~作物叶面积测定小麦汇总.
基于计算机视觉的小麦叶面积测量
基于计算机视觉的小麦叶面积测量作者：郝雅洁张吴平史维杰赵明霞吕致李富忠来源：《湖北农业科学》2019年第16期摘要：运用计算机视觉技术对目标作物小麦的侧拍、俯拍图像进行识别处理，计算出相应叶片所占面积大小，从多变量因素对其测量分析，与叶真实面积大小进行比较，分析建立关系模型。
结果表明，小麦植株的侧拍、俯拍面积与叶真实面积之间存在回归关系，且相关性较高，R2值达到0.91。
且经过验证，测量结果较准确，说明此回归模型可行。
关键词：计算机视觉;小麦;叶面积;像素数中图分类号：TP391;S512.1; ; ; ; ;文献标识码：A文章编号：0439-8114（2019）16-0129-04DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2019.16.030; ; ; ; ; ;开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Abstract： The computer vision technology was used to identify the lateral and overhead images of the target crop wheat， and the corresponding leaf area was calculated. The multi-variable factors were used to measure and analyze it. Finally， the real area of the leaf was compared and analyzed to establish a relationship model. The results showed that there was a regression relationship between thelateral beat， the overshoot area and the true leaf area of the wheat plants， the correlation washigh， and the R2 value reached 0.91. After verification， the measurement results are more accurate， indicating that this regression model is feasible.Key words： computer vision; wheat; leaf area; number of pixels小麦（Triticum aestivum L.）是主要用作食用的谷类作物。
小麦玉米等作物测产计算方法
小麦玉米等作物测产计算方法
小麦、玉米等作物的产量计算方法是通过对田间实际的农作物数量进
行测定和统计，从而得出作物的总产量。
下面将介绍小麦、玉米等作物的
测产计算方法。
首先，对于小麦的测产计算方法，可以采用割取样法。
具体步骤如下：
1.选择一个代表性的田块，清除杂草并测量该田块的面积。
2.在同一田块内随机选择数量适中的样方，比如每隔5步选择一个样方。
3.在每个样方内割取小麦植株，并记录每株小麦的穗数。
4.随机抽取3株小麦，分别计算每株小麦中的粒数。
5.根据割取样方的数量、每株小麦的穗数和每穗小麦的粒数计算小麦
的总产量。
计算公式为：总产量=样方数量×平均穗数×平均每穗粒数。
对于玉米的测产计算方法，可以采用称重法。
具体步骤如下：
1.选择一个代表性的田块，清除杂草并测量该田块的面积。
2.随机抽取一定数量的玉米植株（如50株），记下每株玉米的行数、穗数和每穗玉米粒数。
3.将这些玉米植株摘下，去掉杂质，并称重得到玉米的总重量。
4.根据抽样的行数和穗数计算每株玉米的平均穗数。
根据每穗玉米粒
数计算每株玉米的平均粒数。
5.根据玉米的总重量和平均粒数计算玉米的总产量。
计算公式为：总产量=总重量/平均粒数。
需要注意的是，以上方法只是一种估算作物产量的方法，并不是绝对准确的。
在实际操作中，还应结合天气、土壤和农艺措施等因素进行综合评估，确保测产结果的可靠性和精准性。
