幾種測定蔬菜葉面積方法的對比
蔬菜是溫室栽培的主要作物之一，葉面積指數的測定對于了解其生長發育和光合同化物量的確定具有重要意義。目前，植物葉面積的測定方法主要有活體葉面積儀、求積儀測定法、方格紙法、圖像處理法、回歸方程法、系數法、稱重法、圖形分解法和拋物線法等。活體葉面積儀測定結果準確，可以活體測定，簡單方便；求積儀測定法、稱重法、方格紙法和圖像處理法都要求離體測量，不僅破壞葉片，而且過程復雜；回歸方程法、系數法、圖形分解法和拋物線法雖然可以活體測量，且測量速度快，適于大量同一品種植物的葉面積測量，但測量精度偏低。
因此，如何準確快速地測定溫室蔬菜的葉面積指數對實現溫室蔬菜生產與環境調控的優化管理、提高溫室蔬菜生產的經濟效益和生態效益具有重要意義。在積溫對蔬菜果實生長發育規律研究的基礎上，本試驗基于BP神經網絡技術建立了蔬菜葉面積指數模型，開展了利用生理發育天數預測葉面積指數的嘗試，以期為精確無損和低成本快速確定植株葉面積提供新的測定方法。
在活體葉面積儀用于測量葉面積的栽培槽中，每小區選取8株，從出苗起每15d測量1次植株所有葉片的葉長、葉寬。記錄葉片老化或被摘除的日期。選取有代表性的葉片6~8片，用直尺測量出葉片平展時的最大葉長和最大葉寬；用掃描儀對這些葉片進行掃描，文件格式為位圖，再用葉面積計算軟件進行計算。建立實際葉面積最大葉長與最大葉寬的相關方程、實際葉面積與最大葉長之間的相關方程、實際葉面積與最大葉寬之間的相關方程，尋找葉片實際葉面積與葉長、葉寬、葉長@葉寬之間的關系，比較這些關系的相關系數。選其相關性最好的一種關系，用于計算蔬菜植株的實際葉面積。選取每片葉的最大葉長@最大葉寬用于計算蔬菜每片葉的實際葉面積。在苗期，葉面積增長緩慢；到了開花坐果期，葉面積迅速增長；等蔬菜生長到一定階段，下部葉片開始老化，漸漸失去了制造同化物的作用，為了栽培管理的需要，放秧后要打掉靠近地面的葉片，或者到整個葉片面積1/2黃化時及時打掉。從出苗時開始，每7d測量1次試驗株所有葉片的最大葉長與最大葉寬，同時記錄每片葉出現1/2黃化的時間。
1、在模型建立過程中需要對蔬菜進行離體測量以采集到有效的觀測數據，但在模型建成后就可以利用模型借助蔬菜的生長發育天數來預測蔬菜的葉面積指數，這種方法簡單快速經濟，且不破壞蔬菜植株葉片，具有很好的實用意義。
2、本研究通過積溫理論建立了一個用于測定蔬菜葉面積指數的BP神經網絡模型，經檢驗目標輸出和網絡輸出的相關系數基本達到1，表明模型預測與實際值誤差很小。
3、本研究建立的基于BP神經網絡的蔬菜葉面積指數模型能夠根據蔬菜生長發育天數的積溫值來同時預測蔬菜的單株葉面積指數和小區葉面積指數，表明神經網絡模型具有單輸入多輸出的特點。
4、由于品種特性的差異，不同品種葉面積指數與積溫的參數關系會有變化，因此對于不同品種的蔬菜還需通過離體測量采集相關數據，建立品種參數，從而有效地運用神經網絡模型來預測不同品種的蔬菜葉面積指數。
