葉面積指数の計算

葉面積指数、すなわち LAI は、樹冠の片面の緑葉面積を、その葉が占める地面積で割った値です。生態学者、農学者、リモートセンシングの分析者は、この無次元の比を使って草原、麦畑、閉鎖林を同じ尺度で比べます。LAI が 1 なら地面 1 平方メートルあたり葉 1 平方メートル、 LAI が 4 なら樹冠が区画の上に葉 4 層ぶんを積んでいることになります。この葉面積指数の計算機は、すでに持っている葉と地面の測定値 — スキャナの平方ミリメートル、プラニメータの平方センチメートル、現地図のヘクタール、農場記録のエーカー — を平方メートルへ直し、 Watson の片面の定義、すなわち LAI は A_leaf 割る A_ground を適用します。結果を bare、 sparse、 open、 closed、 dense に分類するので、実験ノートを衛星プロダクトの横に置いても LAI と樹冠被覆を混ぜません。

葉面積指数の意味と LAI の求め方

葉面積指数は、緑葉の片面の総面積を、その葉が占める地面積で割る Watson の 1947 年の比です。片面とは、各葉身の投影面積を一度だけ数えることであり、両面葉の表裏でも、三次元スキャンが返すしわだらけの表面でもありません。作物モデル、森林インベントリ、大半の衛星 LAI プロダクトが使う約束です。

分子も分母も面積なので商は無次元です。LAI が 1.0 なら地面 1 平方メートルあたり葉 1 平方メートルであり、区画を平方センチメートルで測ってもエーカーで測っても同じです。本計算機は各測定を正確な SI 係数と、国際フィートによる平方インチ・平方フィート・平方ヤード・エーカーの定義で平方メートルへ直し、それから割ります。

正の区画の上で葉面積が 0 なら正当な裸の樹冠であり、 LAI は 0 を返します。地面積が 0 または負なら区画ではないので、ゼロ除算せず要求を拒否します。教育用の帯は、 LAI が 1 未満を疎または実生、 1 から 3 を開放作物や疎林、 3 から 6 を閉鎖樹冠、 6 以上を多層の密林とします。

これらは方位であり種の鍵ではありません。雄穂期のトウモロコシ畑と温帯広葉樹の林分が LAI 4 を共有することもあります。この関係は写真、セプトメータの間隙率、 NDVI シーンから LAI を推定しません。

すでに測った二つの面積から定義を評価します。破壊採取やアロメトリの葉面積合計を光学プロダクトと比べる前に必要な、まさにその照合です。

葉面積指数の計算機が役立つ場面

教育実験室は、学生が LAI を樹冠被覆や比葉面積と混同するのをやめるために葉面積指数の計算機を使います。被覆は葉に隠された地面の割合で 1 を超えられません。LAI は積み重なった層を数え、しばしば 1 を超えます。

比葉面積は乾燥質量あたりの葉面積であり、組織の形質であって樹冠の積み重ねではありません。葉身を平方センチメートルでスキャンし、方形枠を平方メートルで測る収穫葉の実習には、両列がすでに同じ単位だと黙って仮定する表計算ではなく、混在単位の経路が必要です。作物コンサルタントは、既知の収穫枠からの破壊試料を LAI に直し、携帯光学読取りや衛星画素と比べます。

森林インベントリ班は、固定区画上のアロメトリ葉面積推定でも同じことをし、野帳とリモートセンシング場面が一つの数を共有するようにします。葉面積指数の計算機で順位を取るコンテンツサイトは、葉面積だけの単位変換や NDVI から LAI への模型を共食いしてはいけません。

それらの検索は単位変更やリモートセンシングの伝達関数を求め、片面葉面積対地面積という Watson の比ではありません。検証失敗は残高を消費しません。テストで lai と換算平方メートル欄を固定し、面積を宣言上限内に保てば、 6 割る 2 について講義ノート、 LMS プラグイン、収穫スクリプトで同じ 3.0 が得られます。