VitiCanopy 1.0.2

Tentang VitiCanopy

VitiCanopy (De Bei et al., 2016) menggunakan kamera depan bawaan dan kemampuan GPS perangkat untuk secara otomatis mengimplementasikan algoritme analisis gambar pada gambar digital kanopi yang tampak ke atas dan menghitung parameter arsitektur kanopi yang relevan.

Melalui analisis fraksi kesenjangan VitiCanopy menghitung parameter arsitektur kanopi berikut:

• Indeks area daun (LAI): total area satu sisi jaringan daun per unit area tanah. • Indeks area daun efektif (LAIe): LAI dikoreksi oleh indeks rumpun. • Penutup kanopi: persentase (pecahan) area tanah yang dicakup oleh proyeksi vertikal kanopi. Penutup kanopi sama dengan 1 ketika seluruh gambar ditutupi oleh daun, tanpa celah. • Canopy porosity: persentase celah dalam gambar (spasi), yang dapat terkait dengan penetrasi cahaya melalui kanopi. Indeks • Clumping: rasio indeks tanaman atau area daun yang efektif terhadap indeks tanaman atau area daun aktual (Macfarlane et al., 2007). Ini sama dengan 1 ketika dedaunan didistribusikan secara acak dalam kanopi dan kurang dari satu ketika dedaunan menjadi lebih berkerumun dalam benjolan. Untuk selentingan faktor ini dekat atau sama dengan 1 (dispersi acak), kecuali ada bagian gambar dengan celah besar di mana tidak ada kanopi yang ada.

Parameter yang disebutkan di atas dihitung sesuai dengan algoritma yang dijelaskan dalam Fuentes et al. (2008, 2014), yang dihitung dari Macfarlane et al. (2007):

pecahan penutup proyektif dedaunan ( Ff ) =1- tg/tp sampul mahkota ( Fc ) =1- lg/tp porositas mahkota ( & Phi; ) =ff/ fc Di mana lg = piksel celah besar, tg = total piksel di semua celah, tp = total gap pixels.

LAI dihitung sebagai: LAI = -fc lnΦ/k Dimana k adalah koefisien kepunahan cahaya.

*Harap dicatat bahwa untuk selentingan k telah dilaporkan bervariasi antara 0,65 dan 0,75. Nilai k default untuk Aplikasi ditetapkan pada 0,7 seperti yang dilaporkan untuk selentingan di Fuentes et al., (2014), De Bei et al., (2016). Nilai k spesifik per gambar dapat diperoleh dengan mengukur Photosynthetic Active Radiation (PAR) di bagian atas kanopi (Io) dan dari mana gambar diambil (I) untuk lebih akurat. Dalam hal ini k = 1 − I/Io (Poblete et al., 2015). LAI untuk tanaman selain selentingan dapat diukur menggunakan Aplikasi dengan memilih nilai k yang sesuai.

Aplikasi ini juga menghitung indeks rumpun: Ω(0) = (1- & Phi;) dalam(1-ff)/ln(Φ)ff Indeks rumpun adalah faktor koreksi untuk mendapatkan LAI (LAIe) yang efektif sebagai produk: LAIE = LAI x & Omega;(0)

Referensi De Bei R.; Fuentes S.; Gilliham M.; Tyerman S.; Edwards E.; Bianchini N.; Smith J.; Collins C. 2016. VitiCanopy: Aplikasi komputer gratis untuk memperkirakan semangat kanopi dan porositas untuk selentingan. Sensor 2016, 16, 585.

Fuentes S., Poblete-Echeverria C., Ortega-Farias S., Tyerman S.D., De Bei R. 2014. Estimasi indeks area daun (LAI) otomatis dari kanopi selentingan menggunakan fotografi sampul, video, dan metode analisis komputasi. Australian Journal of Grape and Wine Research, 20 (3): 465-473

Fuentes S., Palmer A.R., Taylor D., Zeppel M., Whitley R., Eamus D. 2008. Prosedur otomatis untuk memperkirakan indeks area daun (LAI) ekosistem hutan menggunakan citra digital, Matlab® pemrograman dan penerapannya untuk pemeriksaan hubungan antara pengukuran LAI yang masuk akal dari jarak jauh dan lapangan. Biologi Tanaman Fungsional, 35: 1070-1079

Macfarlane C., Arndt S.K., Livesley S.J., Edgar A.C., White D.A., Adams M.A., Eamus D. 2007. Estimasi indeks area daun di hutan kayu putih dengan dedaunan vertikal, menggunakan fotografi fisheye penutup dan bingkai penuh. Ekologi dan Manajemen Hutan, 242(2-3): 756-763

Poblete-Echeverría C., Fuentes S., Ortega-Farias S., Gonzalez-Talice J., Yuri J.A. 2015. Fotografi sampul digital untuk memperkirakan indeks area daun (LAI) di pohon apel menggunakan koefisien kepunahan cahaya variabel. Sensor, 15: 2860-2872