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惠民短枝富士叶面积测算方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以惠民短枝富士苹果成熟叶片为试材,研究了叶长、叶宽、叶长×叶宽、叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积的关系.结果表明,叶长、叶宽、叶长×叶宽、叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积均呈正相关关系.叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积之间的相关系数分别为0.9625、0.9579、0.9825,叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积的复相关系数为0.9818、0.9827、0.9827,在0.01水平下达到了极显著水平.在此基础上建立了叶长(x_1)、叶宽(x_2)、叶长×叶宽、叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积(y)之间的回归方程y=2.4602 x_1+6.8076、y=3.9318x_2+7.6062、y=0.2646x_1x_2+16.31、y=6.328872+1.351x_1+1.951x_2、y=15.6358+0.167x_1+0.247x_1x_2、y=17.14327-0.358x_2+0.288x_1x_2,6个回归方程均可用于测算惠民短枝富士苹果的叶面积,其中以叶长和叶长×叶宽与叶面积的二元回归方程测算结果更为精确.在具体应用中,可根据所要求的精确度进行选择. 相似文献
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新高梨叶面积测量相关性分析及回归方程的建立 总被引：3，自引：0，他引：3
以新高梨成熟叶片为材料,研究了其叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积的关系.结果表明,叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积均呈正相关关系,相关系数分别为0.909 3、0.8316和0.948 8;叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积的复相关系数分别为0.956 0、0.948 9和0.949 4,差异均达极显著水平.在此基础上建立了叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积之间的3个简单线性回归方程及叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与叶面积之间的3个二元回归方程.6个回归方程均可用于测算新高梨的叶面积.其中,以叶长和叶宽与叶面积的二元回归方程:y=-19.612+3.672x_1+5.202x_2,测算结果更为精确.在具体应用中,可根据所需要的精确度和测定时的工作量进行选择. 相似文献
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以大久保成熟叶片为试材,研究了叶长(x1)、叶宽(x2)、叶长×叶宽与叶面积(LA,y)的关系。结果表明,叶长、叶宽、叶长×叶宽与LA均呈正相关关系,相关系数分别为0.9203、0.9297、0.9764;叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与LA的复相关系数分别为0.9866、0.9884、0.9884,差异均达到了极显著水平。在此基础上建立了叶长与LA、叶宽与LA、叶长×叶宽与LA 3个简单线性回归方程以及叶长和叶宽与LA、叶长和叶长×叶宽与LA、叶宽和叶长×叶宽与LA 3个二元回归方程。6个回归方程均可作为测算大久保桃的叶面积。其中,以叶长和叶长×叶宽与LA、叶宽和叶长×叶宽与LA的二元回归方程:Y=490.6048-4.9315x1+0.6816x1x2、Y=-213.244+18.6115x2+0.5527x1x2测算结果更为精确。在具体应用中,可根据所要求的精确度和测算时的工作量进行选择。 相似文献
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以仓方早生桃的成熟叶片为试材,研究了叶长(x1)、叶宽(x2)、叶长×叶宽与叶面积(LA,y)的关系。结果表明,叶长、叶宽、叶长×叶宽与LA均呈正相关关系,相关系数分别为0.9171、0.9445、0.9753;叶长和叶宽、叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与LA的复相关系数分别为0.9862、0.9876、0.9876,差异均达到了极显著水平。在此基础上建立了叶长与LA、叶宽与LA、叶长×叶宽与LA 3个简单线性回归方程以及叶长和叶宽与LA、叶长和叶长×叶宽与LA、叶宽和叶长×叶宽与LA 3个二元回归方程。6个回归方程均可作为测算仓方早生桃的叶面积。其中,以叶长和叶长×叶宽、叶宽和叶长×叶宽与LA的二元回归方程:y=128.6112+0.2677x1+0.6178x1x2、y=-59.0612+11.4454x2+0.5823x1x2测算结果更为精确。在具体应用中,可根据所要求的精确度和测算时的工作量进行选择。 相似文献
