小兴安岭三种林型叶面积指数的估测

利用Winscanopy2006冠层分析仪测定2009年7月初至11月初小兴安岭白桦次生林、谷地云冷杉林、阔叶红松林的有效叶面积指数(LAI_e),并将经过木质部分所占比率、冠层水平集聚和簇内集聚校正的11月初LAI_e作为真实叶面积指数(LAI_t),结合凋落物法测定3种林型的LAI_t及其季节动态.结果表明： 调查期间,白桦次生林的LAI_e在7月达到峰值(2.21),谷地云冷杉林、阔叶红松林的LAI_e在8月达到峰值,分别为2.57、2.68.白桦次生林、谷地云冷杉林、阔叶红松林的LAI_t均在7月达到峰值,分别为3.44、3.86、6.93;相对于本文探讨的方法,光学仪器所测定的LAI_e在最高叶面积指数期分别低估33.1%、32.9%、66.0%;而在整个调查期内,谷地云冷杉林和阔叶红松林LAI_e平均低估22.8%和56.5%,白桦次生林平均高估13.2%.
     

小兴安岭白桦次生林叶面积指数的估测

叶面积指数(LAI)是量化冠层结构最常用的参数之一,准确估测LAI对森林生态系统结构特性的研究具有重要意义.利用半球摄影图像法和LAI-2000法及半球摄影图像法结合凋落物法估测了小兴安岭白桦次生林LAI及其动态变化.首先对该林型叶凋落末期(11月初)的半球摄影图像进行合理校正(包括木质部分所占比例α,冠层水平集聚指数ΩE,校正值作为该时期常绿树种的真实LAI(LAIt),结合各调查期的凋落物数据,得到落叶季节(7-11月)的LAIt,并以该值为参考值,对比分析了两种光学仪器法估测值.结果表明:两种光学仪器法在LAI最大时期低估(分别低估2.83％、6.20％),其他时期显著高估(平均高估118.13％、89.34％),但两种光学仪器法与探讨方法估测值存在很好的相关性:LAIt=-1.1393+1.0934·LAIHP,R2=0.80; LAIt=-0.1712+0.6259·LAILAI-2000,R2=0.83.研究结果可为将来方便、快捷、准确的估测白桦次生林的LAI提供参考.     

利用凋落物法和林木因子模拟小兴安岭阔叶红松林叶面积指数

叶面积指数(LAI)是研究森林生态系统生理生态进程中关键的结构参数之一。目前,凋落物法是在非破坏性条件下能直接测定森林生态系统LAI的最有效的方法,然而将凋落叶按树种分类增加了该方法的实施难度。平均优势度模型、林分优势度模型和局域优势度模型基于凋落物法和林木因子(如胸高断面积basal area,BA;坐标)能精确地预测落叶阔叶林的LAI,而这些模型是否适用于针阔混交林仍未进行验证。以小兴安岭阔叶红松林(Pinus koraiensis)为研究对象,先利用凋落物法测定其LAI,依此为参考对3种模型预测LAI的有效性进行验证,并以红松、冷杉(Abies nephrolepis)、紫椴(Tilia amurensis)、五角槭(Acer mono)、枫桦(Betula costata)和裂叶榆(Ulmus laciniata)为例,探讨了基于凋落物法测定的LAI与BA的相关关系。结果表明:平均优势度模型不适于预测针阔混交林的LAI;林分优势度模型预测效果较好,精度达86%;局域优势度模型预测效果最优,精度高于90%。然而,为准确测定阔叶红松林的LAI,应最少选择测定8个主要树种的比叶面积。基于凋落物法测定的6个树种的LAI与其BA均显著相关(P0.01),最小R2为0.67。研究结果可为快速、准确地测定针阔混交林的LAI提供依据,为非破坏性条件下建立树种的LAI与其BA的相关关系提供参考。     

