基于脉序骨架的小麦叶精细建模研究
基于随机森林算法的冬小麦叶片氮含量遥感估算研究
基于随机森林算法的冬小麦叶片氮含量遥感估算研究作者：韩玉杰丁宁冯海宽张春兰来源：《现代农业科技》2019年第13期摘要 ; ;精确、快速估算冬小麦叶片氮含量，对冬小麦长势监测及田间管理指导具有重要的研究意义。
为精确反演冬小麦叶片氮含量（leaf nitrogen content ，LNC），本文利用遥感方法，依托不同氮处理水平对冬小麦的影响试验，基于获取的高光谱遥感数据和LNC地面实测数据，对比分析光谱指数与随机森林算法（random forest ，RF）反演冬小麦叶片氮含量的精度和稳健性。
结果表明，以敏感波段496 nm和604 nm为自变量，利用随机森林算法构建的LNC回归模型精度较光谱指数法有了大幅提高，模型的建模精度为R2=0.922，均方根误差为0.290;验证精度为R2=0.873，均方根误差为0.397，并且相对分析误差值为2.220，表明将敏感波段与随机森林算法组合构建的反演模型能较好地反演冬小麦叶片氮含量。
关键词 ; ;冬小麦;叶片氮含量;遥感;随机森林算法中图分类号 ; ;S127;S512.1 ; ; ; ;文献标识码 ; ;A文章编号 ; 1007-5739（2019）13-0001-03 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 开放科学（资源服务）标识码（OSID）Remote ;Sensing ;Estimation ;of ;Nitrogen ;Content ;in ;Winter ;Wheat ;Leaves ;Based ;on ;Rand om ;Forest ;AlgorithmHAN Yu-jie 1 ; ;DING Ning 1 ; ;FENG Hai-kuan 2 ; ;ZHANG Chun-lan 2（1 College of Surveying and Geo-Informatics，Shandong Jianzhu University，Jinan Shandong 250101;2 National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture）Abstract ; ;Precisely and rapidly monitoring of nitrogen content in winter wheat leaves was of great significance for monitoring the growth of winter wheat and guiding field management.By remote sensing，the accuracy and robustness of estimating nitrogen content in winter wheat leaves by spectral index and random forest algorithm were compared and analyzed based on hyperspectral data and LNC field data.The results showed that the precision of the LNC regression model constructed by the RF was much higher than that of the spectral index with sensitive bands 496 nm and 604 nm as independent variables.The accuracy of the model was R2=0.922，RMSE=0.290，the validation accuracy was R2=0.873，RMSE=0.397，and the RPD value was 2.220.It showed that the model constructed by the RF has good precision of wheat LNC.Key words ; ;winter wheat;leaf nitrogen content（LNC）;remote sensing;random forest algorithm作物的光合作用、生長发育等离不开矿物质元素的摄入，作为矿物质元素之一的氮元素是作物生长需求量与施用量较多的矿物质元素[1]。
