籼粳亚种组合干物质累积效率与光合特性的关系

从光合特性研究表明：亚种间杂交稻的高干物质累积效率，不是由于单叶光合速率的提高，而是因为叶面积指数增大所致．光合系统发达，利用弱光能力较强，是其叶面积指数增大的生理基础。亚种杂交稻每粒谷子所占叶而积同汕优６３十分接近，但每朵颖花占有的叶面积则比汕优６３低１４．８％。     

联合主成分分析与最小二乘支持向量机估测冬小麦叶面积指数

利用单一植被指数估测叶面积指数存在高光谱遥感丰富的波段信息易丢失和外界因素干扰大的缺点,但若将波段信息全部引入模型又会增加建模难度。为解决利用多波段信息估测叶面积指数的问题,利用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维,之后将提取的主成分与最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型相结合,构建冬小麦叶面积指数的高光谱估测模型,并与以4类植被指数作为LS-SVM输入参数建立的模型进行比较。结果表明,以主成分作为LS-SVM模型的输入参数建立的模型精度最高,模型检验集R2为0.71,检验集RMSE为0.56,估测结果较使用植被指数作为输入参数建立的模型精度高,稳定性好。该方法可为利用多波段信息进行大范围冬小麦叶面积指数的无损测定提供参考。     

AutoCAD软件在绿萝叶面积测量中的应用

提出一种准确而方便的测定绿萝叶面积的方法,该方法是通过数码相机和参照直尺获得叶片的数字图像,然后利用AutoCAD软件的area命令,可以快速查询所定义封闭区域的面积和周长。再通过与目前常用的网格法进行结果比较分析,得出结论:CAD图形处理方法适用于叶面积的测定。     

水稻叶面积分布构成因子的数值模拟

叶面积分布是水稻株型研究的重要内容.通过机理分析建立了叶面积指数和叶面积分布模型,利用田间试验数据检验模型,通过数值模拟探讨节间距对叶面积分布影响的机理.模型检验效果良好,数值模拟结果可信,能为叶面积分布的优化提供理论基础.     

甜叶菊叶面积矫正系数测算方法

甜叶菊主要利用部分为其叶中糖甙,因此,其叶子产量与质量测定,在生产实践中具有重要意义.生产调查时总要抽样测定甜叶菊叶面积、叶面积系数、单株叶重等等,同时分析它们之间关系,以及研究这些性状与产量、质量关系.测算作物叶面积方法较多.由于甜叶菊叶子本身为不规则的各种形状,因此,利用叶长与叶宽乘积测算后,与实际叶面积有差异.本文探讨利用矫正系数来正确表达甜叶菊叶面积的测算方法,为今后科研、生产上应用提供科学而准确的依据.     

介绍一个测定青稞叶面积的方法——利用青稞叶面积查对表在田间直接测定叶面积

文献[1]作者提出了一个小麦的"快速测定叶面积的方法".这个方法的实质是利利长宽系数法所编制出来的叶面积查对表在田间直接测定起同化作用的叶面积.利用这种方法测定叶面积,将获得显著的经济效益.     

土壤干旱对花生前期光合及干物质积累的影响

以盆栽方法研究了不同干旱方式对花生前期光合、干物质积累及叶面积的影响。前期干旱降低了花生光合速率、干物质积累和叶面积扩展■恢复水分供应后都有不同程度的恢复，有时超过对照；再第二次干旱时期经适度干旱锻炼的处理表现出一定的干旱适应性。干物质积累的受抑与恢复是由叶片光合能力和叶面积决定的，但叶面积在其中起着主要的作用。土壤含水量高于田间持水量50%时，对花生前期生长影响不大，复水后能迅速恢复到对照水平，但低于50%时，生长将受到严重的影响。     

华杂6号叶面积简易测定方法

研究了在直播条件下，华杂6号的叶长、叶宽、长宽乘积与叶面积，单叶面积与整株叶面积的关系。结果表明，华杂6号的单片叶面积与叶长、叶宽、长宽乘积都呈幂函数关系，但单片叶面积与长宽乘积关系最密切，其次是叶宽，最后是叶长。单株叶面积与单片叶面积呈一元线性函数关系，但相关性最好的叶片所处叶位，随绿叶数的增加而降低。     