小麦测产计算方法
小麦测产计算方法
小麦是一种重要的粮食作物，测产是衡量小麦产量的重要指标。
在农业生产中，准确测算小麦的产量可以帮助农民科学管理土地和农作物，合理安排农业生产计划，提高农业生产效益。
小麦测产的方法主要有以下几种：
1. 样方法：选择一定数量的小麦样本区域，将样本区域的小麦植株逐株进行测量，包括株高、穗长、穗粒数等，然后通过样方面积与整个农田面积的比例，推算出小麦的总产量。
2. 重量法：在收获时，选择一定数量的小麦穗（或者整株小麦），将其进行称重，然后通过计算单位面积的小麦重量，推算出整个农田的小麦产量。
3. 统计法：通过对整个农田的全面调查和统计，包括每亩小麦的株数、穗数、粒数等数据，然后根据农田的面积，结合统计学模型，推算出小麦的产量。
随着科技的进步，现代化的农业测产技术也逐渐应用于小麦生产。
例如，利用遥感技术，可以通过卫星图像的分析，获取小麦生长的信息，包括植被指数、叶面积指数等，从而对小麦的生长状态和产量进行预
测和估计。
此外，小麦测产还需要考虑各种因素的影响，如气候、土壤、种植管理等。
因此，为了提高测产的准确性，农民还需要根据不同的地区和种植条件，针对性地选择合适的测产方法，并结合实际情况进行修正和调整。
总之，小麦测产是农业生产管理中不可或缺的一环，不仅可以帮助农民合理安排种植计划和管理农田，还可以为政府决策提供重要的数据支持，促进农业的可持续发展。
不同小麦品种叶面积、叶绿素相对质量分数、根系性状及产
第38卷第8期西南大学学报(自然科学版)2016年8月V o l.38 N o.8J o u r n a l o f S o u t h w e s tU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)A u g. 2016D O I:10.13718/j.c n k i.x d z k.2016.08.002不同小麦品种叶面积㊁叶绿素相对质量分数㊁根系性状及产量的研究①王志伟1,乔祥梅1,程加省1,宗兴梅2,丁礼云2,和立宣2,杨金华1,胡银星1,程耿1,黄锦3,于亚雄11.云南省农业科学院粮食作物研究所/国家小麦改良中心云南分中心,昆明650205;2.云南省丽江市农业科学研究所,云南丽江674100;3.云南省农业科学院科研处,昆明650205摘要:旨在阐明高海拔生态条件下小麦品种顶二叶光合特性与产量的关系,为高产栽培和高产育种提供理论依据.试验于2013-2014年在云南丽江以云南省主栽的5个小麦品种为供试材料,研究了不同品种顶二叶叶面积㊁叶绿素S P A D值㊁根系性状差异及与籽粒产量的关系.结果表明,不同小麦品种在开花期顶二叶叶面积㊁开花期和成熟期顶二叶叶绿素S P A D值㊁根系性状(次生根根数㊁根长和根干质量)上差异有统计学意义.倒二叶和顶二叶叶面积与籽粒产量呈极显著正相关,但旗叶叶面积与籽粒产量相关性无统计学意义.成熟期旗叶㊁倒二叶和顶二叶叶绿素S P A D值与籽粒产量分别呈显著或极显著正相关,开花期㊁成熟期旗叶和倒二叶叶绿素S P A D值与叶面积的乘积和籽粒产量分别呈显著或极显著正相关.高海拔生态区次生根根系发达㊁生育后期顶二叶维持相对较大叶面积和较高叶绿素S P A D值的协调型小麦品种(如云麦53)具有较大增产潜力.关键词:小麦;叶面积;叶绿素相对质量分数;根;产量中图分类号:S512.1+1文献标志码:A文章编号:16739868(2016)08001006叶片作为光合作用的主要器官,其面积大小㊁作用时间与作物产量的高低有着密切关系.小麦籽粒产量形成的大部分干物质来源于光合作用[1],叶面积对小麦籽粒产量的形成具有较大的影响[2].王义芹等[3]研究表明小麦顶三叶面积与单株生物产量㊁经济产量显著正相关,旗叶光合速率与旗叶面积的乘积与生物产量和经济产量之间呈显著正相关,提高小麦顶三叶面积和光合速率有利于提高产量.张玲丽等[4]研究报道小麦产量及其构成性状均与灌浆后期旗叶的叶面积持续期呈显著或极显著正相关.叶绿素是作物进行光合作用的主要色素,其质量分数多少是衡量作物光合作用特性的重要指标[5-6].王敏等[7]研究表明小麦旗叶叶绿素质量分数与产量构成性状呈显著正相关.根作为植物的三大营养器官之一,在植物的生长发育过程中起着重要的作用.