越冬前冬小麦主茎叶片几何参数模型研究
越冬前冬小麦主茎叶片几何参数模型研究本文旨在探索越冬前冬小麦主茎叶片几何参数模型。
在本研究中，我们采用了总共30株越冬前冬小麦，它们来自不同的生长期。
使用一种名为GEOTRANS的分析工具，我们计算了每一株小麦的叶片几何参数。
为了评估冬小麦叶片几何参数对越冬前小麦品质的影响，我们进行了多元线性回归分析。
结果表明，在越冬冬小麦叶片几何参数与小麦品质之间存在着显著的相关性。
单叶比值、长度轴形比值和宽度轴形比值是影响小麦品质的主要叶片几何参数。
此外，随着叶片几何参数的增加而变化的叶片形态对小麦品质也有显著影响。
这一研究结果表明，叶片几何参数对越冬前小麦品质的影响是必不可少的，因此，在小麦栽培过程中应注重叶片几何参数的控制。
本研究还提出了一套叶片几何参数模型（PGM），旨在评估越冬前小麦的品质。
根据获得的结果，PGM的改进可以帮助我们更准确地预测小麦品质。
此外，PGM也可以帮助提升小麦栽培管理的效率，有助于改善小麦收获品质。
为了进一步验证PGM，本文将其应用于40株越冬前冬小麦，它们来自不同的生育期。
结果表明，PGM比其他模型更能准确地预测小麦品质，并且可以有效地降低小麦生产的风险。
此外，本文还提出了一个分层叶片几何参数模型（LPGM），旨在改善小麦栽培的效率。
LPGM的分析结果表明，在适当的光照和氮素供应条件下，它可以更有效地控制小麦叶片几何参数，以达到最佳品质。
本文提出的叶片几何参数模型可以有效地评估越冬前冬小麦品质，以便提高小麦栽培管理的效率。
此外，本文还探究了各叶片几何参数的影响，基于正确的参数调整，我们可以更好地控制小麦品质及其对越冬前小麦的影响。
在未来，本文所提出的叶片几何参数模型可能还可以探索其他冬小麦品种的品质。
为了更准确地评估冬小麦的叶片几何参数对越冬前小麦品质的影响，我们将本文所提出的叶片几何参数模型（PGM）应用到60株冬小麦上进行了研究。
结果显示，单叶比值、叶片长度和宽度是影响小麦品质的主要叶片几何参数。
基于OpenGL 的小麦形态可视化技术
第Hale Waihona Puke 期伍艳莲等：基于 OpenGL 的小麦形态可视化技术
123
二次曲面技术绘制几何图形的函数 gluCylinder( )来绘制 圆柱体，建立了小麦茎的几何模型，如图 2e 所示。具体 调用过程如下： 1）创建并初始化二次曲面； GLUquadricObj *obj=gluNewQuadric( )； 2）调用 gluQuadricDrawStyle( )函数设置二次曲面的 绘制类型； gluQuadricDrawStyle(obj,GLU_FILL)； 3）调用 gluCylinder( )函数绘制圆柱体； gluCylinder(obj,Tw/2,Tw/2,Th,10,10)； 其中，Tw、Th 分别为节间粗度和节间长度。 2.3 穗几何建模 小麦穗为穗状花序，由穗轴和小穗组成，小穗通过 小穗枝梗互生在穗轴上，穗轴顶端着生一个小穗。对于 有芒品种，芒着生于小穗顶端。由于麦穗的形态结构相 对来说比较复杂，因此构建麦穗的三维几何模型时，采 用了组合多个基本图元的方法来实现。穗轴用一圆柱体 来模拟， 穗轴的造型主要由穗轴长 bl， 穗轴粗 br 决定 （图 3a） ；小穗的谷粒用一个椭球体来模拟，小穗的小枝梗用 圆柱体来描述，小穗通过小穗枝梗着生在穗轴上，因此， 小穗的造型主要由小穗枝梗长 bl，小穗枝梗直径 br，谷 粒短半径 gr 和谷粒长半径 gl 以及小穗与次枝梗轴的夹角 Φ 等参数决定（图 3b、3c） 。对于有芒品种，用一个圆柱 体来模拟麦芒。因此，芒的造型主要由芒的长度 mh，芒 的粗度 mr 决定（图 3d） 。
