终用大数据分析找到适合当地作物的最优灌溉施肥方案。

LAI 计算

可以直接或间接测量 LAI。在直接法中，叶片被用作测量的基础。对于间接方法，可以使用自动化的非接触式数字设备或是通过遥感、无人机测量进行反演估算。

直接法

直接测量叶面积指数可以是破坏性的或非破坏性的。破坏性地测量叶片，需要通过采集叶子来做到这一点。从作物上切下叶子并测量其叶面积。

在非破坏性方法中，不需要切割或收获叶子。需要做的就是划定测量区域，然后人工采集在地面上的测量区的叶片数据。

LAI 估计的一些直接方法既费时又困难。此外，叶面积指数的准确性和在短时间内如何精准计算许多叶片数据，也存在问题。

LAI测量的方法

叶面积指数的核心测量方法，如前所述，可以是破坏性的，也可以是非破坏性的。然而，在任何情况下，关键对象是一片叶子，其面积是手动或使用叶面积计测量的。叶面积计种类繁多——手持式或数字式，用于测量叶面积指数。

（1）LAI测量的平面法

需要用面积计测量叶周长。然后使用特殊公式计算叶面积，然后再计算与区域地面面积的比率。

（2）LAI 的重量测量

该方法基于对生物量与叶面积之间关系的估算，找到生物量的简单方法是找到叶子的干重。

（3）测量 LAI 的间接方法

LAI 计算可以是间接的。叶面积指数间接估算最有价值的特点是它的非接触和快速工作。此外，还有一些方法可以自动执行此任务，因此可以提高流程的生产率。有几种最流行的间接 LAI 测量方法。特别是点样方分析（或倾斜点样方）和数字植物冠层分析。倾斜点样方计算 LAI

这种方法在 1958 年以后在植物学和农学中得到广泛应用。它包括使用植被树冠的图片和使用针。计算叶面积指数准确度 LAI 的传统间接方法之一是倾斜点采样方法。需要计算给定样方中针的接触次数，获得 LAI 的测量值。在实践中，这种方法费时且仅适用于高达 1.5 米的作物。

（4）LAI 的数字植物冠层方法

这种方法是使用摄影来测量 LAI。可以使用树冠下方或上方的照片。叶面积指数的精度是基于半球形镜头拍摄的图像。这允许拍摄站在树冠下的照片并根据这些照片计算 LAI。使用半球照片的叶面积指数精度的重量测量 使用半球照片的 LAI 的重量测量。

遥感反演方法

(1) 统计模型法

利用遥感定向统计分析叶面积指数的依据是植被冠层的光谱特征。绿色植物叶片的叶绿素在光照条件下发生光合作用，强烈吸收可见光，尤其是红光。因此，红光波段反射率包含了植被顶层叶片的大量信息。

在近红外波段植被有很高的反射率、透色率和很低的吸收率，因此，近红外反射率包含了冠层内叶片的很多信息。这就是LAI遥感定量统计分析的理论依据。统计分析法是以LAI为因变量，以光谱数据或其他变换形式（如植被指数）作为自变量建立的估算模型，即LAI=f(x),其中x为光谱反射率或植被指数。

(2) 光学模型法

光学模型建立的基础是植被的非朗伯体特性，即植被对太阳光短波辐射的散射具有各项异性，反映在遥感上就是从地表反射回天空的太阳辐射和卫星观测的结果很大程度上依赖于太阳角和卫星观测角的关系，这种双向反射特性可以用双向反射率分布函数（BI-DIRECTIOAL REFLECTANCE DISTRIBUTION FUNCTION,BRDF）来定量表示，这就给LAI定向模型的创造提供了理论契机。

光学模型就是基于植被的BRDF,它是建立在辐射传输模型基础上的一种模型，具有物理基础，不依赖植被的具体类型或背景环境的变化，因此具有普适性。

辐射传输模型是模拟光辐射在一定介质（如大气和植被）中的传输过程，最初用于研究光辐射在大气中传输的规律，后来被移植到植被对太阳光辐射的吸收和散射规律研究中。对于某一特定时间的植被冠层而言，一般的辐射传输模型为：

     S=F(λ，Θs，Ψs，Θv，Ψv，C)

    其中，S为叶子或冠层的反射率或透射率，λ为波长，Θs，Ψs为太阳天顶角和方位角，Θv，Ψv为观测天顶角和方位角，C为一组关于植被冠层的物理参数，如植被LAI,叶面分布等。

一般辐射传输模型以LAI等生物物理、生物化学参数作为输入值，得到的输出值是S。从数学角度看，要求得LAI,只需要得到上述函数的反函数，以S为自变量反求LAI，这就是光学模型反演LAI的基本原理。