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不同基因型月季长宽法估算叶面积模型及有效性检验
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作者 叶韵宇 王俊云 +4 位作者 印轩鹏 陈俊吉 朱洪凤 段升升 吴红芝 《南方农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期3358-3368,共11页
【目的】研究不同基因型月季叶面积估算模型,并对其进行有效性检验,为月季叶面积测量和月季生长发育数字模型构建提供参考依据。【方法】以300个月季品种的6000片叶片为试验材料,采用游标卡尺测定每个品种月季叶片的叶长和叶宽,采用Ima... 【目的】研究不同基因型月季叶面积估算模型,并对其进行有效性检验,为月季叶面积测量和月季生长发育数字模型构建提供参考依据。【方法】以300个月季品种的6000片叶片为试验材料,采用游标卡尺测定每个品种月季叶片的叶长和叶宽,采用ImageJ图像处理软件获得测量叶面积,基于决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、归一化均方根误差(NRMSE)对建立的7个叶面积模型通过模拟叶面积分别与各品种的测量叶面积进行拟合,基于不同基因型月季的叶片品系、叶片形态的叶形系数3个因素对月季进行分类和模型系数的计算。【结果】7个叶面积估算模型中,模型3、4、7的模拟叶面积和测量叶面积分布于1∶1线附近,说明能较好地预测月季叶面积,其中模型4的R2为0.907,RMSE为0.726 cm^(2),NRMSE为0.082 cm^(2),精度较高且简便、通用性好,适用于大规模田间测量。不同月季品系间的模型系数无显著差异(P>0.05)。圆形叶片的平均模型系数显著高于卵圆形和椭圆形叶片(P<0.05,下同)。将叶片按叶形系数以0.2为1个间隔分为7类的分类下RMSE总值为0.863 cm^(2),小于利用叶形系数以0.4间隔分类(0.894 cm^(2))。随机选取70个月季品种对其叶面积模型进行验证,结果显示,叶形系数因子的叶面积模型系数的平均相对误差值为-0.499%,小于5%,表明基于叶形系数的叶面积模型系数可适用于测定月季叶面积。【结论】计算月季叶面积精度较高且通用性较好的模型公式为叶面积=平均模型系数×叶长×叶宽,叶形系数以0.2为1个间隔更能准确反映月季叶片的形状特征,利用平均模型系数计算的叶面积精度较高。 展开更多
关键词 月季 叶面积模型 长宽法 不同基因型
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杨树不同无性系叶面积模型的选择及其建立 被引量:13
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作者 刘建伟 刘雅荣 +2 位作者 朱春全 王世绩 Terence J.Blake 《林业科学》 CAS CSCD 北大核心 1994年第6期481-486,共6页
应用Li-3000A叶面积仪测定了8个无性系的叶型及叶面积指标,选择了8个模型,以叶片主脉长(L)和最大宽(W),以及两者乘积(L×W)为三个变量作与叶面积的相关关系分析,筛选出复相关系数均达0.95以上的最佳模... 应用Li-3000A叶面积仪测定了8个无性系的叶型及叶面积指标,选择了8个模型,以叶片主脉长(L)和最大宽(W),以及两者乘积(L×W)为三个变量作与叶面积的相关关系分析,筛选出复相关系数均达0.95以上的最佳模型为:(1)与两者乘积的叶面积模型:lgY=a+bx+b+clgx,(2)与最大宽度的模型:Y=a+bx+cx2。但与叶片主脉长模拟效果较差。此外,还得出了杨树无性系的叶面积通用模型,即:Y=—0.450826十0.00071X+0.976335lgx(x为L×W),和Y=—1.697387十0.733497x—0.001253x2(x为W)。上述8个无性系及杨树通用的模型的建立为叶面积的计算、预测等生理生态研究提供了科学依据,使得叶面积测定更加省时、可靠和方便。 展开更多
关键词 杨树 无性系 叶片 叶面积模型
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长白落叶松叶面积回归模型及比叶面积估计 被引量:6
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作者 解雅麟 雷相东 +2 位作者 王海燕 秦倩倩 李翔 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期57-63,共7页