对于叶片，由叶曲线模型来模拟叶片的空中伸展， 叶曲线方程确定了中间主脉的控制点，叶片边缘控制点 与同一排主脉的控制点的 x、y 坐标一样，但 z 坐标由叶 长和叶形模型来确定。在边缘控制点和主脉控制点之间 设定了 2 列与主脉平行的控制点（图 2c） ，因而叶片的控 制点也有 5 排，每排 7 个，其中第 1 排控制点的 y 坐标 与叶鞘第 5 排控制点的 y 坐标一样，这样能够更好地使 叶片与叶鞘光滑衔接。 OpenGL 的实用函数库(GLU)封装了用于 NURBS 曲 面绘制的一组函数，因此输入控制点阵列和节点序列之 后可使用这些函数来完成 NURBS 曲面的绘制过程。 利用 OpenGL 生成小麦叶的 NURBS 曲面的主要过程如下： 1）计算叶的各个控制点，设置 u、v 向节点值； 2）创建一个指向 NURBS 对象的指针： GLUnurbsObj *theNurbs=gluNewNurbsRenderer( )； 3） 调用 gluNurbsProperty( )函数设置 NURBS 对象的 各种属性； 4）在 gluBeginSurface( )函数和 gluEndSurface( )函数 之间调用 gluNurbsSurface( )函数生成和绘制 NURBS 曲 面，如下： gluBeginSurface(theNurbs); gluNurbsSurface(theNurbs,11,sknot1,14,sknot2,10*3,3, &ctrPoints[0][0][0],4,4,GL_MAP2_VERTEX_3); gluEndSurface(theNurbs); 其中， ctrPoints 是存放控制点值的数组， sknot1 、 sknot2 分别是存放 u、v 向节点值的数组，这样就完成了 小麦叶的 NURBS 曲面的绘制，效果如图 2d 所示。 2.2 茎几何建模 小麦茎由许多节和节间组成，节间呈圆筒形。节间 的形态结构比较简单，故用圆柱体来模拟。由小麦茎形 态建成子模型[14]输出的节间长度 Th 和节间粗度 Tw 来分 别确定圆柱体的长度和直径，通过调用 OpenGL 中利用
作物生长过程模拟模型与形态三维可视化关键技术研究
作物生长过程模拟模型与形态三维可视化关键技术研究作者：诸叶平李世娟李书钦来源：《智慧农业》2019年第01期摘; ;要：针对作物产量形成、品种适应性分析的数字化解析和可视化表达需求，以提高作物模拟模型的时效性、协同性和真实感为目标，结合物联网技术与作物模拟模型，进行了田间数据实时采集;应用多智能体技术进行了作物协同模拟方法研究与框架设计;开展了作物生长过程模拟模型及基于作物模型的形态三维可视化关键技术研究，以小麦作物为例，进行了田间试验，阐述了小麦三维形态模拟可视化系统的设计实现并进行了试验验证;构建了Logistic方程模拟小麦叶长、最大叶宽、叶片高度、株高等的生长变化，采用基于曲线、曲面的参数化建模方法和3D图形库OpenGL构造了小麦器官几何模型。
结果表明小麦叶长、最大叶宽、叶片高度和株高模拟模型R2值在0.772～0.999之间，回归方程的F值在10.153～4359.236之间，且Sig.小于显著水平0.05，模型显著性较好，模型的拟合度较高。
本研究将作物模拟模型结果和形态结构模型有效结合，实现了以小麦为代表的作物在不同管理措施条件下的生长过程形态三维可视化表达，为作物生产数字化系统应用提供了更有效的途径，该技术体系与方法同样适用于玉米、水稻等作物。