广西桉树人工林叶面积指数的估测及其校正

叶面积指数(Leaf area index, LAI)是森林生态系统重要的结构参数,通过遥感技术可反演区域LAI,但其可靠性需要地面准确的实测数据进行验证。选取广西国有高峰林场不同林龄的桉树(Eucalyptus robusta)人工林为对象,以异速生长法(Allometry)为对照,综合利用植物冠层分析仪法(LAI-2200)、跟踪辐射和冠层结构分析仪法(TRAC)、半球摄影法(DHP)以及地基激光雷达法(TLS)等间接法估测样地的LAI,并考虑木质成分以及聚集效应影响,进行相应的校正处理,为地面快速、准确测量桉树人工林LAI提供参考。结果表明：桉树人工林的比叶面积为125.37±13.38 cm~2/g,通过Allometry获得的LAI变化范围在1.65—3.84,平均为2.73,不同林龄间的差异均显著(P<0.05),随着林龄的增加呈现先增加后减少的趋势。在未校正情况下,LAI-2200、TRAC、DHP、TLS估算的LAI存在显著差异(P<0.05)。与对照相比,LAI-2200在幼龄林和过熟林中估算误差最小,TRAC在成熟林中估算误差最小。相对于完全去除法,利用...     

利用数字图像估测棉花叶面积指数

叶面积指数是指示棉花长势、产量形成和高产群体调控等信息的重要结构特征参数。本研究的目的在于利用基于冠层图像光照叶片和光照土壤分量的图像透光率估测棉花叶面积指数。通过3年不同种植密度、品种、施氮量和灌水量的田间试验,在棉花不同的生育期用数码相机、LAI-2000冠层仪和线性光量子传感器采集数据并进行破坏性取样测定,分析图像透光率的有效性和建立LAI估测模型,进而对图像方法、LAI-2000和破坏性取样方法进行比较和分析。结果表明：(1)在太阳高度角最大且变化最小的正午时段,数码相机测量的图像透光率与线性光量子传感器测量的冠层透光率较一致且相对稳定。(2)图像透光率能反映除吐絮期以外各时期的冠层透光状况,但是当LAI大于5时图像透光率出现饱和。(3)综合分析2009和2010年数据,建立了图像透光率估测LAI的模型(R2=0.8438, SE=0.5605);利用2007年独立试验资料检验估测模型的性能,模型检验的拟合度较高(R2=0.8767)且预测误差较小(RMSE=0.4305),当LAI＞5时模型的预测能力降低。(4)数字图像、LAI-2000和破坏性取样三种方法测量的LAI值之间均呈现显著的线性相关(R2＞0.85),但是图像透光率的饱和性致使当LAI＞5时明显低估叶面积指数。     

西南干旱对哀牢山常绿阔叶林凋落物及叶面积指数的影响

为探讨2010年初西南干旱对这一地区原生植被林冠和凋落物量的影响,以及这一地区凋落物量和气候条件之间的关系,对比研究了哀牢山亚热带常绿阔叶林2010年和一般年份的凋落物特征以及各层的叶面积指数,并分析了凋落物量和气候因子之间的关系.2010年凋落物总量和往年相比无显著差异,但是叶凋落总量、旱季凋落物总量、旱季叶凋落量为历年来最高,其中旱季叶凋落物量比一般年份平均高35.2％ (0.81 t/hm2).而2010年附生苔蘚年凋落量为历年来最低.2010年最旱月的乔木层和灌木层叶面积指数和2005同期相比无显著差异,但是草本层叶面积指数却极显著低于2005年同期.因此,2010年初西南干旱尽管使哀牢山常绿阔叶林旱季落叶增加,但还没有到显著影响冠层叶面积指数的程度.而草本层和附生苔藓的生长则受到了干旱事件的显著影响.此外,哀牢山常绿阔叶林年总凋落量和年降水量显著正相关,而和年均温却不相关,表明该亚热带森林凋落物量主要由降水而非温度决定.     

基于数码相片Gamma校正的水稻叶面积指数估算

随着数码相机的日益普及,利用数码相机进行作物叶面积指数(LAI)测量不断得以应用。由于数码相机成像时会对入射光辐射强度进行Gamma编码变换,输出的相片DN(Digital Number)值与入射光辐射强度呈非线性关系,会造成在确定相片中植被叶片与背景的分割阈值时出现误差,并最终导致LAI估算存在较大不确定性。以水稻为研究对象,获取不同生长期水稻冠层相片并结合同步LAI 2000测量的LAI数据,基于相片Gamma校正原理,对水稻不同生长期冠层相片进行Gamma校正,在此基础上利用冠层孔隙率方法,估算不同生长期水稻LAI。结果表明,经过Gamma校正相片估算的水稻LAI总体精度有显著提高,相片估算的IMAGE LAI与LAI-2000测量值比较的决定系数达到0.71(P0.05)。在整个观测期内,两种方法观测的LAI值在时间变化趋势上表现一致,但在不同生长期内存在差别,在水稻分蘖期和拔节期相片估算的IMAGE LAI要高于LAI-2000测量值,孕穗期到抽穗期期间IMAGE LAI低于LAI-2000测量值,乳熟期到成熟期IMAGE LAI又高于LAI-2000的观测结果。     