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红榉不同种源叶片形态性状变异 总被引：2，自引：0，他引：2
以5个红榉种源2年生幼树为材料,对其叶片叶面积、叶长、叶宽、叶周长、长宽比、形状因子和叶厚进行了调查和变异性分析。结果表明,红榉种源间叶面积、叶长、叶宽和叶周长的环境方差均大于其遗传方差,遗传方差分量所占百分比少,说明这些叶片形态性状受环境的影响更大;红榉叶片叶面积与叶长、叶宽呈极显著正相关,与叶周长呈显著相关,且各种源的叶面积拟合方程相关系数均在0.98以上,拟合效果良好;红榉种源间叶片长宽比、形状因子和叶厚的广义遗传力分别为71.758 6%、71.466 4%和75.796 2%,且遗传变异系数较小,说明这些性状受到中等程度以上的遗传控制,能够比较稳定地遗传给后代。 相似文献
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[目的]为构建尾叶桉和巨尾桉叶面积优化测算模型。[方法]以尾叶桉和巨尾桉为研究对象,对其叶面积与几个叶形特征值的相关性进行了研究。[结果]2个树种的叶形特征值存在一定差异,各自的叶面积与叶长、叶宽、叶周长、叶长×叶宽、叶的长宽比、形状因子等均存在显著性相关,可以与叶面积构建回归模型。其中,利用尾叶桉和巨尾桉的叶长×叶宽值构建的2个叶面积测算模型效果最好,具有较高的精度和实际应用价值。[结论]该研究为这2个树种的研究提供了一种简便、有效的叶面积测算方法。 相似文献
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《甘肃农业大学学报》2015,(4):40-44
通过对3种不同品种甘肃啤酒大麦叶片的生长过程的连续观测和系统分析,采用Richards方程描述了不同叶位叶片的叶长、叶宽和叶面积的动态生长过程,构建了大麦叶片生长特征的模拟模型,并用不同品种的大麦进行检验.结果表明:模型对不同品种大麦叶片叶长的RMSE值在0.76~2.74cm之间,叶宽的RMSE值在0.013~0.35cm之间,表明模型具有较好的相关性和预测可靠性. 相似文献
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为探究双波段光谱仪CGMD-302在监测小麦长势上的可靠性与精准性,同时使用高光谱仪UniSpec SC与双波段光谱仪CGMD-302测试各生育时期小麦冠层信息,并定量分析了植被指数NDVI、RVI、DVI与叶面积指数和叶片干重之间的线性关系。结果表明,基于相同波段反射率计算出的高光谱仪植被指数和双波段光谱仪植被指数均能较好监测小麦群体长势。在CGMD-302监测的叶面积指数模型中,拟合方程的决定系数(R~2)均高于0.89,用以检验模型的均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)分别小于0.792和0.225;叶片干重模型中,决定系数(R2)均高于0.85,用以检验模型的均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)分别小于440kg/hm~2和0.239。通过分析发现,施氮270kg/hm~2既能保证产量又能兼顾品质,可作为适宜施氮量。适宜施氮量下,拔节期和孕穗期小麦适宜叶面积指数分别为:3.65±0.09和5.95±0.32;适宜叶干重分别为:(1 554±168)和(2 231±130)kg/hm~2。结合CGMD-302监测模型可推算出拔节期和孕穗期适宜冠层群体的植被指数区间并应用于冠层群体诊断。 相似文献
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基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统 总被引：1，自引：0，他引：1
基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统能无损、精确获取水稻叶片几何参数,可为农学研究提供精准数据。该研究分析了B样条曲线拟合基本原理,采用1次B样条曲线获取水稻最大叶宽,基于3次B样条曲线交互绘制手势轨迹曲线逼近叶脉获取水稻叶长,控制点数量和位置可人工干预,实现轨迹曲线实时调整。运用变异系数和均方根误差评价测量结果,结果显示,叶长变异系数为2.4%,叶宽变异系数为5.4%,均小于15%,测量结果精度较高;建立系统预测值和实测值线性回归拟合模型,水稻叶长均方根误差为1.534 0 cm,叶宽均方根误差为0.101 9 cm,系统预测能力较好。利用B样条曲线测量叶片几何参数,前期图像获取简便,能够真正实现便捷、无损、准确获取水稻叶长、叶宽,为水稻叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法,可满足农业科学研究基本需要。 相似文献