[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场40株10-40年生长白落叶松的健康针叶为研究对象,建立叶面积回归模型并估计其比叶面积。[方法]通过WinSEEDLE种子和针叶图像分析系统获取长白落叶松50束共150针的针叶面积、长度、宽度以及周长,再分... [目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场40株10-40年生长白落叶松的健康针叶为研究对象,建立叶面积回归模型并估计其比叶面积。[方法]通过WinSEEDLE种子和针叶图像分析系统获取长白落叶松50束共150针的针叶面积、长度、宽度以及周长,再分别烘干至恒质量获得叶片干质量。建立以叶长 L、叶宽W、叶周长P和叶片干质量X为自变量,叶面积LA为因变量的一元、二元和三元线性、指数和幂函数回归模型,并用平均误差、总体相对误差、平均系统误差、平均预估误差和均方根误差等统计量来评价模型误差和拟合优度。采用算术平均法、比估计法和最小二乘法计算比叶面积,并对3种方法的方差进行比较,获取最优估算值。[结果]一元、二元和三元模型均以指数函数最佳,模型分别为 LA=5.929 e^ 1.313W (R^2=0.858),LA=6.194 e^(0.023L+0.637W)(R^ 2=0.936)和LA=6.445 e ^(0.021L+0.598W+18.067X)(R^ 2=0.941)。[结论]算术平均法获取的比叶面积的精度最高,该方法得到的长白落叶松的比叶面积为8.026 m 2·kg ^-1 。 展开更多
关键词 长白落叶松 叶面积模型 叶面积 WinSEEDLE
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番茄叶面积预测模型研究 被引量:3
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作者 王清峰 薛敏 杨重法 《热带农业科学》 2022年第12期119-123,共5页
为了建立便捷、准确、非破坏性的番茄叶面积预测模型,以串串红、红箭、黄箭樱桃、金帝、惠丰三号、金冠一号、凯利亚、夏抗一号8个番茄品种为材料,采集样本叶片431片,观测全叶长宽、最大小叶长宽、顶叶长宽、小叶数量,用扫描法测定面积... 为了建立便捷、准确、非破坏性的番茄叶面积预测模型,以串串红、红箭、黄箭樱桃、金帝、惠丰三号、金冠一号、凯利亚、夏抗一号8个番茄品种为材料,采集样本叶片431片,观测全叶长宽、最大小叶长宽、顶叶长宽、小叶数量,用扫描法测定面积。结果表明:全叶长宽、小叶长宽、顶叶长宽、小叶数和叶面积之间存在显著的相关关系,小叶长宽与叶面积之间的相关性高于全叶长宽和顶叶长宽。以全叶长A、全叶宽B、小叶长C、小叶宽D、小叶数N为自变量构建的番茄叶面积模型S=-16.15+0.476A^(0.769)·B+0.474C·D·N拟合效果较好,决定系数R^(2)为0.9619,均方根误差RMSE为17.29。模型外部检验结果,叶面预测值与实测值的相关系数为0.9807,相对误差9.73%;8个品种的外部检验结果,相关系数大于0.96,串串红相对误差14.14%、其他品种小于10%。模型预测准确高,具有比较广泛的适应性,可以应用于生产调查和一般科学研究。 展开更多
关键词 番茄 叶长 叶宽 小叶数 叶面积模型
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白木通4份种质叶片形态差异及叶面积反演模型研究 被引量:4
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作者 许易梅 刘红昌 +2 位作者 徐松 陈伟 宋章平 《西部林业科学》 CAS 北大核心 2022年第4期116-124,133,共10页
白木通具三小叶的特殊复叶结构为叶面积的测量增加了工作难度。为研究4份白木通种质叶形特征,构建白木通的最优叶面积预估模型,以快速、便捷、准确地测定白木通叶面积。以木通科木通属植物白木通作为研究对象进行叶片形态分析和叶面积... 白木通具三小叶的特殊复叶结构为叶面积的测量增加了工作难度。为研究4份白木通种质叶形特征,构建白木通的最优叶面积预估模型,以快速、便捷、准确地测定白木通叶面积。以木通科木通属植物白木通作为研究对象进行叶片形态分析和叶面积模型反演及验证,采集4份种质(含36个个体)的360张复叶,测量小叶的叶柄长、叶长、叶宽、叶面积、叶形指数及复叶的叶柄长,进行差异分析,比较各种质的叶形差异;基于决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、RE(相对误差)筛选建模叶形指标和模型类别,分别建立小叶和复叶叶面积的综合反演模型并进行验证。结果显示:4份白木通种质间各小叶叶形指标存在显著差异;以小叶LL×LW为自变量构建的反演模型:y=-0.0018 x^(2)+0.7021 x+0.0922对4份种质的小叶叶面积预估能力较好,R^(2)、RMSE和RE分别为0.955、1.006 cm^(2)和8.208%;以顶叶LL×LW为自变量构建的反演模型:y=1.5739 x+0.597对4份种质的复叶叶面积预估能力较好,R^(2)、RMSE和RE分别为0.935、4.295 cm^(2)和11.779%。研究结果可为白木通种质叶面积的测定提供一种低成本、简单、快捷、准确的方法。 展开更多