关键词：作物模拟模型;生长过程数字化;形态可视化;Agent技术;三维中图分类号：S24; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标志码：A; ; ; ; ; ; ;文章编号：201901-SA005诸叶平，李世娟，李书钦.作物生长过程模拟模型与形态三维可视化关键技术研究[J]. 智慧农业， 2019， 1（1）： 53-66.Zhu Y， Li S， Li S. Research on key technologies of crop growth process simulation model and morphological 3D visualization[J]. Smart Agriculture， 2019， 1（1）： 53-66. （in Chinese with English abstract）1; 引言作物生长过程是一个涉及作物基因、生长环境、管理措施等诸多变化因素的复杂巨系统，作物生长过程模拟一直都是作物生长过程数字化研究的重点内容之一。
小麦叶肉细胞原生质体中微管骨架的排列格局与[Ca^(2+)]_(cyt)的关系
![小麦叶肉细胞原生质体中微管骨架的排列格局与[Ca^(2+)]_(cyt)的关系](https://img.taocdn.com/s3/m/dff41d66842458fb770bf78a6529647d27283418.png)
小麦叶肉细胞原生质体中微管骨架的排列格局与
[Ca^(2+)]_(cyt)的关系
刘刚;王冬梅
【期刊名称】《实验生物学报》
【年(卷),期】2005(38)4
【摘要】以小麦叶肉细胞原生质体为材料,通过免疫荧光标记和Ca^(2+)荧光染料的装载并结合药物学试验,借助激光共聚焦扫描显微镜观察,探讨微管骨架和
Ca^(2+)之间的内在联系。
试验结果表明,[Ca^(2+)]_(cyt)的升高能够诱发微管骨架的解聚;而微管骨架的解聚也会促使胞外Ca^(2+)内流,进而造成[Ca^(2+)]_(cyt)的升高。
【总页数】9页(P331-339)
【关键词】小麦;叶肉细胞;原生质体;微管骨架;排列格局;钙离子;激光共聚焦扫描显微镜;叶锈病;防卫反应
【作者】刘刚;王冬梅
【作者单位】河北农业大学生命科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】S435.121.4
【相关文献】
1.增强UV-B辐射对小麦叶肉细胞原生质体微丝骨架的影响 [J], 翟菁如;陈慧泽;高丽美;李永峰;韩榕
2.激发子诱发小麦叶肉细胞原生质体微管骨架排列格局与[Ca2+]cyt的变化 [J], 刘刚;党磊;王冬梅
3.小麦叶肉细胞原生质体中微管骨架的排列格局与[Ca2+]cyt的关系 [J], 刘刚;王冬梅
4.接种叶锈菌的小麦叶片胞间洗脱液对叶肉细胞原生质体微丝骨架的影响 [J], 陈晓波;王冬梅;刘娟;王智炘
5.激发子诱发小麦叶肉细胞原生质体微管骨架排列格局与[Ca^(2+)]_(cyt)的变化[J], 刘刚;党磊;王冬梅
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用MSC-ANN方法建立冬小麦叶片叶绿素与反射光谱的定量分析模型研究
ｅｍａｌ ｉｏ ａ ｘ ｅ ２ ．ｏ － ｉ ａｙ ｏ ｕ ＠１与光谱分析
２ ２ 冬小麦反射 光谱 信息 ．
１９ ８
１ 理论部分
１ １ Ｍｓ 算 法 ． Ｃ
数据分析等方 面需 要耗 费大 量 的人力 、物力 ，时效性 差ｌ 。 ２ ］
运用光谱特性 ， 以定量分析植物 生化组 分含量 ， 过几 十 可 经
光 吸收光谱 和拉 曼光谱数 据的定量分析和预测 ， 与一 元线性 回归模 型方法相 比 ， 预测精度有显著 的提高 ｌ 邵 咏妮等采 １ 。 用基 于独立组分 分析 和 Ｂ Ｐ神经 网络的 近红外光谱 方法 ，为 蜂蜜 品牌鉴 别提供了新方法（ １ ５。