作物品种对于不良环境㊁病虫害的抵抗力与其根系生长能力㊁分枝特性㊁构造等特性有关[8].杨秀红等[9]研究表明,抗旱性大豆品种根系比较发达,具有相对较大的根系质量㊁较大的根体积㊁较强的根系吸收活性及较发达的主根和下部侧根.汪灿等[10]研究表明,根系粗壮㊁根系干鲜①收稿日期:20150522基金项目:云南省科技厅科技惠民专项农业(2014R A056);国家现代农业小麦产业技术体系建设专项(C A R S3244);云南省农业科学院麦类遗传育种省级创新团队(2012H C008);农业部公益性行业(农业)科研专项(201303129).作者简介:王志伟(1985),男,湖北松滋人,硕士,助理研究员,主要从事小麦遗传育种的研究.通信作者:于亚雄,研究员.2西南大学学报(自然科学版)h t t p://x b b j b.s w u.e d u.c n第38卷比大㊁侧根数目多㊁茎秆质量大㊁茎秆第1节间长度较短的荞麦品种,其倒伏指数小㊁茎秆抗折力参数大㊁抗倒伏能力强.臧贺藏[11]研究表明,河南主栽小麦品种单株初生根数和次生根数㊁单株初生根干质量和次生根干质量㊁初生根根系活性和次生根根系活性㊁初生根和次生根根中全氮质量分数与籽粒产量及其构成因素显著相关.小麦在我国是仅次于水稻的第二大粮食作物,确保小麦总产的安全有效供给是我国小麦育种和生产的重要任务.提高小麦产量必须在群体数量的基础上优化群体质量[12],而品种因素是影响叶片叶面积㊁叶绿素质量分数及根系性状的最主要因素[8,13].云南地处我国西南边疆,由于境内地形㊁地貌错综复杂,海拔高差大,明显表现为水平地域差异和垂直地带的纵向差异,具有 立体气候 和 立体农业 的特点,小麦是云南省第三大粮食作物,其种植区域遍及云南省126个县市,海拔300~3600m的地方均有分布,2012年云南首个国审小麦品种云麦53在云南丽江实收创造了每666.7m2产724.5k g的西南片区小麦单产新记录.目前尚未见在高海拔特定生态条件下针对云南省新近育成㊁生产中大面积推广的不同小麦品种叶片光能特性㊁根系性状及产量研究的相关报道.本研究于2013-2014年度在云南省丽江以云南省主栽的5个小麦品种为供试材料,研究不同品种顶二叶叶面积㊁叶绿素S P A D值㊁根系形态数量性状差异及其与籽粒产量的关系,试图阐明高海拔生态条件下小麦品种顶二叶光能特性与产量的关系,旨在为小麦高产高效标准化栽培及超高产育种提供理论依据.1材料与方法1.1供试材料供试材料选用5个在云南省小麦生产上大面积种植的品种,其中云麦53为田地麦兼用高产型品种,云麦57和云麦49为田麦品种,云麦42和云麦54为地麦品种.1.2试验设计与方法试验于2013-2014年在云南省丽江市古城区束河社区茨满三社农田进行,海拔约2416m,试验田前作玉米,地力中上等.随机区组设计,2次重复,小区面积6.67m2,8行区,行距0.23m,重复间走道40c m.按基本苗225ˑ104苗/h m2设计计算播种量,其他各项栽培管理措施均按当地高产要求进行.1.3性状调查叶面积测定:于开花期在每小区随机选取15株主穗,取旗叶和倒二叶,用浙江托普仪器有限公司YM J-C型叶面积测量仪分别测量旗叶和倒二叶叶面积;顶二叶叶面积为旗叶和倒二叶叶面积之和.叶绿素相对质量分数(S P A D值):每小区随机分株选取20片完全展开的叶片(分蘖期㊁拔节期)或旗叶(开花期㊁成熟期)和倒二叶(开花期㊁成熟期),用日本柯尼卡美能达S P A D-502叶绿素质量分数测定仪测定叶片的叶绿素相对质量分数,每片叶测量叶基部㊁中部㊁尖部3个部位,以3个部位的平均值代表该片叶的叶绿素S P A D值,以所测20片叶的S P A D值代表该小区品种的叶绿素S P A D值;开花期和成熟期品种顶二叶叶绿素S P A D值为同一时期旗叶和倒二叶叶绿素S P A D值之和的平均值.根系性状:拔节期每小区内随机选取长势较一致的单株10株取样,采用冲根法去除根部土壤,分株数调查次生根数,用学生尺测量次生根长度,在80ħ烘箱中去除水分后称取根干质量,10株平均值代表该小麦品种单株根数㊁根长和根干质量.