XST-LAINet 全自动叶面积指数仪
产品概述
叶面积指数（LAI）是植被冠层结构特征的重要参数，常用于遥感模型、作物生长模型、产量预报模型、陆表过程模型。无线组网型叶面积指数仪（LAINet）在国内首次实现了LAI的全自动测量，能够在无人值守情况下连续自动获取长时间序列植被冠层叶面积指数。
采用分布式多点位同步观测，由多个成像式叶面积指数传感器垂直向上（向上型）或者垂直向下（向下型）获取植被冠层广角高清图像，进而通过数据采集器及后台数据分析程序自动获取植被冠层的实时叶面积指数。
向上拍摄型 主要适用于观测相对高大的植被类型：如乔木、灌木等森林植被，及玉米、甘蔗等较高大的农田植被。向上拍摄型采用广角摄像头（120°）获取植被冠层孔隙率来计算叶面积指数。
向下拍摄型 主要适用于监测低矮植物群体，如草地或作物生长初期低矮阶段等。
应用案例
XST-LAINet系列叶面积指数仪在遥感应用中经过验证，相关成果已被包括Remote Sensing of Environment、Science Bulletin等著名期刊论文发表并引用百余次。
中国科学院CERN网络生物分中心分布式植被指数项目，实现全国27个生态台站植物群落的植被指数和多点NDVI叶面积指数数据和图像的长期自动采集、传输与数据在线管理，台站类型涵盖森林、荒漠、草地、农田等四大类。
技术参数
| 整体性能 | 自动化数据采集与管理系统自动获取、存储并传输可提取植物群落叶面积指数的群落图像数据，实现图像数据自动入库与智能化管理。 远程实时监控支持远程在线查看实景图像及设备运行状态，确保数据可视化管理，便于实时监测与分析。 数据安全与备份机制采用数据采集器同步备份技术，确保数据不丢失，保障监测数据的完整性与可靠性。 智能电量管理与断电自恢复功能具备电池电量实时监控功能，低电量自动触发报警，避免因电力中断影响数据采集。系统在断电后恢复供电时可自动重启，无需人工干预，确保连续稳定运行。 高稳定性与环境适应性整机采用抗风、防雷及耐极端气候设计，系统稳定性强，适用于野外长期监测任务。 | |
| 成像式叶面积指数传感器 | 可根据植被情况，提供两种传感器类型：向下拍摄型和向上拍摄型 | |
| 成像分辨率 | 500万像素 | |
| 拍摄视场角 | 120° | |
| 向下拍摄型要求获取群落RGB图像和NDVI图像，支持叶面积指数计算 | ||
| 带无线通讯模块，支持jpeg原图回传 | ||
| 数据采集器 | 支持数据现场备份，存储空间64G 具有断点续传和5次重传功能 支持远程升级和修改采集频率 支持有线通讯接口： Ethernet网口、USB、RS232、RS485 支持无线通讯：支持wifi连接，支持4G网络 支持接入GPS模块，实现定位和校准时间的功能。 | |
| 数据处理软件 | 支持对原始时间序列图像数据进行批量处理功能：筛选、剔除和插补 | |
| 基于图像数据，可单机和在线批量导入和计算叶面积指数 | ||
| 具备时间序列曲线拟合并展示等功能 | ||
| 支持图像中按照兴趣区域自由选择图像范围进行计算 | ||