Method for assessing of leaf area index using lidar data

Zaproponowana została metoda zdalnej oceny LAI z zastosowaniem materiałów lotniczego skaningu lidarowego. Obliczeniowa część metody opiera się na modelu regresji pomiędzy wartościami wskaźnika LAI i danymi lotniczego skaningu lidarowego. Opracowane zostały równania regresji wielokrotnej. Przedstawione zostały wyniki testowania proponowanej metody, które potwierdzają jej wydajność i wysoką dokładność. Przedstawiony został przegląd nowoczesnych metod oceny wskaźnika powierzchni liści (LAI) – jednego z najbardziej kompleksowych i obiektywnych wskaźników produkcyjnej aktywności roślinności. Krótko opisano naziemne metody oceny LAI oraz ich oprzyrządowanie. Zauważono, że główną i niewątpliwą zaletą naziemnej metody oceny LAI jest wiarygodność uzyskanych wyników. Przy konieczności oceny poziomu aktywności roślinności na dużych obszarach i przy ograniczonych zasobach czasowych, zastosowanie technik naziemnych napotyka poważne trudności. W takich przypadkach bardziej obiecującym okazuje się podejście związane z zastosowaniem zdalnych technik i technologii. Pokazano kierunki ewentualnych dalszych kroków do zwiększenia dokładności metody.A remote sensing method for assessing LAI index using airborne lidar data is proposed. A calculation body of the proposed method is based on regression model which couples LAI value and lidar data derivatives. Multiple regression equation is constructed. The results of experi-mental investigation confirm the effectiveness and high accuracy of the proposed method. The paper presents a review of the contemporary approaches to the assessment of leaf area index (LAI) as one of most comprehensive and objective indicators of photosynthesis processes activity of vegetation. Methods for LAI in-situ assessing, its procedures and instrumental support are described in brief. It is emphasized that the main and absolute advantage of in-situ methods is the reliability of calculated LAI estimates. However, the application of in-situ methods is connected with significant problems when it is necessary to assess photosynthesis processes activity level for vegetation in cases of vast areas with time limitations. As the authors observe, for similar cases is more promising to use remote sensing techniques and technologies. Directions for further research to improve the precision of the method are outlined therewith