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1、虫斑面积测量仪与番茄叶面积测量方法的研究叶面积的活体测量是植物研究中的一项重要内容。目前对萝卜 、节瓜 、茎用莴苣 、黄瓜 、南 5 6 7瓜和瓠瓜 、辣椒 、茄子 等蔬菜作物的叶面积测量方法均有研究, 但尚未见对番茄叶面积测量方法的相关报道。实现叶面积活体测量的方法有多种, 但均有其局限性。如系数测定法, 只适合于主体部分近似于矩形的叶片; 叶面积测定仪（虫斑面积测量仪）测量法, 虽测量准确快速, 但仪器价格昂贵 ; CAD 图形处理技术测量法, 其测量精度易受叶片平整度和摄像视角的影响 9 ; 基于机器视觉技术的叶面积测量系统, 则会因叶片变形或叶面重叠而导致测量误差 。而采用回归方程法,
2、 则具有简便、迅速且准确的优点 2 。因此, 作者对番茄叶面积与叶长、叶宽和叶长宽乘积的回归方程进行了研究, 以期建立可靠性高的番茄叶面积回归方程,为科研和生产提供参考。1 材料与方法1. 1 材 料选 用 的 番 茄 品 种 为 荷 兰 温 室 专 用 品 种“。counter ”1. 2 方 法试验于 2002 年在山西农业大学设施农业工程中心的不对称三连栋温室内进行。温室内建造有南北延长的、宽度为 25 cm 、深度为 22 cm 的无土栽培槽。槽内基质以炉渣、蛭石和腐熟有机肥按体积比 433 配成。番茄于 2002-01-12 育苗, 03-12 定植,定 植株 距 30 cm , 1
3、0-28 拉秧, 整 枝方 式为单杆整枝。于 2002-04-05 和 05-10 分别从田间拔取番茄整株 6 株, 编号见表 1, 并记录每株的叶片数。剪下番茄叶片, 用直尺测量叶片的长度( L , 叶柄基部到叶尖的距离) 和宽度( W , 与主脉垂直的最大宽度) ; 采用纸重法测定番茄的实际叶面积( L A ) 。根据叶长、叶宽、叶长宽乘积与叶面积做散点分布图, 由散点分布图形式确立回归模型和回归方程, 应用成对分析法进行可靠性检验。2 结果与分析2. 1 番茄叶片不分大小时回归方程的建立与检验2. 1. 1 回归方程的建立 以编 号为 A2, A4, A6,B 1, B 3 和 B 5
4、的 6 株番茄共 63 片叶为样本, 建立叶面积与叶长、叶宽和叶长宽乘积的回归方程, 结果见表 2。从表 2 可以看出, 长( L ) 、叶宽( W ) 和叶长宽乘积( L W ) 均与叶面积( L A ) 有显著的相关性, 由 2 种形式的回归方程确立的叶面积与各指标均呈极显著相关。通过 R 2 对各回归方程进行比较可以看出, 在一元线性回归方程和幂函数回归中, 均以叶面积与叶长宽乘积的相关性最好。而且叶面积与叶长宽乘积的幂函数回归方程的拟合性优于叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归方程。2. 1. 2 回归方程的检验 利用其余 6 株番茄叶片,对叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归方程, 叶面积与
5、叶长宽乘积、叶宽的幂函数回归方程进行可靠性检验, 结果见表 3。从表 3 可以看出, 用 04-05 所取的番茄植株叶片进行检验, 3 个方程均表现可靠, 而用 05-10 所取番茄植株叶片进行检验, 3 个方程均表现不可靠。 叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归、幂函数回归散点分布图( 图 1) 及叶面积与叶长、叶宽的幂函数回归散点分布图( 图 2, 3) 可以看出, 面积较大叶片的观察点在回归线上下分散较远, 而 05-10 所采番茄植株上的大叶片较多。由此认为, 根据叶片大小来建立番茄叶面积与叶长、叶宽和叶长宽乘积的回归方程更合理2. 2 番茄叶片划分大小时回归方程的建立与检验2. 2. 1
6、 回归方程的建立 观察 63 片叶的叶面积与叶长、叶宽及叶长宽乘积的散点分布图( 图 13) , 并根据残差分析, 将叶长划分为 2 个不同范围, 即叶长30 cm 为小叶, 共有 38 片叶; 叶长 30 cm 为大叶, 共有 25 片叶, 然后做散点分布图, 建立不同大小叶片的叶面积回归方程, 结果见表 4。由表 4 可以看出, 各回归方程确立的叶面积与各指标间均呈极显著正相关。2 种形式的回归方程中, 小叶的叶面积与叶长宽乘积的相关性最好, 其次为叶长; 大叶的叶面积与叶长宽乘积的相关性也最好, 其次为叶宽。可见叶片大小不同, 其形态特征亦不同。由表 4 还可以看出, 同一自变量的幂函数