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【目的】研究新疆中亚生态群杏品种果实和叶片的形态特性及相关性,为新品种选育提供理论依据。【方法】以隶属于该生态群的80个新疆杏品种为研究对象,测定其在果实成熟期的叶面积、叶片长、叶片宽、叶周长、单果重、果实纵横侧径,分析这些指标的分布特性和彼此间的相关性。【结果】80个新疆中亚生态群杏品种中,77.5%的杏品种叶面积分布在19.8~30.3 cm2,最大叶面积为44.18 cm2,最小叶面积为12.82 cm2,叶面积整体偏小;86.3%杏品种叶周长分布在16.7~22.7 cm,最大叶周长为24.44 cm,最小叶周长为13.66 cm;63.8%杏品种单果重分布在16.1~32.1 g FW,最大单果重为48.07 g FW,最小单果重为12.13 g FW,果实整体偏小。叶面积与叶片宽之间相关性最高(0.910**),叶周长与叶片长之间相关性最高(0.870**),单果重与果实横径之间相关性最高(0.913**)。【结论】叶面积和叶周长与果实的单果重之间极显著正相关,可作为预测果实单果重的重要指标。 相似文献
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不同光谱植被指数反演冬小麦叶氮含量的敏感性研究 总被引：6，自引：0，他引：6
【目的】氮素是作物生长发育过程中最重要的营养元素之一,研究叶氮含量反演的有效光谱指标设置,为应用高光谱植被指数反演作物叶氮含量,以及作物的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以冬小麦为例,选取涵盖冬小麦全生育期不同覆盖程度225组冠层光谱与叶氮含量数据,通过遥感方法建立模型,模拟了不同光谱指标,即中心波长、信噪比和波段宽度对定量模型的影响,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R~2)、根均方差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)和显著性检验水平(P0.01)确定最优模型及最佳指标,分析光谱指标对叶氮含量定量模型反演的敏感性和有效性。【结果】反演冬小麦叶氮含量的最佳植被指数为MTCI_B,与实测叶氮含量的相关性最好(R~2=0.7674,RMSE=0.5511%,MAE=0.4625%,MRE=11.11个百分点,且P0.01),对应的最佳指标为中心波长420 nm、508 nm和405 nm,波段宽度1 nm,信噪比大于70 DB;高覆盖状况反演的最优指数为RVIinf_r(R~2=0.6739,RMSE=0.2964%,MAE=0.2851%,MRE=6.44个百分点,且P0.01),最优中心波长为826 nm和760 nm;低覆盖状况反演的最优指数为MTCI(R~2=0.8252,RMSE=0.4032%,MAE=0.4408%,MRE=12.22个百分点,且P0.01),最优中心波长为750 nm、693 nm和680 nm;应用最适于高低覆盖的植被指数RVIinf_r和MTCI构建的联合反演模型(R~2=0.9286,RMSE=0.3416%,MAE=0.2988%,MRE=7.16个百分点,且P0.01),明显优于最佳单一指数MTCI_B;模拟Hyperion和HJ1A-HSI传感器数据,联合反演模型精度(R~2为0.92—0.93,RMSE在0.37%—0.39%,MAE为0.285%左右,MRE约为7.00个百分点)明显优于单一植被指数反演精度(R~2为0.79—0.81,RMSE为0.63%—0.66%,MAE为0.455%左右,MRE约为10.90个百分点)。【结论】利用高光谱植被指数可有效实现作物叶氮含量反演,作物叶氮含量定量反演对不同光谱指标—中心波长、信噪比和波段宽度,具有较强敏感性。应用多指数联合反演模型,可显著提高反演精度,并且联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定普适性。 相似文献
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基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型研究 总被引：7，自引：3，他引：4
【目的】构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型,为水稻株型设计与调控提供理论依据。【方法】以两优108、86优8、南粳43及扬稻6号为材料,设置品种、氮肥与密度田间试验,观测水稻主茎不同叶位叶片长度和宽度,分析了水稻主茎叶片长和宽的关系、比叶重（SLW）随叶位的变化规律,以及水稻叶片干重与叶长和叶宽的关系,构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型。【结果】叶长与叶宽的关系可用幂指数方程表达,比叶重随叶位呈二次曲线变化。采用独立的试验资料检验模型,主茎叶片叶长、叶宽模拟值与实测值的根均方差（RMSE）分别为2.55和0.06 cm。【结论】几何属性模型可较好地模拟不同生长条件下水稻主茎不同叶位叶片的主要几何属性,为生长模型与形态结构模型的结合奠定了基础。 相似文献