利用不同方法测定红松人工林叶面积指数的季节动态

采用2种异速生长方程法、凋落物法、综合法(对光学仪器法进行木质部分及集聚效应校正后结合凋落物法)和光学仪器法测定了小兴安岭红松(Pinus koraiensis)人工林的叶面积指数(LAI)。首先利用光学仪器法测定有效叶面积指数(Le)的季节动态;其次为获得相对准确LAI,基于生长季节(5—8月)的展叶调查,结合凋落物法、综合法和2种异速生长方程法分别测定LAI的季节动态。结果表明:生长季节红松叶片8月初停止生长,迟于其他树种约两周;不同方法测定红松人工林LAI的季节变化均呈单峰型,且在8月初达到峰值,分别为异速生长方法-B(10.58)凋落物法(7.90)异速生长方法-A(6.70)综合法(4.41)光学仪器法(1.81);在整个调查期内(5月至11月),相对于异速生长方法-B、凋落物法、异速生长方法-A和综合法,光学仪器法分别平均低估81.69%、75.50%、70.18%和48.90%。本研究探讨了非破坏条件下测定红松人工林LAI季节动态的直接方法,并比较了不同方法之间的差异,研究结果可为有效测定常绿针叶林LAI提供参考。     

基于光学仪器法测定谷地云冷杉林叶面积指数的季节变化

利用半球摄影法(DHP)和LAI-2000植物冠层分析仪两种光学仪器法(间接法)以及凋落物法(直接法),研究了小兴安岭谷地云冷杉林叶面积指数(LAI)的季节变化,并构建了不同季节直接法与间接法测定的LAI间的相关关系.结果表明: 在整个试验期间,DHP测定的LAI比直接法测定值低估40%～48%, LAI-2000植物冠层分析仪的低估范围为15%～26%;不同时期直接法与DHP和LAI-2000植物冠层分析仪测定的LAI均显著相关, 且均可合并为A、B、C 3类预测模型, 可以分别预测5和11月, 6、9和10月, 7和8月的LAI.本研究结果可为高效、准确地测定针叶林LAI的季节变化提供参考.     

利用3种校正方案提高间接法测定兴安落叶松人工林叶面积指数的精度

木质部和集聚效应是影响间接法测定叶面积指数(LAI)精度的主要因素, 尤其是木质部的校正一直存在争议。针对这一问题, 该研究首先利用半球摄影法(DHP)和LAI-2000植物冠层分析仪法(LAI-2000法) 2种间接法测定了小兴安岭兴安落叶松(Larix gmelinii)人工林叶面积最大时期的有效LAI (L_e), 然后提出了A、B、C 3种校正方案来提高间接法的测定精度。同时, 利用凋落物法和异速生长方程法2种直接法测定LAI, 以凋落物法测定值为标准来评估3种校正方案的校正效果, 并检验天顶角范围对校正结果是否存在显著影响。结果表明: 在0-45° (1-3环)、0-60° (1-4环)、45°-60° (4环)及0-75° (1-5环) 4种不同天顶角范围内, DHP测定的L_e比凋落物法、异速生长方程法测定值分别低估19%-32%和8%-29%; 而LAI-2000法也得到相似的结论, 分别低估9%-30%和8%-28%。虽然校正方案A高估了木质部对LAI的贡献, 但在45º-60º天顶角范围内, 能有效地校正DHP测定的L_e, 在1-3环和1-4环天顶角范围内, 能有效地校正LAI-2000法测定的L_e。4种天顶角范围内, 校正方案B均能有效地校正DHP测定的L_e。整体来看, 4种天顶角范围内, 校正方案C对DHP和LAI-2000法测定值的校正效果均优于其他2种方案。研究结果表明除木质部和集聚效应外, 天顶角范围的选择也是决定间接法测定LAI精度的重要因素。     