籽粒产量:待成熟期后,分小区收获籽粒,称质量并折算成公顷籽粒产量.1.4统计分析利用S P S S19.0统计分析软件进行方差分析和品种间各性状的多重比较,计算基本统计量;统计图形绘制用E x c e l2003软件进行.2结果与分析2.1不同小麦品种顶二叶叶面积及籽粒产量的差异不同小麦品种顶二叶叶面积及籽粒产量表现结果见表1.从表1可知,不同小麦品种在旗叶叶面积㊁倒二叶叶面积㊁顶二叶叶面积和籽粒产量上差异有统计学意义.旗叶叶面积以田麦品种云麦49最大,为31.88c m2,云麦49旗叶叶面积与云麦57和云麦42差异达5%显著水平,与其余品种差异无统计学意义.倒二叶和顶二叶叶面积均以田地麦兼用高产型品种云麦53最大,分别为41.74c m2,72.03c m2,云麦53倒二叶和顶二叶叶面积与云麦49差异无统计学意义,与云麦42,云麦57和云麦54差异达5%显著水平.籽粒产量以田地麦兼用高产型品种云麦53最高,为8028.75k g/h m2,云麦53籽粒产量与云麦49差异无统计学意义,与云麦42,云麦57和云麦54差异达5%显著水平,云麦49籽粒产量与云麦54差异无统计学意义,但与云麦42和云麦57差异达5%显著水平.以上结果表明,开花期顶二叶叶面积相对较大的小麦品种具有更高的产量水平.表1不同小麦品种顶二叶叶面积及籽粒产量表现品种旗叶叶面积/c m2倒二叶叶面积/c m2顶二叶叶面积/c m2籽粒产量/(k g㊃h m-2)云麦5330.29a b41.74a72.03a8028.75a云麦4218.21c26.89d45.10d5853.75c云麦4931.88a39.61a b71.49a b7680.00a b云麦5725.88b29.93c d55.81c6289.95c云麦5431.80a34.45b c66.25b6687.60b c注:同列数据后的小写字母不同表示差异有统计学意义(p<0.05).2.2不同小麦品种顶二叶叶绿素S P A D值的差异不同生育时期不同小麦品种顶二叶叶绿素S P A D值差异分析结果见表2.从表2可知,不同小麦品种在分蘖期和拔节期顶二叶叶绿素S P A D值上差异无统计学意义,在开花期和成熟期顶二叶叶绿素S P A D 值上差异有统计学意义.分蘖期和拔节期顶二叶叶绿素S P A D值均以田麦品种云麦49最高,分别为51.74和55.98,田地麦兼用高产型品种云麦53分蘖期和拔节期顶二叶叶绿素S P A D值在供试品种中位于中等偏上水平.开花期和成熟期旗叶和倒二叶叶绿素S P A D值均以田地麦兼用高产型品种云麦53最高,分别为57.91,59.69,39.61和38.43.云麦53的开花期旗叶㊁成熟期旗叶和倒二叶叶绿素S P A D值均显著高于地麦品种云麦42,云麦54和田麦品种57,开花期倒二叶叶绿素S P A D值显著高于地麦品种云麦54和田麦品种云麦57.不同生育时期小麦品种旗叶叶绿素S P A D值和倒二叶叶绿素S P A D值的变化结果分别见图1和图2.从图1可知,从分蘖期到开花期,不同小麦品种旗叶叶绿素S P A D值一直处于缓慢平稳增长状态,开花期达到最大值(云麦49除外,拔节期略高于开花期).成熟期不同小麦品种旗叶叶绿素S P A D值较开花期呈明显下降趋势,地麦品种云麦42旗叶叶绿素S P A D值下降最多,其他品种旗叶叶绿素S P A D值下降幅度小.从图2可知,从开花期到成熟期,不同小麦品种倒二叶叶绿素S P A D值和旗叶表现相似,呈明显下降趋势,田麦品种云麦57和地麦品种云麦42倒二叶叶绿素S P A D值下降最多,田地麦兼用高产型品种云麦53和云麦49旗叶叶绿素S P A D值下降幅度较小.以上结果说明,生育中后期顶二叶维持高水平叶绿素S P A D值的小麦品种能充分利用后期光热资源,增强灌浆效率,提高粒质量,实现高产.表2不同小麦品种各生育时期顶二叶叶绿素S P A D值的变化品种分蘖期拔节期开花期旗叶倒二叶成熟期旗叶倒二叶云麦5349.30a54.72a57.91a59.69a39.61a38.43a 云麦4249.56a49.08a51.37b c54.37a b17.16c17.54b 云麦4951.74a55.98a55.34a b57.64a34.91a b34.01a 云麦5744.15a49.79a49.79b c49.84b28.45b12.12b 云麦5447.81a47.95a49.72c47.01b28.42b16.79b 注:同列数据后小写字母不同表示差异有统计学意义(p<0.05).3第8期王志伟,等:不同小麦品种叶面积㊁叶绿素相对质量分数㊁根系性状及产量的研究图1 不同小麦品种各生育时期旗叶叶绿素S P A D值的变化图2 不同小麦品种开花期和成熟期倒二叶叶绿素S P A D 值的变化2.3 不同小麦品种次生根相关根系性状的差异不同小麦品种拔节期单株次生根根系性状差异分析结果见表3.