关键词 白木通 叶形特征 叶面积模型
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基于激光雷达的树形靶标冠层叶面积探测模型研究 被引量:8
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作者 谷趁趁 翟长远 +3 位作者 陈立平 李琪 胡丽娜 杨福增 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期278-286,共9页
果园靶标冠层叶面积有效探测是施药量在线计算的基本依据。针对树形靶标稠密和稀疏2种冠层类型,搭建叶面积测量三维立体试验平台和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)探测移动试验平台,构建不同厚度和稠密度树形靶标,采用偏... 果园靶标冠层叶面积有效探测是施药量在线计算的基本依据。针对树形靶标稠密和稀疏2种冠层类型,搭建叶面积测量三维立体试验平台和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)探测移动试验平台,构建不同厚度和稠密度树形靶标,采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)算法与BP(Back propagation)神经网络算法建立了冠层叶面积探测模型。试验结果表明:PLSR算法获得稠密厚冠层、稀疏厚冠层、稠密薄冠层和稀疏薄冠层叶面积探测模型的决定系数(R2)分别为:0.9626、0.4130、0.8896、0.2699;BP神经网络算法获得模型的R2依次为:0.9727、0.5302、0.8993、0.4290。基于LiDAR的冠层叶面积探测模型对稠密冠层探测精度较高,R2不低于0.8896,对稀疏冠层探测精度较低,不高于0.5302,该探测方法可用于稠密冠层叶面积在线计算,指导果园精准变量喷药。 展开更多
关键词 果园喷药 叶面积探测模型 LIDAR 偏最小二乘回归算法 BP神经网络
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基于叶形分类的5种竹子叶面积预测模型研究
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作者 巫娟 李思卓 +1 位作者 刘上 胡姝珍 《生物灾害科学》 2023年第1期72-79,共8页
【目的】为提高竹类植物叶面积模型的适用性,为生产实际中的叶面积测量提供快速、准确、便捷的方法。【方法】研究通过对叶面积大小悬殊的观音竹(Bambusa multiplex var.riviereorum)、唐竹(Sinobambusa tootsik)、桂竹(Phyllostachys r... 【目的】为提高竹类植物叶面积模型的适用性,为生产实际中的叶面积测量提供快速、准确、便捷的方法。【方法】研究通过对叶面积大小悬殊的观音竹(Bambusa multiplex var.riviereorum)、唐竹(Sinobambusa tootsik)、桂竹(Phyllostachys reticulata)、中华大节竹(Indosasa sinica)和箬竹(Indocalamus tessellatus)等5种竹子按照叶形进行分类,利用长宽积和扫描实际叶面积进行叶形分类和不分类(整体)建模,并采用均方根误差、残差平方和、预测精度来检验模型的精度,并与叶面积仪测量的面积进行对比。【结果】5个竹种按叶形分类拟合的R^(2)值(观音竹0.9884、唐竹0.9879、桂竹0.9858、中华大节竹0.9935、箬竹0.9939)均大于0.98,模型预测精度(观音竹95.08%、唐竹96.68%、桂竹96.64%、中华大节竹97.51%、箬竹97.61%)均大于95%,比整体拟合准确度高;分类拟合的均方根误差(0.07~2.58)和残差平方和(0.57~600.35)均比整体拟合小。5个竹种检验结果的R2值均大于0.98,预测精度也均大于95%。【结论】研究提出的5个竹种叶面积分类拟合测算模型准确、快捷,可用于叶片面积测量,解决了竹类植物叶片面积测量难的问题,为其相关的生态学研究和经营生产提供了基础。 展开更多
