VitiCanopy İndir

Bug fixes.

Cihazın kamerası ve GPS özellikleri otomatik olarak saçaklar yukarı görünümlü dijital görüntüler üzerinde görüntü analizi algoritmaları uygulamak ve ilgili gölgelik mimari parametreleri hesaplamak için dahili VitiCanopy (De Bei ve ark., 2016) ön kullanır.

boşluk fraksiyonu analizi ile VitiCanopy gölgelik mimarisinin aşağıdaki parametreleri hesaplar:

& # 8226; & # 8195; yaprak alan indeksi (LAI): Birim zemin alanı başına yaprak dokusunun toplam tek taraflı alanı.
& # 8226; & # 8195; Etkili yaprak alan indeksi (Laie): LAI topaklanma indeksi ile düzeltildi.
& # 8226; & # 8195; Kanopi kapak: gölgelik düşey izdüşümü kapsadığı zemin alanı yüzdesi (fraksiyon). Gölgelik kapak resmin tamamını hiç boşluk olmayacak şekilde yapraklarla kaplı olduğunda, 1 eşittir.
& # 8226; & # 8195; Kanopi porozite: gölgelik ışık penetrasyonu ile ilgili olabilir görüntü (boşluk) içinde boşluklar, yüzdesi.
& # 8226; & # 8195; Topaklanma endeksi: (. Macfarlane ve ark, 2007) gerçek bitki veya yaprak alanı indeksi etkili bitki ya da yaprak alanı indeksi oranı. yeşillik rastgele bir gölgelik dağıtılır ve yeşillik topaklar daha kümelenmiş olduğunda daha az biridir zaman 1 eşittir. Hiçbir gölgelik mevcut büyük boşluklar ile resmin bölümleri olmadığı sürece dedikodu için, bu faktör, yakın ya da 1 (rastgele dağılım) eşittir.

Yukarıda belirtilen parametreler, Fuentes et al algoritmalara göre hesaplanmaktadır. (2008, 2014), Macfarlane ve ark hesaplandı hangi. (2007):

yeşillik yansıtmalı kapağının fraksiyonları ( ff ) = 1- tg / tp
taç kapak ( fc ) = 1- lg / tp
taç gözeneklilik ( Φ ) = ff / fc
Nerede lg = büyük bir boşluk piksel, tüm boşluklar, tp = toplam boşluk piksel tg = toplam piksel.

LAI olarak hesaplanır:
LAI-YP lnΦ / K =
Nerede k ışık söndürme katsayısıdır.

asma k 0.65 ve 0.75 arasında değiştiği rapor edilmiştir için * lütfen unutmayın. Fuentes ve ark asmaların için bildirilen App için varsayılan k değeri 0.7 olarak belirlenmiştir., (2014), De Bei ve diğ., (2016). görüntü başına belirli k değerleri gölgelik (Io) üstündeki Fotosentez Aktif Radyasyon (PAR) ölçerek ve görüntü daha doğruluk için (I) alınır nerede elde edilebilir. Bu durumda k = 1 - (. Poblete ve diğerleri, 2015) I / Io. dedikodu dışındaki ürünlerde LAI uygun k değerini seçerek App kullanarak ölçülebilir.

App ayrıca topaklanma endeksi hesaplar:
Ω (0) = (1-Φ) ln (1-ff) / ln (Φ) ff
Topaklanma indeks ürün olarak etkili LAI (Laie) elde etmek için bir düzeltme faktörü:
Laie = LAI w x (0)

Kaynaklar
De Bei R .; Fuentes S .; Gilliham M .; Tyerman S .; Edwards E .; Bianchini K .; Smith J .; Collins C. 2016 VitiCanopy: ücretsiz bir bilgisayar App dedikodu için gölgelik canlılığı ve gözenekliliği tahmin etmek. Sensörler 2016, 16, 585.

Fuentes S., Poblete-Echeverria C., Ortega-Farias S., Tyerman S.D., kapak fotoğraf, video ve bilgisayar analiz yöntemleri kullanılarak asma kanopiler gelen yaprak alan indeksi (LAI) De Bei R. 2014 Otomatik tahmini. Üzüm Australian Journal ve şarap Research, 20 (3): 465-473

Fuentes S., Palmer AR Taylor D., Zeppel M., Whitley R., Eamus D. 2008. dijital görüntüleri, Matlab® programlama ve onun uygulamayı kullanarak ormanlık ekosistemlerin yaprak alan indeksi (LAI) tahmin etmek için otomatik bir prosedür LAI ve uzaktan algılanan ve saha ölçümleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Fonksiyonel Bitki Biyolojisi, 35: 1070-1079

Macfarlane C., Arndt Spor Kulübü, Livesley S.J., Edgar A.C., Beyaz Başsavcı, Adams M.A., Eamus D. dikey yeşillik, kapağı kullanılarak ve tam kare balık gözü fotoğraf ile eucalypt ormanda yaprak alan indeksi 2007. tahmini. Orman Ekolojisi ve Yönetimi, 242 (2-3): 756-763

Poblete-Echeverría C, Fuentes S. Ortega-Farias S., Gonzalez-Talice J. Yuri J.A. 2015 Dijital değişken ışık söndürme katsayısı kullanılarak elma ağaçlarında yaprak alan indeksi (LAI) tahmin etmek için fotoğraf kapsamaktadır. Sensörler, 15: 2860-2872