从表3可知,不同小麦品种在次生根根数㊁根长和根干质量上差异有统计学意义.次生根根数以田地麦兼用高产型品种云麦53最多,为40.80,与田麦品种云麦49,云麦57和地麦品种54差异有统计学意义,与地麦品种云麦42差异无统计学意义.次生根根长以田地麦兼用高产型品种云麦53最长,为9.17c m ,与地麦品种云麦42和云麦54差异无统计学意义,该3个品种与其他2个田麦品种差异有统计学意义.次生根根干质量以田地麦兼用高产型品种云麦53最优,为0.2983g ,与其他4个小麦品种差异有统计学意义.以上结果表明,高产型小麦品种具有相对发达的次生根根系.表3 不同小麦品种单株次生根根系性状的表现性状云麦49云麦54云麦53云麦57云麦42根数24.80b c18.57c 40.80a 25.14b 34.43a根长/c m 7.40b 8.74a 9.17a 7.43b 9.12a 根干质量/g 0.1571b 0.1315b 0.2983a 0.1654b 0.1928b 注:同列数据后小写字母不同表示差异有统计学意义(p <0.05).2.4 顶二叶叶面积和叶绿素S P A D 值与籽粒产量的相关性分析不同时期顶二叶叶面积㊁叶绿素S P A D 值及叶面积与叶绿素S P A D 值的乘积和籽粒产量的相关性结果见表4.从表4可知,旗叶叶面积与籽粒产量呈不显著正相关关系,倒二叶叶面积与籽粒产量呈极显著正相关关系,顶二叶叶面积与籽粒产量呈显著正相关关系.开花期旗叶㊁倒二叶和顶二叶叶绿素S P A D 值与籽粒产量呈不显著正相关关系;成熟期旗叶和倒二叶叶绿素S P A D 值与籽粒产量呈显著正相关关系,成熟期顶二叶叶绿素S P A D 值与籽粒产量呈极显著正相关关系.在开花期和成熟期,旗叶叶绿素S P A D 值与叶面积的乘积和籽粒产量均呈显著正相关关系,倒二叶叶绿素S P A D 值与叶面积的乘积和籽粒产量均呈极显著正相关关系.表4 不同时期顶二叶叶面积、叶绿素S P A D 值及叶面积与叶绿素S P A D 值的乘积和籽粒产量的相关性项 目开花期成熟期项 目开花期成熟期旗叶叶面积0.767-倒二叶叶绿素S P A D 值0.6660.924*倒二叶面积0.991**-顶二叶叶绿素S P A D 值0.7590.991**顶二叶面积0.924*-旗叶面积与叶绿素S P A D 值乘积0.921*0.939*旗叶叶绿素S P A D 值0.8730.942*倒二叶面积与叶绿素S P A D 值乘积0.977**0.959** 注:*表示差异有统计学意义(p <0.05),**表示差异有统计学意义(p <0.01).3 讨 论小麦叶片是进行光合作用的主要器官,而叶片叶绿体是进行光合作用的场所,小麦品种光能利用效率4西南大学学报(自然科学版) h t t p ://x b b jb .s w u .e d u .c n 第38卷的高低取决于其叶片叶面积的大小和叶绿素质量分数的多少.林霞等[14]研究发现,不同冬小麦品种旗叶面积㊁叶绿素S P A D 值及理论产量差异有统计学意义.冯素伟等[15]研究表明,不同品种生育后期的叶面积指数变化均呈下降趋势,相同时期不同品种间的叶面积指数有一定差异.本研究结果表明在高海拔生态条件下不同小麦品种顶二叶叶面积㊁开花期和成熟期顶二叶叶绿素S P A D 值差异有统计学意义,且成熟期叶绿素S P A D 值较开花期呈明显下降趋势,与林霞等[14]和冯素伟等[15]研究结果较一致.根作为植物的三大营养器官之一,在植物的生长发育过程中起着重要的作用.研究表明,作物品种对于不良环境㊁病虫害的抵抗力与根系的生长能力㊁分枝特性㊁构造等特性有关[8].本研究对高海拔生态条件下不同小麦品种的根系形态数量性状进行了比较分析,结果发现供试小麦品种次生根根数㊁根长和根干质量差异有统计学意义,各性状均以田地麦兼用高产型品种云麦53表现最突出,地麦品种云麦42次之.