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矮化中间砧短枝富士苹果高纺锤树形冠层结构与光能截获的三维模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】建立苹果冠层结构的三维虚拟植物模型,为精确、量化评价果树冠层空间结构及光截获提供方法指导,为果树树形选择及优化提供理论依据。【方法】以14年生矮化中间砧高纺锤形富士（西府海棠/M26/礼泉短富）为试材,以田间树体数字化测定为基础,获取枝叶特定形态参数,利用计算机模拟重建三维虚拟植物。借助虚拟植物模型进行虚拟试验,定量研究冠层结构、光截获和果实的空间分布。【结果】确定了树体枝叶间异速生长关系：枝（梢）长度分别与枝（梢）叶片数量和枝（梢）的总叶面积、叶片长度分别与叶柄长度和叶片宽度、叶片长度的平方与叶面积间均呈显著线性关系。结合三维数字化技术与枝叶间异速生长关系,构建了苹果冠层三维虚拟植物模型,结果表明：叶片数量及叶片面积模拟值与实测值间决定系数分别为0.92和0.95,均方根误差分别为1.18和31.5 cm2,相对误差分别为7.15%和5.86%。模型精度可满足冠层结构与光截获评价要求;模型可量化模拟各类枝梢及整体冠层叶面积、体积、光照射叶片面积、冠层或枝（梢）叶片被光线照射到的照射叶面积与总叶面积比值（STAR）、郁闭度、叶面积密度相对方差（ξ）及STAR值的日动态变化。矮化中间砧高纺锤树形枝（梢）主要分布于冠层高度0.5-2.5 m和距树干水平距离20-80 cm空间范围内,占总枝梢叶面积比例74.88%。整体冠层体积、郁闭度分比为4.47 m3、44.62%;营养短枝（梢）、营养长枝（梢）及果台副梢分别占树体体积的69.73%、43.50%和41.26%,三者郁闭度分别为60.77%、54.12%和83.15%,平均STAR值分别为0.10、0.23和0.13;各类枝（梢）STAR值空间分布规律明显,随冠层高度及距树干水平距离增大而逐渐增加。果实主要分布于冠层高度0.5-2.0 m和距树干水平距离20-60 cm空间区域;单位面积产量4.1×104 kg/667 m2;冠层适宜的营养短枝（梢）、营养长枝（梢）、果台副梢叶面积比例为69.70%-73.13%﹕11.25%-15.18%﹕11.16%-14.27%,适宜STAR值分别为0.08、0.14和0.11。整体冠层、营养短枝（梢）和果台副梢的STAR值日变化曲线近似于双峰曲线,营养长枝（梢）STAR值日变化为单峰曲线;各类枝（梢）STAR值皆与果台副梢数量呈显著负相关关系,与果实可溶性固形物、单果重及横径呈显著正相关关系。【结论】三维虚拟植物模型可用于果树冠层结构及光截获的精准量化评价,STAR值可量化评价冠层光截获效率。 相似文献
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日光温室黄瓜叶片和果实相关参数的模拟 总被引：8，自引：0，他引：8
为建立黄瓜叶面积和果实干鲜重的模拟模型,采用定株非破坏性观测和随机取样方法,系统观测了日光温室内黄瓜不同播期整个生育期的叶长、叶宽、叶面积及果长、果径、果实体积和干鲜重.运用几何解析方法,建立了与黄瓜叶片特征相适应的叶面积模拟模型,其结果对实测值有很好的拟合性;比叶重模拟结果表明,叶片比叶重随叶面积的增加趋于减小,在叶片充分展开后其值稳定在0.31 mg*cm2左右;以黄瓜果长、果径为参数建立的果实体积和鲜重模拟模型的结果与实际值相当一致,相关系数达R2=0.996;果实干物质含量的模拟结果受采收期果实含水量的影响较大.所建模型与待建的黄瓜光合作用模拟模型相联接,可实现对黄瓜群体结构和果实产量的预测,是日光温室黄瓜生长发育系统模型的子模型之一. 相似文献
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【目的】传统考种方法测量精度和效率难以满足现代水稻育种研究的需求,设计一种水稻谷粒图像与质量信息同步采集装置,实现水稻谷粒考种参数的自动提取。【方法】采用掩膜法自动提取稻谷区域图像,根据稻谷投影面积、数量规律获取稻谷总粒数;根据空粒、实粒颖壳轮廓差异识别空粒;基于角点间距均值标定法,结合轮廓最小外接矩形法获取粒长、粒宽,结合链码法获取粒周长;采用正方形面积均值标定法结合像素累加法获取粒面积。分析摄像头高度、谷粒数量、谷粒种类、规则图形类型对谷粒性状参数提取精度的影响。【结果】摄像头高度对稻谷总数、空粒数、长、宽测量精度有明显影响,稻谷种类对宽度测量精度有明显影响,规则图形类型对周长和面积测量精度有明显影响。采用本文提出方法测量总粒数、空粒数、粒长、粒宽、粒周长、粒面积的决定系数(R2)分别为0.998 30、0.987 80、0.996 10、0.782 90、0.995 10和0.999 98,测量的平均精度分别为99.47%、87.17%、96.55%、96.36%、98.00%和95.86%,测量效率为16.52粒/s。【结论】本文所采用的稻谷谷粒考种参数自... 相似文献