7、回归方程的拟合性均优于其一元线性回归方程, 说明要建立拟合性更好的线性方程, 应将叶片大小范围再细分, 并分别建立线性回归方程。2. 2. 2 回归方程的检验 利用其余 6 株番茄的叶片, 对叶面积与叶长宽乘积的一元线性回归方程和幂函数回归方程进行可靠性检验。这 6 株番茄共 60 片叶子, 按叶长等级分为小叶 33 片, 大叶 27 片。分别从小叶和大叶中每次随机选 取 10 片叶子, 进行检验, 重复 3 次, 结果见表 5。从表 5 可以看出, 所确立的回归方程对小叶和大叶的 3 次检验均表现可靠。对小叶检验的平均 t 值从小到大依次为: 叶宽的幂函数、叶长宽乘积的线性回归、叶长的幂函数
8、和叶长宽乘积的幂函数; 对大叶检验的平均 t 值从小到大依次为: 叶长宽乘积的线性回归、叶长的幂函数、叶长宽乘积的幂函数和叶宽的幂函数。虽然对小叶的检验结果以叶宽的幂函数可靠性最高, 但在大叶的检验中其可靠性最差。综合考虑认为, 线性方程应用方便, 规律直观, 因此用叶长宽乘积的线性回归方程对小叶和大叶的叶面积进行估测是可行的, 方法较好, 结果稳定。叶长的幂函数回归方程只需 1 个因子, 实际测量简便, 也可作为估测番茄叶面积的一种方法。3、叶面积测定仪（虫斑面积测量仪）简介仪器作用：仪器作用：叶面积测量仪是一种使用方便、可以在野外工作的便携式仪器。可以精确、快速、无损伤地测量叶片的叶面积及
9、相关参数，也可对采摘的植物叶片及其它片状物体进行面积测量。广泛应用于农业、气象、林业等部门。叶面积测量仪特点：叶面积测量仪特点： 1、使用范围广：可针对任何不规则形状，任何颜色，任何厚度和水份含量的叶片进行面积测量。2、功能强大：可测单张叶片的面积，也可以多张叶片同时测量，分别显示叶片的形状和面积数据，并能测量和统计叶片上的虫斑面积大小。3、操作简单：放上叶片，触摸屏上点测量即可。采用 arm 技术，界面友好，操作简单直观。4、测量速度快：开机后测量每片叶片的面积时间在 1 秒种以内。5、存储容量大：直观显示测量值，并能保存，可保存 4G 大小的数据，并且用户根据需要还能自行扩增存储容量。数据
10、可导出到电脑上，利用配套软件做统计分析（软件为选配件） 。 6.可扩展性强：可根据客户需求，可扩增无线通讯硬件接口、GPS 定位接口等。叶面积测量仪技术指标： 叶片长度范围：0-290mm叶片宽度范围：0-220mm分辩率：0.1mm测量精度：0.3%以内测量时间：10 秒/次主机数据存储量：4G（并可扩增）电池：12V 大容量锂离子充电电池仪器尺寸：54026050（mm）显示：LCD 全中文液晶显示线性误差： 30 叶长的幂 cm ) 的估测面积 L A = 0. 233L W + 31. 387。函数回归方程为: 小叶( 叶长30 cm ) 的估测面积 L A = 0. 406L 1.
11、744, 大叶( 叶长 30 cm ) 的估测 面积 L A = 0. 318L。试验所得回归方程适合于番茄叶面积的动态生长研究和群体叶面积估测, 但对精度要求高的个体叶面积测量不适合。同一 种 作物 不 同品 种 的 回归 方 程是 不 一 样的 , 所以本试验建立的番茄叶面积回归方程对其他番茄品种不适用。 参考文献 1 应冬勤, 徐森富. 萝卜叶面积测定方法研究 J . 中国农学通报, 2005( 1) : 249-251. 2 宋世威, 刘厚诚, 陈日远. 节瓜叶面积回归方程的比较 J . 中国蔬菜, 2004( 6) : 18-20. 3 孙耘子, 蒋有条. 茎用莴苣不同生长阶段的叶面
12、积估算方法 J . 上海交通大学学报: 农业科学版, 2001, 19( 4) : 296-321. 4 龚建华, 向 军. 黄瓜群体叶面积无破坏性速测方法研究 J . 中国蔬菜, 2001( 4) : 7-9. 5 高安辉, 杨 飞, 张学珍. 南瓜和瓠瓜叶面积的快速测算方法 J . 山地农业生物学报, 1999, 18( 1) : 25-28. 6 陈银华. 辣椒叶面积测量方法初探 J . 上海蔬菜, 1998( 4) : 5-6. 7 龚建华, 杨凤飞. 茄子幼苗叶面积速测方法 J . 长江蔬菜, 1996( 6) : 26-27. 8 张健钦, 王 秀, 龚建华, 等. 基于机器视觉技术的叶面积测量系统实现 J . 自然科学进展, 2004( 11) : 1304-1309. 9 程 鸿, 吕军芬. C A D 图形处理技术在植物叶面积测量中的应用 J . 甘肃农业大学学报, 2003( 4) : 467-470. 10 山东农业大学. 蔬菜栽培学各论 M . 北京: 农业出版社, 1980.