这一结果说明高产型小麦品种具有相对发达的次生根根系.旗叶和旗叶以下叶片对冬小麦灌浆期籽粒产量形成都起着重要作用,针对小麦旗叶及其以下叶片叶面积与籽粒产量的关系已有大量研究.傅兆麟等[16]研究发现旗叶面积对穗粒质量具有极显著的正相关,认为增加单位面积的旗叶面积是提高产量的重要途径.王义芹等[3]研究表明小麦顶三叶面积与单株生物产量㊁经济产量显著正相关,旗叶光合速率与旗叶面积的乘积与生物产量和经济产量之间呈显著正相关,提高小麦顶三叶面积和光合速率有利于提高产量.王成雨等[17]研究发现冬小麦下部叶片叶面积指数和产量呈极显著正相关关系,花后14d 至成熟期,冬小麦上部叶片和全部叶片叶面积指数和产量呈显著的正相关关系.本研究结果发现高海拔生态条件下小麦品种倒二叶和顶二叶叶面积与籽粒产量呈极显著正相关,成熟期旗叶㊁倒二叶和顶二叶叶绿素S P A D 值与籽粒产量分别呈显著或极显著正相关,开花期㊁成熟期旗叶和倒二叶叶绿素S P A D 值与叶面积的乘积和籽粒产量分别呈显著或极显著正相关,与王义芹等[3]和王成雨等[17]的研究结果较一致.同时本研究结果发现高海拔生态条件下旗叶叶面积与籽粒产量呈不显著正相关关系,与王义芹等[3]研究结果存在一定差异,原因可能与试验材料差异有关.本研究结果显示,在高海拔生态区次生根根系性状相对发达㊁生育后期顶二叶维持相对较大叶面积和较高叶绿素S P A D 值的协调性小麦品种具有较大增产潜力.因此,在以后的小麦育种过程中,应选择顶二叶叶面积较大㊁叶绿素S P A D 值较高㊁次生根系发达的品种类型.同时,本研究仅对高海拔地区不同主栽品种顶二叶叶面积㊁叶绿素S P A D 值㊁根系形态数量性状差异及与籽粒产量的关系进行了探讨,有关顶二叶光合生理特性和根系生理特性差异的影响未考虑,因而有待继续研究.参考文献:[1]王 忠.植物生理学[M ].北京:中国农业出版社,2000:131-169.[2] 张斯梅,杨四军,顾克军,等.不同穗型小麦品种叶面积㊁干物质积运及产量构成分析[J ].江苏农业科学,2010(6):114-116.[3] 王义芹,杨兴洪,李 滨,等.小麦叶面积及光合速率与产量关系的研究[J ].华北农学报,2008,23(增刊):10-15.[4] 张玲丽,王 辉,孙道杰,等.不同类型高产小麦品种的光合特性研究[J ].西北农林科技大学学报(自然科学版),2005,33(3):53-56.[5] 裴雪霞,张定一,王姣爱,等.钾锌锰配施对冬小麦旗叶叶绿素含量的影响[J ].小麦研究,2002,23(3):33-35.[6] 余婷婷,刘朝显,梅秀鹏,等.玉米光合性状的相关性及Q T L 分析[J ].西南大学学报(自然科学版),2015,37(9):1-10.[7] 王 敏,张从宇.小麦旗叶性状与产量因素的相关与回归分析[J ].种子,2004,23(3):17-19.[8] 达拉诺夫斯卡娅.作物根系研究法[M ].北京:科学出版社,1966.[9] 杨秀红,吴宗璞,张国栋.对肥水条件反应不同的大豆品种根系性状的比较研究[J ].中国油料作物学报,2001,23(3):23-25.[10]汪 灿,阮仁武,袁晓辉,等.不同荞麦品种抗倒伏能力与根系及茎秆性状的关系[J ].西南大学学报(自然科学版),2015,37(1):65-71.[11]臧贺藏.河南主栽小麦品种根系性状聚类分析及初生根与次生根发育差异研究[D ].郑州:河南农业大学,2009.[12]凌 励.小麦高产群体叶面积的质量特征[J ].江苏农业学报,2000,16(2):73-78.5第8期 王志伟,等:不同小麦品种叶面积㊁叶绿素相对质量分数㊁根系性状及产量的研究6西南大学学报(自然科学版)h t t p://x b b j b.s w u.e d u.c n第38卷[13]凌启鸿.作物群体质量[M].上海:上海科学技术出版社,2000.[14]林霞,高波,唐冬梅,等.不同冬小麦品种旗叶叶面积和叶绿素含量及产量的研究[J].陕西农业科学,2014,60(4):22-23.[15]冯素伟,李淦,姜小苓,等.不同小麦品种生育后期叶面积指数变化及其对产量的影响[J].