用第六叶面积估计高粱总叶面积

在许多作物生长研究中,已发现叶面积指数及叶面积持续时期与生物产量及经济产量均有关。但在大田试验中,用直接方法测定叶面积既费时间又费人力。采用间接方法测定叶面积时,Francis 等(1969)曾选用有代表性的第七叶来测定玉米叶面积。而 Liang 等(1973)     

利用无人机数字图像监测不同棉花品种叶面积指数

叶面积指数是表征作物光合作用能力大小的重要参数。本文利用无人机数码相机获取9个棉花品种全生育期冠层数字图像，基于归一化绿－红差值指数Normalized green-red difference index，NGRDI、 可见光大气阻抗植被指数（Visible atmospherically  resistant  index，VARI）、过绿指数（Excess green index，ExG）、过绿减过红植被指数（Excess green minus excess red index，ExGR）和绿叶植被指数（Green leaf index，GLI）5种常用的可见光颜色指数，通过多阈值分割，提取小区中心部位植被覆盖指数，研究不同植被覆盖指数反映棉花叶面积指数的差异。通过设置相机不同曝光时间筛选出在自动曝光下表现较稳定的基于颜色指数的植被覆盖指数GLI、NGRDI与ExG。然后研究了棉花叶面积指数以及基于GLI、NGRDI与ExG的植被覆盖指数变化规律，以及两者的相关性。结果表明：叶面积指数随播种后时间的增加先增大后减小，花铃期叶面积指数达到峰值；基于 ExG、GLI、NGRDI 的3种植被覆盖指数在生育期内都呈现开口向下的二次曲线；叶面积指数与基于NGRDI、ExG的植被覆盖指数呈显著线性相关，尤其是在吐絮期前，决定系数（R2）分别为0.913、0.912，基于NGRDI的估测效果显著好于ExG。利用基于NGRDI的植被覆盖指数预测试验田叶面积指数并形成分布图。因此，利用无人机搭载普通数码相机获取棉田叶面积指数是可行的，该方法可为指导生产管理提供参考。     

测定芒果叶面积的方法研究

：本文对秋芒、青皮、紫花、粤西１号、椰香、留香、白象牙、吕宋、白玉几种芒果品种稳定期叶片叶面积的２种测定方法进行了研究，结果表明：①回归方程法：在一定定义域内，可利用叶长×叶宽与方格法测量叶面积的回归方程计算出实际叶面积；②调整系数法：利用叶片的调整系数Ｋ＝可求叶面积     

图像处理技术在冬小麦叶面积指数测定中的应用

为了探讨利用图像处理技术测定冬小麦叶面积指数的可行性,在室外光照条件下．固定数码相机高度垂直拍摄冬小麦群体图像,利用图像处理技术获取小麦冠层的图像叶面积指数(ILAI),并用手工测量获得小麦群体实际叶面积指数(LAI),建立ILAI和LAI间与施肥处理有关的关系模型,对该模型的稳定性和实用性进行统计检验。试验结果表明,利用图像处理技术通过ILAI获取小麦LAI是可行的,且简便易行,测量精度和效率都很高。     

不同群体条件下奶花芸豆的生长及产量研究

研究了奶花芸豆4种不同群体条件下,叶绿素含量、叶面积指数、单位面积干物质积累及产量的变化规律.研究结果表明:随着密度增大,单位叶面积叶绿素含量降低;叶面积指数增大,但密度过大则叶面积指数高值期持续时间较短;干物质积累量和产量在一定密度范围内随密度的增加而增加,但密度过大,干物质积累量和产量反而下降.     