表明 ， Ｃ ＡＮ 方法 能在较大程度上消除 了野外物理 因素 的影响 ，使用 具有代 表性 的光谱数 据点建 立模 ＭＳ － Ｎ 型， 能够建立准确 的冬小麦 叶绿 素含 量预测模 型 ，可代替经典分 析方 法 ， 满足冬小麦 叶片 叶绿 素快 速分 析的
需要 。
关键词 叶绿素 ；多元散射校 正 ； 非线性迭代偏最小二乘法 ； 人工神经 网络 ； 射光谱 反
预测值的相关系数 ｒ 到 ０ ９０４ 预测标准偏差 Ｓ 达 ． ６ ， Ｄ为 ０ １ ７ ． ８ ，相对标准偏 差 ＲＳ Ｄ为 ５ １ 。检 验集 的化 ．８
学值 与预测值的相关系数 ｒ 到 ０ ９ ００ 预测标准偏 差 Ｓ 达 ． ６ ， Ｄ为 ０ １５ 相对标 准偏 差 ＲＳ ．４ ， Ｄ为 ４ ２ 。结果 ．１
用 ＭＳ — Ｃ ＡＮＮ 方 法建 立 冬 小 麦 叶片 叶绿 素 与 反射 光 谱 的定 量 分 析模 型 研 究
梁 雪 吉海彦 ， ， 王鹏 新 饶震红 ， ，申兵辉
基于形态模型的小麦器官和单株虚拟生长系统研究
第23卷第3期2007年3月农业工程学报T ransacti ons of the CSA E V o l .23 N o.3M ar . 2007基于形态模型的小麦器官和单株虚拟生长系统研究陈国庆1,2,朱 艳1※,刘 惠1,曹卫星1(1.南京农业大学 江苏省信息农业高技术研究重点实验室,南京210095; 2.山东农业大学农学院,泰安271018)摘 要:为更加直观的展示小麦的整个生长过程,同时为教学科研提供支持,将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦植株的形态建成,通过对小麦形态数据的定量分析,并结合前人的研究成果,构建了小麦形态建成模拟模型,包括叶片形态建成子模型(包括叶长、叶形、叶面积、叶片空中伸展曲线、茎叶夹角、叶色和叶片衰亡)、茎形态建成子模型(包括茎长和茎粗)、叶鞘形态建成子模型(包括叶鞘长和叶鞘粗)和麦穗形态建成子模型(包括穗长和麦芒)等。
并以此为基础,结合已有小麦生长模拟模型W heatGrow ,在M icro soft V isual C ++平台上利用OpenGL 构建了基于形态模型的小麦虚拟生长系统(WV GS ),初步实现了小麦生长过程的可视化表达。
建立的模型库主要包括形态模型、生长模型、可视化模型以及场景控制模型四部分。
所建数据库主要存储气象数据、土壤数据和品种参数。
系统运行结果表明该系统能较好地模拟小麦形态特征,能较逼真的实现小麦生长过程的虚拟显示。
关键词:小麦;形态模型;虚拟;可视化;系统中图分类号:S 512.2;T P 391.9 文献标识码:A 文章编号:100226819(2007)320126205陈国庆,朱 艳,刘 惠,等.基于形态模型的小麦器官和单株虚拟生长系统研究[J ].农业工程学报,2007,23(3):126-130.Chen Guoqing ,Zhu Yan ,L iu H ui ,et al.M o rphogenesis model 2based virtual grow th system fo r o rgans and p lant of w heat [J ].T ransacti ons of the CSA E ,2007,23(3):126-130.(in Ch inese w ith English abstract )收稿日期:2006205225 修订日期:2006208204基金项目:国家863计划项目(2003AA 209030);江苏省高技术研究项目(BG 2004320)资助作者简介:陈国庆(1979-),男,山东人,主要从事作物模拟及虚拟生长方面的研究。
基于SSR标记的100份国内外小麦种质遗传多样性分析及DNA指纹图谱构建
基于SSR标记的100份国内外小麦种质遗传多样性分析及DNA指纹图谱构建作者：王健胜侯桂玲王二伟马爱锄程世平来源：《山东农业科学》2023年第09期关键词：小麦种质；遗传多样性；DNA指纹图谱；SSR标记小麦（Triticum aestivum L．）具有较强的环境适应性，我国从北方到南方均有种植，具有分布范围广、栽培面积大、总产量高等特点，是我国的主要粮食作物之一，对保障国家粮食安全具有重要战略意义。