河南科技学院学报,2012,40(1):7-10.[16]傅兆麟,马宝珍,王光杰,等.小麦旗叶与穗粒重关系的研究[J].麦类作物学报,2001,21(1):92-94.[17]王成雨,代兴龙,石玉华,等.花后小麦叶面积指数与光合和产量关系的研究[J].植物营养与肥料学报,2012,18(1):27-34.S t u d y o nL e a fA r e a,R e l a t i v eC h l o r o p h y l l C o n t e n t s,R o o t T r a i t sa n dY i e l d s a m o n g t h eD i f f e r e n t T y p e s o fW h e a t C u l t i v a r sWA N GZ h i-w e i1, Q I A O X i a n g-m e i1, C H E N GJ i a-s h e n g1,Z O N G X i n g-m e i2, D I N GL i-y u n2, H EL i-x u a n2, Y A N GJ i n-h u a1, HU Y i n-x i n g1, C H E N G G e n g1, HU A N G J i n3, Y U Y a-x i o n g11.F o o dC r o p sR e s e a r c h I n s t i t u t e/Y u n n a nS u b-C e n t e r s o f N a t i o n a lW h e a t I m p r o v e m e n t C e n t e r,Y u n n a nA c a d e m y o f A g r i c u l t u r a l S c i e n c e s,K u n m i n g650205,C h i n a;2.L i j i a n g I n s t i t u t i o n o f A g r i c u l t u r a l S c i e n c e s,L i j i a n g Y u n n a n674100,C h i n a;3.R e s e a r c hD e p a r t m e n t,Y u n n a nA c a d e m y o f A g r i c u l t u r a l S c i e n c e s,K u n m i n g650205,C h i n aA b s t r a c t:I no r d e rt oc l a r i f y t h er e l a t i o n s h i p b e t w e e n p h o t o s y n t h e t i c p r o p e r t i e so f t h et o p-t w ol e a fa n d w h e a t y i e l d s u n d e r h i g h a l t i t u d e e c o l o g i c a l c o n d i t i o n s a n d a t h e o r e t i c a l b a s i s f o r h i g h y i e l d o fw h e a t c u l t i v a-t i o n a n d p r o d u c t i o nb r e e d i n g,d i f f e r e n c e s o f a r e a a n d c h l o r o p h y l l S P A D v a l u e o f t h e t o p-t w o l e a f a n d r o o t t r a i t s a n d r e l a t i o n s h i p s b e t w e e n c h l o r o p h y l l S P A D v a l u e o f t h e t o p-t w o l e a f a n d g r a i n y i e l d a m o n g a t o t a l o f5l e a d i n g w h e a t c u l t i v a r