关于茶树叶面积指数和叶面积覆盖指数的探讨

<正>叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是反映茶树叶片利用光能生产光合产物的一个重要指标,其大小直接与茶叶最终产量高低密切相关。1917年Balls为明确作物产量发展的动态学而首先提出了叶面积指数概念。叶面积指数,是指单位土地面积上,茶树叶片总面积占土地面积的倍数。即:叶面积指数(LAI)=     

水稻抛秧生育特性观测试验初报

通过试验比较软盘旱育抛秧与洗根手插秧苗素质、出叶速度、分蘖消长特性、发根情况、各时期叶面积、穗型结构及产量、抛秧稻秧苗素质虽差于湿润秧、但由于苗小、带土、浅栽、发根力强、叶面积较大、分蘖节位较低，分蘖成穗多、产量高。     

马铃薯叶面积与产量、品质关系研究

测定了5个马铃薯品种的叶面积和系数法的矫正系数,进行了叶面积与块茎产量和品质的相关性分析。结果表明,5个马铃薯品种的叶面积和矫正系数(K)具有极显著差异,矫正系数不能在品种间通用。叶面积与产量有显著的正相关,但与淀粉、蛋白等品质指标无相关性,表明叶面积的增加能加强光合产物的输出,提高马铃薯的经济产量。     

龙须草叶面积测定方法的初步研究

对人工栽培的不同生长时间龙须草的叶面积测定方法进行了研究.利用LI-3000叶面积仪和生产上常用的长宽法进行比较分析,求得用长宽法测量龙须草叶面积的矫正系数K=0.67,经过相关分析,认为所得K值是值得推荐的.     

不同放鸭与种植密度对有机栽培水稻干物质积累、转运及产量的影响

为探明不同放鸭与种植密度对有机栽培水稻干物质生产特性的影响,于2020年在贵州省三穗县以宜香优2115为材料,开展了放鸭密度为主区、种植密度为副区的两因素裂区设计试验。结果表明,随着放鸭密度的增加,水稻孕穗期和抽穗期的叶面积指数均呈现先升高后下降的趋势,且以450只/hm²处理最高。同时放鸭处理提高了水稻生育前期、后期干物质积累,但减少了中期干物质积累。相对于不放鸭处理,放鸭处理明显提升每穗粒数。水稻产量随放鸭密度的增加呈现先上升后下降的趋势。高种植密度可提高最高茎蘖数,提升叶面积指数,提高各生育时期干物质积累和转运,并可显著提高产量。放鸭密度为634只/hm²、栽培密度为19.1万丛/hm²时可获得最高产量7 131.12 kg/hm²。     

大豆“两垄一沟”栽培法冠层中光分布特点的研究

本文于大豆鼓粒期（Ｒ５）晴天条件下,对“两垄一沟“栽培法冠层内叶面积指数,光照强度,干物质积累的垂直分布特点进行了研究。结果表明,该栽培法整个冠层叶面积指数大。从冠层内空间分布看,叶面积指数最大值出现的植株部位高度比７０ｃｍ大垄和５０ｃｍ窄行科播低,中部的光照强度高。但冠层内消光系数小。说明“两垄一沟”栽培法改善了冠层中的光照条件,提高了光能的截获率,积累了更多的干物质。     

基于成像高光谱仪的大豆叶面积指数反演研究

高光谱遥感能连续获取地物光谱图像,这一技术能大大提高估算叶面积指数的水平。利用无人机搭载成像高光谱仪获取作物光谱信息反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。通过灰色关联度排序、赤池信息量准则和偏最小二乘法(GRA-PLS-AIC)选择了三角植被指数(TVI)、比值植被指数(RVI)、红边植被指数(NDVI705)、归一化植被指数(NDVI)和重归一化植被指数(RDVI)5种植被指数,结合田间实测的叶面积指数数据,采用经验模型构建多指数反演模型。通过无人机为平台同步搭载数码相机和成像高光谱仪,在山东省嘉祥县一带获取了大豆生殖生长期内的遥感影像,同时利用LAI-2200C植物冠层分析仪进行叶面积指数测定,将获取到的遥感影像和地面实测数据进行叶面积指数的反演。结果表明:在大豆生殖生长期内建多指数模型,建模结果的预测值和实测值的R~2和RMSE分别为0.701和0.672,验证结果的R~2和RMSE分别为0.695和0.534,预测模型有比较高的精度和可靠性,利用该模型来反演LAI是准确的,生成的大豆LAI分布图能反映当地当时大豆的真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和成像高光谱仪组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,构建的多指数模型适用于大豆生殖生长期。