基于叶片形态的毛竹单叶叶面积模型

发布时间：2023-08-08 18:26

　　【目的】毛竹叶片小、易卷曲的特点增加了叶面积测量的难度和测量误差,本研究旨在建立快速、便捷、准确测量毛竹叶片面积的模型。【方法】采集7个省份的毛竹叶片,对毛竹叶片形态进行分类,利用叶长、叶宽数据和扫描所得实际叶面积进行建模,并采用均方根误差、卡方、赤池信息量准则和预测精度检验模型的精度,同时与叶面积仪测定结果进行精度比较。【结果】1)根据长宽比,毛竹叶片可以分为3类,分别是类三角形叶片(长宽比≤7.2)、长椭圆叶片(7.2<长宽比≤8.3)和细长条叶片(长宽比>8.3); 2)对毛竹叶面积和叶形态学指标的相关分析显示,叶片长度与宽度的积对叶面积影响最大,相关系数为0.993; 3)建立以叶片长宽积为自变量的叶形分类拟合模型,其决定系数为0.990 1、均方根误差为0.159 6、卡方值为10.368 1、赤池信息量准则为-6 317.10、预测精度为97.73%,其预测结果最佳,优于叶形不分类的整体拟合和叶面积仪测量结果。【结论】基于叶片形态分类的毛竹叶面积拟合模型仅需测定叶片的长和宽,便可准确预测叶片面积,其精度不但优于叶面积仪与整体拟合结果,而且测量过程快速、便捷。该模...

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【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 试验材料
    1.2 研究方法
        1.2.1 叶片测量与分类
        1.2.2 叶片扫描
        1.2.3 叶面积仪法
        1.2.4 叶面积预测建模
    1.3 数据处理
2 结果与分析
    2.1毛竹叶面积模型自变量参数确定
    2.2 毛竹叶面积预测模型构建
    2.3 模型比较及检验
3 讨论
    3.1 毛竹叶片特性与叶面积测定方法比较
    3.2 叶片形态与分类拟合及其适用性
4 结论



本文编号：3840260