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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

暴马丁香叶面积的回归测算

利用扫描仪获取暴马丁香叶片图像,通过图像方格法测其叶面积,与实测叶长、叶宽及叶长×叶宽分别进行回归分析。结果表明,呈幂函数关系。对比发现叶宽、叶长×叶宽回归模型的拟合精度较差,而叶长回归模型误差很小,相关系数达0.991 9,叶面积对叶长幂函数回归方程y=-0.385 3×2.026 9效果最佳,证明回归方程极显著,系统误差为-0.5320%。     

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.     

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.     

红小豆品种资源叶形指数与百粒重的相关与回归分析

[目的]为红小豆品质筛选及品种多样性研究奠定基础。[方法]以135份小豆品种资源为试材,采用数码相机对其进行拍照,利用Photoshop 6.0图像处理技术获得小豆的叶面积、叶长、叶宽,并对叶形指数及百粒重进行相关与回归分析。[结果]小豆叶片长×宽与叶面积的相关性最强,全缘叶和裂叶叶面积与叶片长×宽的一元线性回归方程分别为：y=0.576 9x-11.416（R2=0.930 9）和y=0.337 4x＋82.956（R2=0.589 6）;不同叶形品种的叶面积与百粒重均呈极显著正相关,其回归方程为：全缘叶,y=0.008 8x＋8.868 3（R^2=0.080 8,y为百粒重,x为叶面积）;裂叶,y=0.006 4x＋7.571 9（R^2=0.192 1）。[结论]该研究提供了一种方便、快捷的测定植物叶面积的方法。     

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。     

铁皮石斛杂交育种F_1代叶面积回归测定方法研究

以铁皮石斛F1代组培苗为试材,采用回归模拟分析方法,研究叶长、叶宽、叶重、叶长宽积、叶长宽和与单片叶面积、茎高、茎叶片数与茎总叶面积的相关性。结果表明,单片叶面积与叶长宽积的线性关系达极显著水平,判定系数达0.987 7;其他变量判定系数分别为0.938 5(叶重),0.921 8(叶长宽和),0.723 5(叶长),0.767 8(叶宽);叶面积(y5)与叶长宽积(x5)回归方程为y5=0.797 7 x5+2.405;茎叶片数目与茎总叶面积呈幂函数关系,判定系数为0.793 1,回归方程为y=14.764 x1.666 8。在铁皮石斛杂交育种早代测验中,可通过测量叶片长宽来估算叶面积,通过统计每根茎上叶片数目来估算该茎的总叶面积,进而估算整株苗与家系的叶面积。通过该模型的使用,可实现铁皮石斛组培苗叶面积的活体快速估测,为优良杂交组合的选择提供依据。     

六个中晚熟梨品种叶面积回归方程的建立

以6个中晚熟梨品种黄花、金水1号、玉绿、华梨1号、湘南、黄金梨的成熟叶片为材料,研究了不同梨品种叶片长(x1)、叶片宽(x2)、叶片长×叶片宽与叶面积(y)的关系.建立了6个中晚熟梨品种叶面积回归方程.结果显示,所有叶面积回归方程的相关系数和复相关系数均呈极显著水平,均可作为测算不同梨品种叶面积的回归方程,不过在具体应用时可根据所要求的精确度和测定时的工作量进行选择.6个中晚熟梨品种测算较为精确的叶面积回归方程分别为黄花y=58.20x1-1 135.00、金水1号y=28.066x2+0.535 x1x2-1 122.320、玉绿y=0.645 5x1x2+27.092 0、华梨1号y=0.640 0x1x2+121.790 0、湘南y=-25.129x1+0.816x1x2+1 517.810、黄金梨y=-17.753x1+0.765x1x2+994.680.     

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。     

香蕉叶面积回归模型的建立

以粉蕉、红蕉、泰国蕉、大蕉等7个香蕉品种叶片为试材,应用数字图像处理技术精确测算叶面积,探讨叶长、叶宽及叶长×叶宽与实测叶面积之间的关系,并建立普适性应用模型。结果表明,7个香蕉品种的叶面积与叶长、叶宽的回归模型均达到极显著水平,可用于香蕉叶面积估算。进一步比较各模型的决定系数（R^2）和离回归平方和（Q）得知,以多项式方程和一元线性方程模拟计算的香蕉叶面积精确度更高,其中粉蕉、8818、巴西蕉建议使用拟合多项式方程来计算;红蕉、泰国蕉、皇帝蕉、大蕉建议使用拟合线性方程来计算。     

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。     

苹果梨单叶面积的测定方法

通过对苹果梨单叶面积的测定与分析,拟合了单叶面积的简单线性回归方程与多元线性回归方程.两方程均达到极显著水平,相关系数达0.99.其中叶面积对叶长×叶宽的简单线性回归方程^Y=-1.194 5+0.643 2 x效果最佳.建议在苹果梨生产实践和科学研究中广泛应用.     

两种计算叶面积方法的比较研究

探究两种计算叶面积的方法,用数理统计的方法,以叶长、叶宽、长×宽、面积等作为指标,求出叶面积和长×宽的回归方程;利用叶片形状系数计算叶面积。通过计算结果比较,指出用回归方程计算更精确、更合理。     

基于冠层图像测算马铃薯群体叶面积的方法

为探索基于冠层数码图像测算马铃薯群体叶面积方法的可行性及准确性。本研究采用拍摄技术与图像处理技术相结合的方法,对比分析了马铃薯冠层投影面积与叶片系数法、叶片图像法所获马铃薯群体叶面积之间的定量关系。结果表明:马铃薯冠层投影面积(x)与叶片图像法所测株体叶面积(y)间存在极显著的二次项型正相关关系,?=-0.001x~2+7.620x–2827,R~2=0.901。该冠层图像法株体叶面积测算模型在马铃薯块茎形成期至块茎膨大前期偏差较小,块茎膨大前期精度最高;在苗期与块茎膨大后期偏差较大。基于冠层图像进行马铃薯群体叶面积的快速、无损测算,具有可行性。     

尾叶桉和巨尾桉叶面积的测算模型研究(摘要)(英文)

[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。