基于叶面积指数反演的区域冬小麦单产遥感估测

利用定量遥感技术反演的叶面积指数（LAI）在中国北方黄淮海地区典型县市进行冬小麦单产预测研究.为提高数据质量和减少估产误差,利用Savitzky-Golay滤波技术降低云对NDVI数据的影响及数据缺失;通过冬小麦实测LAI进行时序内插,模拟得到实测点每日冬小麦LAI,继而获得实测点主要生育时期平均LAI;在此基础上,建立了冬小麦主要生育时期平均LAI与作物单产关系模型,改变目前利用生育时期内某一时间点LAI代替整个生育时期LAI的方法;在模型择优基础上,得到最佳遥感估产关键期--开花期LAI与单产统计模型;最后,利用MODIS-NDVI经验模型反演得到的开花期平均LAI进行2008年冬小麦单产预测.结果表明：与地面实测的冬小麦单产相比,研究区估产平均相对误差为1.21%,RMSE达到257.33 kg·hm^-2,可以满足大范围估产的要求.利用上述方法可以在研究区冬小麦收获前20～30 d进行准确的单产估计.     

湿地松林叶面积指数测算

对湿地松（Pinus elliotii）当年生和多年生两针一束、三针一束叶片的长度、宽度、厚度和重量分别进行量测,据此探讨不同类型叶片的叶形和比叶面积差异,并结合样地调查数据对中科院千烟洲试验站湿地松人工林的叶面积指数进行计算。结果表明：湿地松三针一束叶片合拢后横切面基本呈圆形,当年生叶和多年生叶的平均直径分别为1．688mm和1.706mm;两针一束叶片合拢后从统计学上讲横切面不是圆形,而是椭圆形,叶片厚度方向直径大于宽度方向（当年生叶厚度和宽度方向直径分别为1．580ram和1．422mm,多年生叶分别为1．568mm和1.410mm）,但如果把厚度和宽度方向直径的平均值近似成圆柱体直径计算时误差在3％以内;如果只用厚度或宽度方向直径代表平均直径计算结果会有2％。10％的误差;当年生叶和多年生叶、两针一束叶和三针一束叶之间比叶面积差别很大,计算的三种比叶面积（投影比叶面积、圆柱面比叶面积和比表面积）中,当年生叶的比叶面积明显大于多年生叶,三针一束叶片的投影比叶面积和比表面积都大于两针一束叶片,但圆柱面比叶面积恰好相反。湿地松林的叶面积指数若按投影叶面积算为3．61,按圆柱面的外表面算为5．12,按总表面积的一半算为4．52,比利用冠层分析仪测量的结果略大。     

大麦叶面积指数的模拟研究

在连续观测和定量分析的基础上,采用单株叶面积最大值作为品种遗传参数,用两段非线性方程构建了大麦叶面积指数随生理发育时间（Physiological development time,PDT）变化的动态模型．模型将经验性和机理性有机结合,考虑了温度和氮素营养对叶片生长的影响,较好的解决了两段非线性方程的衔接问题;不同品种、氮肥处理、播期以及种植地域间检验结果表明,叶面积指数模拟值与观测值的绝对预测误差为0．007-1．486,RMSE为0．109-0．718．     

利用直接法和间接法测定针阔混交林叶面积指数的季节动态

利用光学仪器法能够快速、高效地测定森林生态系统的叶面积指数(leaf area index, LAI)。然而, 评估该方法测定针阔混交林LAI季节动态准确性的研究较少。该研究基于凋落物法测定了小兴安岭地区阔叶红松(Pinus koraiensis)林LAI的季节动态, 其结果可代表真实的LAI。参考真实的LAI, 对半球摄影法(digital hemispherical photography, DHP)和LAI-2000植物冠层分析仪测定的有效叶面积指数(effective LAI, L_e)进行了评估。首先对DHP测定LAI过程中采用的不合理曝光模式(自动曝光)进行了系统校正。同时, 测定了光学仪器法估测LAI的主要影响因素(包括木质比例(woody-to-total area ratio, α)、集聚指数(clumping index, Ω_E)和针簇比(needle-to-shoot area ratio, γ_E))的季节变化。结果表明: 3种不同方法测定的LAI均表现为单峰型的季节变化, 8月初达到峰值。从5月至11月, DHP测定的L_e比真实的LAI低估50%-59%, 平均低估55%; 而LAI-2000植物冠层分析仪测定的L_e比真实的LAI低估19%-35%, 平均低估27%。DHP测定的L_e 经过自动曝光, α、Ω_E和γ_E校正后, 精度明显提高, 但仍比真实的LAI低估6%-15%, 平均低估9%; 相对而言, LAI-2000植物冠层分析仪测定的L_e经过α、Ω_E和γ_E校正后, 精度明显提高, 各时期与真实的LAI的差异均小于9%。研究结果表明, 考虑木质部和集聚效应对光学仪器法的影响后, DHP和LAI-2000植物冠层分析仪均能相对准确地测定针阔混交林LAI的季节动态, 其中, DHP的测定精度高于85%, 而LAI-2000植物冠层分析仪的测定精度高于91%。     