关键词 竹类植物 叶面积模型 叶形 叶片大小 分类拟合
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厚皮甜瓜叶面积测定方法的研究 被引量:12
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作者 王颖 杨重法 +1 位作者 奚浩然 王玲蕊 《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2016年第5期25-28,共4页
在传统的长宽系数法的基础上,探讨通过叶片长宽和缺刻深度估算叶面积的可行性,以期为生产和科研提供适应性广和准确度较高的厚皮甜瓜叶面积测定方法。以‘长香玉’‘秋月’‘激情’‘红姑’4个品种为材料,测量叶长、叶宽、缺刻深浅等叶... 在传统的长宽系数法的基础上,探讨通过叶片长宽和缺刻深度估算叶面积的可行性,以期为生产和科研提供适应性广和准确度较高的厚皮甜瓜叶面积测定方法。以‘长香玉’‘秋月’‘激情’‘红姑’4个品种为材料,测量叶长、叶宽、缺刻深浅等叶片形态特征指标并采用扫描法测定叶面积,共获得1 298份叶片数据。结果表明,叶面积与叶长、叶宽、缺刻深浅之间存在显著的相关性;通过模型拟合和优选,得到以反映叶片大小的变量L·W及反映叶片缺刻的变量N_1·L和N_2·L为自变量构建的厚皮甜瓜叶面积的数学模型S=-13.2897+(L·W)^(0.943)+0.267N_1·L+0.153 N_2·L的预测效果较好,模型拟合结果决定系数R^2和均方根误差RMSE分别为0.988 6和7.686,模型外部验证结果相关系数r和均方根误差RMSE分别为0.995 0和7.201;各个品种外部验证结果,预测值与实测值之间的相关系数r均在0.994 0以上,均方根误差RMSE均小于6.900;在模型中添加缺刻变量后,均方根误差RMSE由9.434降低到7.201。因此,在模型之中导入缺刻变量后可以提高预测叶面积的准确度,增强模型对不同叶形和不同品种叶片的适应性。 展开更多
关键词 厚皮甜瓜 叶面积 缺刻 叶面积模型
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不同氮素指数施肥下楸树无性系叶片发育动态变化 被引量:14
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作者 吴俊文 何茜 +5 位作者 李吉跃 王军辉 苏艳 王力朋 董菊兰 白晶晶 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期19-28,共10页
植物的展叶过程是由自身遗传因子决定的,同时又受到多种生态因子的调节。本研究旨在量化不同氮素指数施肥下楸树无性系叶片发育过程中各个参数变化情况,建立叶片生长模型和叶面积模型,分析不同氮素指数施肥与叶片发育的关系。2011年3—8... 植物的展叶过程是由自身遗传因子决定的,同时又受到多种生态因子的调节。本研究旨在量化不同氮素指数施肥下楸树无性系叶片发育过程中各个参数变化情况,建立叶片生长模型和叶面积模型,分析不同氮素指数施肥与叶片发育的关系。2011年3—8月,在甘肃省天水市小陇山林科所选用2年生楸树无性系组培苗1~4,设置4种水平(CK、尿素6、10、14 g/株)指数施肥处理,记录整个施肥期间叶片叶长、叶宽、叶面积变化情况。结果表明:1)楸树无性系叶片参数变化呈"S"型曲线,叶片生长过程符合Logistic生长函数模型(P〈0.01)。不同氮素指数施肥对叶片参数6月份影响不显著,7和8月有显著影响(7、8月叶宽分别较CK增加了31.4%~38.7%和79.8%~111.2%,叶面积分别较CK增加了59.0%~98.8%和304.4%~423.0%,8月份叶长较CK增加了68.2%~92.3%)。7月份叶面积N14和N10处理无显著差异,8月份叶面积N10显著高于N6和N14,N14在生长后期氮素过量,最佳施氮量是10 g。2)通过分析logistic生长曲线得出:不同指数施肥延长了叶面积始盛期、盛末期、高峰期的到来,增加了7和8月最大积累速率,展叶持续天数受施氮影响较小。3)一元、二元、三元和幂函数都能够较好地拟合叶长、叶宽、叶长乘叶宽和叶面积的关系(R2均大于0.8)。拟合叶面积最好的指标是长乘宽,最好的拟合方式是幂函数(R2均大于0.95)。实践中可以直接测定叶长,用LA=63.801 4+10.822 9L或是LA=0.108L2.45(R2均大于0.93)来进行指数施肥下楸树无性系不同发育阶段叶面积的预测。 展开更多
关键词 指数施肥 楸树无性系 氮素 叶面积模型 叶片Logistic生长模型
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