林业科学

作者：巫娟1,2,胡姝珍1,茅思雨1,2,邹凯1,2,郑淇元1,邱啟璜1,施建敏1,2,*

单位：1. 江西农业大学林学院 南昌 3300452. 江西省竹子种质资源与利用重点实验室 南昌 330045

关键词：分类拟合,叶面积仪,扫描,叶形,长宽比

基金：国家自然科学基金项目(31660198);国家自然科学基金项目(31260174);江西省重点研发计划项目(20161BBF60082);国家大学生创新基金训练项目

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。该模型可解决长期困扰的毛竹叶片面积测量难题。

来源：2020年第8期

《林业科学》期刊编辑部

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