鼎湖山森林群落的几种叶面积指数测定方法的比较

鼎湖山森林群落的几种叶面积指数测定方法的比较ＣＯＭＰＡＲＩＳＯＮＯＦＭＥＴＨＯＤＳＯＦＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＬＥＡＦＡＲＥＡＩＮＤＥＸＩＮＤＩＮＧＨＵＳＨＡＮＦＯＲＥＳＴＳ任海彭少麟ＲｅｎＨａｉＰｅｎｇＳｈａｏｌｉｎ（中国科学院华南植物研究所,广州,...     

叶面积指数的研究和应用进展

对叶面积指数(LAI)提出50多年来,在植物光合作用、蒸腾作用、联系光合和蒸腾的关系和构成生产力基础的研究,在林分、景观以及地区尺度上对碳、能量、水分通量的研究,借助遥感技术建立森林生态系统的生长模型以及研究森林生态系统的能量和水分交换等方面的研究和应用进展进行了综述。LAI作为进行植物群体和群落生长分析的一个重要参数,已在农业、果树业、林业以及生物学、生态学等领域得到广泛应用。     

千烟洲针叶林的比叶面积及叶面积指数

根据实测数据计算了湿地松(Pinus elliotii)、马尾松(P. massoniana) 和杉木(Cunninghamia lanceolata)不同年龄、不同类型叶片的生物量和比叶面积,并结合样地调查数据和相对生长方程计算了中国科学院千烟洲试验站20年生湿地松林、马尾松林、杉木林和针叶混交林的叶面积指数。根据拟合结果,选择如下方程计算3个树种的叶生物量:湿地松W=12.074 1D^{2.151 5}、马尾松W=6.972 7D^{2.197 3}和杉木W=5.261 9D^{2.302 7}。湿地松林的叶生物量(0.822 kg·m^-2)最大,其次为针叶混交林(0.679 kg·m^-2),马尾松林和杉木林相差不大(分别为林0.528和0.572 kg·m^-2)。不同树种、不同年龄、不同类型叶片的比叶面积比较发现,新叶的比叶面积大于老叶,三针一束叶的比叶面积略大于两针一束叶,马尾松的平均半比表面积(8.62 m²·kg^-1)大于湿地松(6.04 m²·kg^-1)和杉木(7.91 m²·kg^-1)。胸径与单木叶片半表面积之间的经验方程为:湿地松LA=0.073D^{2.151 5}、马尾松LA=0.060D^{2.197 3}和杉木LA=0.042D^{2.302 7}。据此计算湿地松林的叶面积指数为5.03,马尾松林和杉木林为4.31,针叶混交林为4.77,该结果比利用CI-110植被冠层数字图像仪测得的结果偏大。     