优良的品种是保障我国小麦高产稳产的重要基础。
但在育种实践中，为了获得农艺性状优良的小麦品种，育种工作者习惯于过分注重对少数优良小麦种质的利用，这使得育成小麦种质的遗传基础日益狭窄，小麦育种水平及进度提高缓慢，故种质资源研究作为小麦新品种选育的重要基础性工作越来越受到科研工作者的重视。
因此，开展种质遗传多样性分析，掌握现有种质的遗传基础及亲缘关系，发掘并利用优异种质材料，对拓宽小麦育种的遗传基础、加快育种进程和提高育种水平具有重要意义。
已有学者开展了小麦遗传多样性研究，如张凡等对620份小麦种质农艺性状的遗传多样性进行了研究，发现其在质量性状和数量性状上均具有丰富的遗传多样性，并据此将这620份小麦种质分为10个类群；通过综合评价，筛选出91份较为优异的种质材料，可作为亲本材料用于黄淮麦区小麦育种改良中。
近年来，分子标记技术快速发展，因其具有多态性丰富、遗传信息量大、不受外界环境条件影响等优点而在小麦遗传多样性研究中得到较为广泛的应用。
例如卢丽斌等利用AFLP技术对安徽省小麦赤霉病菌4个地理群体的68个供试菌株进行了群体遗传多样性分析，结果发现4个群体间的遗传距离与地理分布没有明显的相关性，遗传变异主要存在于群体内，群体间的遗传变异较小：韩芳等采用SRAP分子标记对70份黄淮麦区小麦品种的遗传多样性进行了分析，发现河南省小麦品种的多样性指数最高，江苏省小麦品种多样性指数最低：罗琴等利用42条ISSR引物对11份人工合成小麦和3个普通小麦材料进行了遗传多样性分析，发现材料间的平均遗传相似系数为0.790，表明这14份小麦材料亲缘关系较近。
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叶长和叶宽是小麦叶片形态的两个主要属性。通 过大量的实验测量发现小麦叶片的长度和宽度之间的 关系可以用高斯函数表示，图4为叶长和叶宽之间的 关系 及用 高斯 曲线 拟合 的结 果图 。图 3中x 轴为 叶长 ， y轴为叶宽。高斯函数数学公式为：y=。e “””“’，用 高斯函数表示叶长和叶宽的关系时取口=9．58 8，6=
20】2年5月
农机化研究
第5期
2．8。一3．3。之间。用d，，a：，d，…表示一级侧脉与主脉 之间的夹角，那么通过修改“，，a：，吗…的值，可以控 制叶片上一级侧脉与主脉及各一级侧脉之间的距离和 整个叶片的宽度。
球B样条曲线的定义如下‘“1：假设肌．，( ￡) 为节 点矢量[uo，“∥一，u。]={Ⅱ，…基函数，则 球B样 条曲线可定 义为
植物的叶子形态多种多样，因此研究人员提出了 多种建模方法和渲染方法来模拟自然界中的植物叶 片”’’”J ，但基于叶片的脉序结构进行叶片虚拟建模的 报道尚属少见。
叶脉是叶片上可见的脉纹，它是由贯穿在叶肉内 的维管柬或维管束及其外围的机械组织组成，为叶的 输导组织和支持结构。叶脉一方面为叶提供水分和 无机盐，输出光合产物；另 一方面又支撑着叶片，使其 能够伸展于空间，保证叶的生理功能顺利进行。叶脉 是叶片的重要特征，而以往的植物叶片建模方法，大 多把叶片简化为薄平面或曲面，不考虑叶脉的分布及 其特征，叶片和叶鞘( 如果有) 也只是一个没有厚度的 曲面。本文以小麦叶的平行叶脉为例，基于脉序特征 进行几何建模，以期为小麦叶的精细建模、叶片运动 仿真和组织层面可 视化提供方法。
几何建模方法。用B样条曲线表示小麦叶片和叶鞘上的叶脉曲线，用球B样条模拟叶片和叶鞘上的叶脉骨架． 再连接已生成的叶脉骨架上相应的点生成叶片和叶鞘上叶脉之间的叶肉，建立了具有明显的叶脉分布和厚度的
小麦 叶几 何模型 。该 方法 可用于 其它 平行叶 脉植 物叶片 的精 细建模 ，具 有较 好的真 实感 。
收描日 期：20I l —06—25 基金项目：北京市农#科学院科技创新能力建设专项．国家农业成果转
