基于叶形分类的 5 种竹子叶面积预测模型研究OA

[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R2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.