茶花叶面积测量方法的研究

运用SPSS13.0建立了茶花品种"七心红"的叶面积与叶长、叶宽和叶长宽乘积的线性回归方程.结果表明:茶花叶面积与叶宽、叶长宽乘积呈极显著回归关系,与叶长回归关系不显著,通过比较认为,叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归方程、与叶宽的一元线性回归方程和与叶宽叶长宽乘积二元线性回归方程均适用于叶面积的估算,并给出了叶面积回归方程.     

基于AutoCAD软件确定甜椒品种“精选茄门”苗期叶面积的方法

以甜椒品种"精选茄门"为材料,用数码相机拍照获取叶片图像,通过AutoCAD软件获取叶片的实际面积,以叶长、叶宽为测定指标,分别建立叶长、叶宽、叶长+叶宽、叶长×叶宽等相关指标与叶面积的回归方程。结果表明,回归方程与指标均达到显著指数相关,其中(叶长×叶宽)与叶面积的回归方程y=0.674 1x0.995 9,相关指数(R2)均达到0.992 2,为甜椒品种"精选茄门"苗期叶片叶面积测定提供了简单实用的方法。     

仓方早生桃叶面积回归测算方程研究

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。     

马铃薯叶面积速测方法的研讨

利用剪纸称重法测得马铃薯叶片的实际面积,同时记录每个被测叶片的长度和宽度,得到近似面积.用实测面积和近似面积,求得矫正系数k为0.7264.以叶长(x1)、叶宽(x2)、叶长×叶宽为主要参数.建立了与叶面积(y)的回归方程γ=ax+b.其中,叶长、叶宽与叶面积之间的相关系数分别为0.915 2、0.946 4,叶长和叶宽与叶面积的复相关系数为0.986 8,在0.01水平下均达到了品著性.3个回归方程均可用于测算马铃薯的叶面积,其中以叶长×叶宽与叶面积的回归方程测算结果更为精确.     

‘徐香’猕猴桃叶面积回归测定方法

以6年生'徐香'猕猴桃为试材,研究了叶长(L)、叶宽(W)、长宽乘积(L×W)与单片叶面积(S),新梢的长度、叶片数目与其总叶面积的相关性.结果表明:单片叶面积与长宽乘积的线性回归关系达极显著水平,决定系数达0.9651,其次是叶宽,决定系数为0.8896,最后是叶长,决定系数为0.7509,因此可以用长宽乘积所得的回归方程来计算单叶面积.新梢叶片数目与其总叶面积呈幂函数关系,决定系数是0.8131,新梢长度与其总叶面积相关性较差,决定系数仅0.3973,前者更佳.因而在生产中,可以通过测量长宽来计算单片叶面积,通过统计每个新梢上的叶片数目计算新梢总的叶面积,进而计算整株的叶面积.该方法操作简单,且活体测量,具有较高的应用价值.     

大久保桃叶面积回归测算方法研究

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。     

惠民短枝富士叶面积测算方法研究

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.     

马铃薯叶面积速测方法的研讨

利用剪纸称重法测得马铃薯叶片的实际面积,同时记录每个被测叶片的长度和宽度,得到近似面积,用实测面积和近似面积,求得矫正系数k为0.7264。以叶长（x1）、叶宽（x2）、叶长×叶宽为主要参数,建立了与叶面积（y）的回归方程y=ax＋b。其中,叶长、叶宽与叶面积之间的相关系数分别为0.9152、0.9464,叶长和叶宽与叶面积的复相关系数为0.9868,在0.01水平下均达到了显著性。3个回归方程均可用于测算马铃薯的叶面积,其中以叶长×叶宽与叶面积的回归方程测算结果更为精确。     

基于AutoCAD软件确定番茄与青椒叶面积的简易方法

为准确而方便的获取番茄和青椒的叶面积,利用扫描仪获取叶片图像,通过AutoCAD获取叶片的实际面积,并与田间实测叶长、叶宽及叶片长宽乘积分别进行回归分析,分别建立了叶长、叶宽及长宽乘积与实际叶面积的回归模型.研究结果表明,叶长、叶宽与叶面积呈幂函数关系,长宽乘积与叶面积呈线性关系;分别对3种估算模型模拟值进行误差分析结果显示,叶长、叶宽回归模型的模拟精度较差,而长宽乘积回归模型的模拟误差很小,精度较高,可以较真实地反映番茄和青椒叶面积的实际大小,叶片长宽乘积估算叶面积的折减系数分别为0.6393和0.6509.     

人参叶面积预测模型建立

以5年生人参成熟叶片为研究材料,采用人参小叶长、宽数据,结合统计软件进行人参小叶面积、复叶面积和总叶面积回归分析,建立回归方程。结果表明,采用人参小叶长宽之积(L·W)估测小叶面积、复叶面积和全株总叶面积结果比较好,回归方程分别为:y=-0.0009x2+0.7033x+0.0295,相关系数R~2=0.9908;y=0.0001x2+0.5934x+16.694,相关系数R2=0.9764;y=-0.000 065 3x~2+0.5154x+58.5838,相关系数R~2=0.9889。研究表明,用人参小叶长宽之积(L·W)估测小叶面积、复叶面积和全株总叶面积是可行的,相关系数在0.97以上。同时研究发现利用人参掌状复叶对称性,测量第1、2、3小叶长、宽数据即可估算复叶面积。该研究提供了一个更简便、快速有效的检测人参叶面积的方法,明显降低了田间调查工作量,具有较好的应用价值。     

新高梨叶面积测量相关性分析及回归方程的建立

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.     