化基金项目(2009cB2^{) 00D0”；北京市优秀人才培养资助 项目( 2010【)002020000005) 作者简介：青克乐其其格( 1983一) ，女( 蒙古族) ．内蒙占鄂尔多斯人．硕
士研究生， ( E咖J ) qI n酷e』e @139…。
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图4 叶长和时宽之间关系的高斯甬 拟台效果图
圈6一级侧脉上j 主脉之问的夹角表示示意圈
小同I f | J 1 图7 主脉与一绒侧脉之问的夹角变化规律
从图7中可以观察出第1个一级侧脉与主脉的夹 角在1．5。～2．o。之间，第2个一级侧脉与主脉的夹角 在2．o。一2．5。之间，第3个一级侧脉与主脉的夹角在
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图3最 大叶宽处叫 脉直径比较 表l 小麦小同生长时期叶脉数量统汁散据
：=一 处处处址处
不M… H 图5叶片不同位处一级侧脉之问的距离
20 12年 5月
农机化研究
第5期
基于脉序骨架的小麦叶精细建模研究
青克乐其其格1‘2，郭新宇1，肖伯祥’，温维亮1，吴 升
( 1国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097：2，首都师范大学，北京 100048)
摘要：为了实现小麦叶形态结构的三维可视化，基于小麦叶的脉序特征．提出了基于脉序骨架的小麦叶片三维
2012年5 J】
农机化 研究
第5期
麦叶片叶脉直径的测量结果比较，取8个典型形状的 叶片( 图3中的横坐标) ，测量其最大叶宽处得叶脉直 径( 竖坐标) ，从测趋结果中也可以看出小麦叶片的叶 脉直径具有明显的差距。表l 为对小麦幼苗期、抽穗 期和完熟期叶脉数 量统计规律表。
随着叶宽值的增人，一级侧脉的数量将增加。～ 级侧脉始于主脉，从图5的统计分析可以看m一级侧 脉与主脉夹一定的角度，并到达最大叶宽的位置后接 近于平行到叶尖部他( 如图6所示) 。 ·级侧脉与主脉 之间的夹角具有一定的规律，| 茔| 7表示了一个叶片上 的3个一级侧脉与}脉之间的夹角统计规律( 横坐标 表示不同的叶片，纵坐标表示一级侧脉与主脉之间的 夹角．夹角单位为度( o) ，一绂侧脉是存叶片上从内到 外顺 序编号 ) 。
关键词：脉序骨架；小麦叶；精细建模；球B样条
中 图分 类号 ：TP39 1．4 1
文献标识码：A
文章编号：1003—1∞×12们2105—0053' 05
0引言
叶片是植物形态结构中的一个重要组成部分，不 同植物叶片有不同的形态和叶脉纹理特征．同一种植 物也由于生长位置的不同、外部环境的影响等因素而 拥有不同的形状。植物叶片所具有的这种多样性和 复杂性，为植物叶片的三维建模仿真工作带来了巨大 的挑战。
小左uI 的叶片和ul 鞘上都有脉纹，其中叫片上的 叶脉较为明显，叶片正面的叶脉突出于叶肉外。小麦 叶片和叶鞘上的叶脉互相平行或接近于平行。小麦 叶片上能够肉眼看到的叶脉可以分为主脉( 中脉) 、一 级侧脉和二级侧脉。小麦叶脉分布如图2所示。主脉 为叶片中间最粗的叶脉，也就是叶片的主骨架；一级 侧脉是比主脉稍细、生长于主脉两侧的叶脉；二级侧 脉是比一级侧脉再稍细一些、生长于主脉及各一级侧 脉之间 的叶脉。图 3为用 显微镜测 量蒙麦36品 种小
通讯作者：郭新字( 1973一) ．男．辽宁建平人，研究员，硕上生导师，( E—
mⅢI ) 印01y@州岫or g wI 。
1 小麦叶形态结构特征分析
小麦叶由叶片和叶鞘组成( 如图l 所示) ，小麦的 叶片和叶鞘上均有平行脉序，通常叶片的背面较光 滑，有一个突出的主脉( 中脉) 。叶片上的叶脉分为主 脉( 中脉) 、一级侧脉和二级侧脉，叶脉之间有叶肉。 叶鞘是小麦叶的包裹着茎秆的部分，其形状近似于圆 柱面，多数情况下，下面为闭合，由下往上逐渐展开。