VitiCanopy 1.0.2
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VitiCanopy(De Bei et al., 2016)は、デバイスの前面内蔵カメラとGPS機能を使用して、キャノピーの上向きのデジタル画像に画像分析アルゴリズムを自動的に実装し、関連するキャノピーアーキテクチャパラメータを計算します。
ギャップ分率解析により、VitiCanopy はキャノピーアーキテクチャの次のパラメータを計算します。
• リーフエリア指数(LAI):ユニットの地上面積あたりの葉組織の総片側面積。 • 有効リーフエリア指数(LAIe):LAIは束のインデックスによって修正されました。 • キャノピーカバー:キャノピーの垂直投影で覆われた地面積の割合(分数)。キャノピーカバーは、画像全体が葉で覆われ、ギャップがない場合は1に等しくなります。 • キャノピー空隙率: 画像内のギャップの割合 (スペース) であり、キャノピーを通る光の透過に関連する可能性があります。 • Clumping指数:実際の植物または葉面積指数に対する有効な植物または葉面積指数の比率(マクファーレンら、2007年)。葉がキャノピーにランダムに分布し、葉が塊でよりクラスター化されると1未満の場合は1に等しくなります。ブドウのブドウの場合、この因子は、キャノピーが存在しない大きなギャップを持つ画像のセクションがない限り、1(ランダム分散)に近い以上です。
上記のパラメータは、マクファーレンら(2007)から計算されたFuentesら(2008、2014)に記載されたアルゴリズムに従って計算されます。
葉の射出カバーの画分( Ff ) = 1 - tg/tp クラウンカバー( Fc ) = 1- lg/tp クラウン空隙率( Φ ) = ff/ fc lg = 大きなギャップピクセル、tg = すべてのギャップの合計ピクセル、tp = 合計ギャップピクセル。
LAI は次のように計算されます。 ライ = -fc lnΦ/k ここでkは光の消光係数です。
*ブドウの木の場合は0.65~0.75の間で変化すると報告されています。アプリのデフォルトのk値は、フエンテスら(2014)、De Beiら(2016)のブドウの報告に対して0.7に設定されています。画像当たりの特定のk値は、キャノピー(Io)の上部にある光合成活性放射(PAR)を測定し、画像が撮影された場所(I)からより正確に得ることができます。この場合、k = 1 &マイナス;I/Io(Pobleteら、2015)。ブドウの木以外の作物のLAIは、適切なk値を選択することにより、アプリを使用して測定することができます。
アプリはまた、束のインデックスを計算します。 &オメガ;(0) = (1- Φ) ln(1-ff)/ln(Φ)ff 凝集指数は、製品として有効なLAI(LAIe)を得るための補正要因です。 ライエ = ライ×オメガ;(0)
参照 デ・ビー R.;フエンテス S.ギリハム M.タイアマンS.エドワーズ E.ビアンキーニ N.スミス J.コリンズC.2016。VitiCanopy:ブドウの木のためのキャノピーの活力と気孔率を推定する無料のコンピュータアプリ。センサー2016、16、585。
フエンテスS.、ポブレテ・エチェベリアC.、オルテガ・ファリアスS.、タイアマンS.D.、デベイR.2014。カバー写真、ビデオ、計算解析法を用いたブドウ冠キャノピーからの葉面積指数(LAI)の自動推定。オーストラリアブドウとワイン研究のオーストラリアジャーナル、 20 (3): 465-473
フエンテスS.、パーマーA.R.、テイラーD.、ツェッペルM.、ホイットリーR.、イーマスD.2008。デジタル画像を使用した森林生態系の葉面積指数(LAI)を推定するための自動手順Matlab®プログラミングと、LAIの遠隔感覚と現場測定の関係を調べるアプリケーション。機能性植物生物学, 35: 1070-1079
マクファーレンC.、アーントS.K.、Livesley S.J.、エドガーA.C、ホワイトD.A.、アダムスM.A.、イーマスD.2007。カバーとフルフレーム魚眼写真を用いた垂直葉を有するユーカリ林における葉面積指数の推定。森林生態学と管理, 242(2-3): 756-763
ポブレテ・エチェバー&イ急性;a C.,フエンテスS.,オルテガ・ファリアスS.,ゴンザレス・タリスJ.,ユーリJ.A. 2015.可変光消光係数を用いてリンゴの木の葉面積指数(LAI)を推定するためのデジタルカバー写真。センサー、 15: 2860-2872