VitiCanopy（De Bei等人，2016年）使用该设备的前置内置摄像头和GPS功能，自动实现对树冠向上看的数字图像进行图像分析算法，并计算相关的树冠架构参数。
通过间隙分数分析，葡萄干计算树冠结构的以下参数：
& bull; 叶面积指数 （LAI）：单位地面面积叶组织的总单侧面积。 = 牛市; 有效叶面积指数 （LAIe）： LAI 由组值索引校正。 • 牛市; 树冠覆盖：树冠垂直投影覆盖地面面积的百分比（分数）。当整个图像被树叶覆盖时，树冠覆盖等于 1，没有间隙。 • 顶篷孔隙度：图像（空间）内间隙的百分比，可与光线穿透顶篷有关。 & bull; Cluming 指数：有效植物或叶面积指数与实际植物或叶面积指数的比率（麦克法兰等人，2007 年）。当树叶随机分布在树冠中时，它等于1;当树叶更聚集在块状物中时，它小于1。对于葡萄藤，此因子接近或等于 1（随机分散），除非图像中存在大间隙，其中不存在树冠。
上述参数是根据Fuentes等人（2008年、2014年）中描述的算法计算的，这些算法是根据麦克法兰等人（2007年）计算的：
树叶投射覆盖的分数（ Ff ) • 1- tg/tp 皇冠盖 （ Fc ) • 1- lg/tp 冠孔隙度 （ Φ ) \ ff/ fc 其中 lg = 大间隙像素，tg = 所有间隙的总像素，tp = 总间隙像素。
LAI 的计算方式如下： LAI = -fc lnΦ/k 其中 k 是光消光系数。
*请注意，对于小道消息 k 已报告在 0.65 和 0.75 之间变化。应用程序默认 k 值设置为 0.7，如 Fuentes 等人（2014 年）、De Bei 等人（2016 年）中报告的葡萄藤值。通过测量顶篷 （Io） 顶部的光合作用活性辐射 （PAR） 和图像拍摄位置 （I） 以更高的精度，可以获取每个图像的特定 k 值。在这种情况下，k = 1 =减;I/Io（Poblete 等人，2015 年）。使用应用可选择适当的 k 值，以测量葡萄藤以外的作物的 LAI。
该应用程序还计算组分索引： [欧米茄;（0） = （1 - + Phi;） ln（1 -ff）/ln（Φ）ff 组形指数是获得有效 LAI （LAI） 作为产品的有效的修正因子： 莱 · 莱 x = 欧米茄;（0）
引用 德贝 R.富恩特斯公司;吉利哈姆 M.;泰尔曼S.;爱德华兹 E.;比安奇尼 N.;史密斯 J.;柯林斯 C. 2016.葡萄干：一个免费的计算机应用程序，以估计葡萄藤的冠状活力和孔隙度。传感器 2016， 16， 585.
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富恩特斯 S.， 帕尔默 A. r.， 泰勒 D.， 泽佩尔 M.， 惠特利 R.， Eamus D. 2008.利用数字图像、Matlab®、编程及其在研究LAI遥感和现场测量之间的关系时对林地生态系统的叶面积指数（LAI）进行估算的自动化程序。功能植物生物学， 35： 1070-1079
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版本历史记录
- 版本 1.0.2 发布于 2016-11-24
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软件信息
- 软件分类： 系统实用程序 > 系统维护
- 发布者： Adelaide Research & Innovation Pty Ltd
- 许可： 免费
- 价格： N/A
- 版本： 1.0.2
- 适用平台： android