雷公藤叶面积回归方程法测算

对雷公藤叶面积、叶长、叶宽、叶长宽乘积、叶长宽比的测量和计算发现:其具有较稳定的叶长宽比和叶形,采用5个常用方程拟合,其叶长、叶宽、叶长宽乘积与叶面积间存在高度正相关关系.经验证,以一元线性回归方程的叶面积与叶长宽乘积、一元幂回归方程的叶面积与叶长宽乘积2个方程理论值与实际值差异不显著,且误差率较少,在±4%之内,能较精确测算雷公藤的叶面积.     

3个荔枝品种的叶面积回归分析

以桂味、水晶球和妃子笑3个荔枝品种的成熟叶片为材料,对其叶周长、叶长、叶宽、叶长宽乘积和叶面积之间的相关性进行回归分析。结果表明,桂味、水晶球和妃子笑均可通过叶长、叶宽和叶长宽乘积等指标进行叶面积估算。此外,桂味和妃子笑还能通过叶周长进行叶面积估算,但水晶球不能。3个荔枝品种的最佳叶面积估测指标均为叶长宽乘积。     

灰木莲叶面积回归方程的建立

以两年生灰木莲叶片为材料,对其叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积进行回归方程的建立、检验及比较。结果表明:采用5个回归方程拟合,叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积之间均存在一定的相关性,且各回归方程差异达极显著水平,但以叶长×叶宽与叶面积的回归方程拟合得最好;经验证,以叶长×叶宽与叶面积的线性回归方程和叶长×叶宽与叶面积的幂函数回归方程2个方程理论值与实测值的误差率较小,在±1%之内,能比较准确地测量灰木莲的叶面积。     

茎用莴苣不同生长阶段的叶面积估算方法

利用快速、精确的方法,建立了不同类型的茎用莴苣品种(长叶型和卵圆叶型)的叶面积与其叶长、叶宽、以及叶长×叶宽之间的直线回归关系.结果表明叶面积与叶长×叶宽之间有很大的相关性.长叶品种的直线回归方程为LA=-0.0182±0.6766 L×W(R2=0.9934),卵圆叶品种的直线回归方程为LA=-7.4722±0.7075 L×W(R2=0.9868).用回归方程进行叶面积估算,最理想的方法是不同时期采用不同的回归方程式.本研究还表明,在叶面积的估算中必须考虑叶片的生长时期和特殊叶型的品种.因此,用合适的回归模型来迅速和准确地估算叶面积是可行的.     

番茄叶面积测量方法的研究

建立了番茄品种“coun ter”的叶面积与叶长、叶宽和叶长宽乘积的线性回归和幂函数回归方程。结果表明,番茄叶面积与相应指标呈极显著回归关系,建立番茄叶面积回归方程时应分叶片大小来进行,并且应根据残差分析来划分大小叶范围。通过比较认为,叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归方程和叶长的幂函数回归方程均适用于叶面积的估算,并给出了番茄品种“coun ter”的叶面积回归方程。     

野生铁皮石斛主要表型性状和多糖含量

开展野生铁皮石斛资源的收集评价工作,以期为铁皮石斛的人工杂交育种提供理论参考。本研究对80份野生铁皮石斛的茎生长状态和茎秆颜色进行观察描述,测定茎长、茎粗、茎节数、叶片长度、叶片宽度和叶面积等主要表型性状和石斛多糖含量。结果表明,野生铁皮石斛表型多态性丰富,直立生长植株是铁皮石斛的主要类型,占总数的43.6%;茎长变幅为16.45~33.26 cm,茎粗变幅为0.44~0.67 cm;表型性状变异系数由大到小分别为茎长叶面积叶长茎粗叶宽茎节数。表明铁皮石斛表型多态性丰富,茎长可作为铁皮石斛资源筛选与遗传改良的重要指标。     

中华寿桃叶面积测算方程的建立

以中华寿桃叶片为试材,研究了叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积的相关关系.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×叶宽与叶面积均呈极显著正相关关系,以叶宽和叶长×时宽与叶面积的复相关系数最高.建立的6个回归方程均可测算中华寿桃叶面积,可根据精度要求和测算工作量等进行选择.     

白三叶叶面积测定方法研究

以白三叶为试验材料,叶长、叶宽为测定指标,计算出叶面积与有关指标的回归方程.结果表明:回归方程与指标均达极显著直线相关,尤其是叶长、叶宽等指标与叶面积的多元回归方程y=-1.8467+0.337x1+1.9705x2-0.568z3+0.6292x4,相关系数高达0.9873.结果为白三叶叶面积的测定提供了一个简单实用的潮定方法.     

用回归方程法测定不同果梅品种叶面积

以１０个果梅品种叶片为研究对象,利用求积仪测定叶面积大小,在随机采样的基础上,应用相关回归统计法,统计出每个品种叶长、叶宽、叶长×叶宽、叶长（除尾尖）×叶宽与叶面积的相关关系,并且列出了叶长（除尾尖）×叶宽、叶宽与叶面积的回归方程。