落叶收集法测定叶面积指数的快速取样方法

叶面积指数(LAI)是植被冠层结构的一个重要参数,它不仅是许多生态和气候模型的重要输入变量,而且是生态系统动态变化监测的一个重要指标。LAI可通过各种间接和直接的手段来观测,而间接观测的LAI值常常需要直接的观测数据来校验。落叶收集法是一种广泛使用的直接观测LAI的方法,过去的研究还未发现有涉及落叶收集的取样技术及其观测精度的内容。对长白山和北京地区落叶阔叶林的落叶进行了3a的观测,每年一次性收集落叶样品分析,研究结果表明:①不同层次落叶的含水量差异巨大,且落叶含水量的日变化明显。上下层落叶的含水量绝对值差异高达10%以上,日变化绝对值差异高达20%以上。因此,在野外收集落叶样本时,为减小落叶含水量变化所导致的LAI观测误差,应从上到下直到地面进行取样,且尽可能多地收集落叶样本。②在落叶阔叶人工林和天然林里,无论样地的大小(1hm2或30m×30m样地),无论取样单元的大小(1m2或25m2分辨率),林内的LAI分布很不均匀,LAI介于0-15.5(1m2分辨率的1hm2样地)或者2.6-9.1(25m2分辨率的30m×30m样地)。③要准确测定落叶林的LAI,收集落叶的样地面积越大越好,且尽量选择地势平坦的样地。对于1hm2或者30m×30m大小的样地,可随机布设一个10m×10m的小样地来观测,精度分别可达85%、80%。④10m×10m小样地的LAI观测,可将其分为4个相邻的5m×5m小样进行取样。对每个5m×5m小样,快速的取样方法是:Ⅰ.随机布设6个1m2取样,这样取样可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为90%、75%、70%左右。Ⅱ.随机布设11个1m2取样。可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为94%、80%、75%左右。     

3类典型温带山地森林的叶面积指数的季节动态: 多种监测方法比较

 叶面积指数(leaf area index, LAI)是定量描述冠层结构的最有效指标之一。鉴于森林冠层三维结构的高度复杂性和异质性, 迄今仍没有形成统一标准的LAI测量方法。该文利用LAI-2000冠层分析仪、CI-110冠层分析仪和半球摄影法(digital hemispherical photograph, DHP), 对北京东灵山地区以蒙古栎(Quercus mongolica)为主的落叶阔叶林、华北落叶松(Larix gmelinii var. principis-rupprechtii)林和油松(Pinus tabuliformis)林的有效叶面积指数(effective leaf area index, LAI_e)进行了动态监测, 探寻其季节变化规律。为准确地估算温带山地主要森林类型的LAI, 对光学仪器测量值进行了去除木质成分、聚集效应等校正, 与基于凋落物收集法的相应实测值进行了比较分析。结果表明: 3种典型森林在生长季期间叶片生长均呈现单峰型; 3种光学仪器测量方法的同期LAI_e数值大小顺序为: LAI-2000冠层分析仪>DHP>CI-110冠层分析仪。光学仪器的直接测量值LAI_e包含了木质成分的贡献, 钝化了季节动态的变化幅度, 这对有明显季节交替的落叶林尤为突出。经校正, LAI-2000冠层分析仪和DHP的测量值与实测值都表现出显著的相关性, 其中LAI-2000冠层分析仪最适于采用基于空隙大小的校正方法, 而基于空隙度和空隙大小的综合算法则是校正DHP的最佳选择。结合经济成本和野外实际操作等因素考虑, DHP具有更大的推广优势, 特别适用于温带山地落叶林。     

利用冠层光谱估测烟草叶面积指数和地上生物量

综合多种烟草类型、品种及肥料处理因素,分析了17种光谱参数与烟草叶面积指数（LAI）、地上鲜生物重（AFW）、地上干生物重（ADW）的关系,建立逐步回归模型对烟草LAI、AFW、ADW进行估测并结合相关分析筛选出相应的特征变量。结果表明：5个回归方程的复确定系数R^2、回归系数相伴概率均达到显著水平。包含17个光谱参量的逐步回归方程筛选出的第一自变量均为Rg／Rr,相关分析及散点图分析亦得出Rg／Rr与LAI、AFW、ADW相关系数分别为0．759、0．611、0．647,R^2为0．576、0．3727、0．4184,均达到极显著水平,证明烟草LAI、AFW、ADW的特征变量为Rg／Rr。仅采用8种植被指数建立模型,证明利用比值植被指数（RVI）估测LAI、ADW亦是可行的。经过统计检验,建立的模型估测效果均较好,估测值与实测值的相关性均达到显著水平,其中包含特征变量Rg／Rr的回归模型估测效果优于RVI构建的模型。表明采用高分辨率光谱或宽波段光谱提取光谱变量可对烟草LAI、AFW、ADW进行监测,并可根据数据条件选择有效的估测模型,为烟草遥感数据分析提供方法。