so fY u n n a n p r o v i n c ew e r es t u d i e da m o n g2013a n d2014i nL i j i a n g,Y u n n a n. T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t a r e a o f t h e t o p-t w o l e a f a t f l o w e r i n g,c h l o r o p h y l l S P A D v a l u e o f t h e t o p-t w o l e a f a t f l o w e r i n g a n dm a t u r i t y a n ds e c o n d a r y r o o t t r a i t s(t h en u m b e ro f r o o t s,r o o t l e n g t ha n dw e i g h to fd r y r o o t)h a d s i g n i f i c a n t d i f f e r e n c e a m o n g t h ed i f f e r e n t t y p e s o fw h e a t c u l t i v a r s.I tw a s o b s e r v e d t h a t t h e c o r-r e l a t i o n sb e t w e e na r e a o f t h e2n d l e a f f r o mt o p a n d t h e t o p-t w o l e a f a n d g r a i n y i e l dw e r e s i g n i f i c a n t l y p o s i-t i v e,b u t t h e c o r r e l a t i o n s b e t w e e na r e a o f f l a g l e a f a n d g r a i n y i e l dw e r e n o t s i g n i f i c a n t l yp o s i t i v e.T h e c o r-r e l a t i o n sb e t w e e n c h l o r o p h y l l S P A D v a l u e s o f f l a g l e a f,t h e2n d l e a f f r o mt o p a n d t h e t o p-t w o l e a f a tm a-t u r i t y a n d g r a i n y i e l d w e r es i g n i f i c a n t l y o rv e r y s i g n i f i c a n t l yp o s i t i v e,r e s p e c t i v e l y.T h ec o r r e l a t i o n sb e-t w e e n t h e p r o d u c t o f a r e a a n d S P A D v a l u e o f f l a g l e a f a n d t h e2n d l e a f f r o mt o p a t f l o w e r i n g a n dm a t u r i t y a n d g r a i n y i e l dw e r e s i g n i f i c a n t l y o rv e r y s i g n i f i c a n t l yp o s i t i v e,r e s p e c t i v e l y.I na d d i t i o n,w h e a t c u l t i v a r s (a sY u n m a i53)t h a t c o o r d i n a t e d b e t w e e n d e v e l o p e d s e c o n d a r y r o o t s a n d r e l a t i v e l y l a r g e a r e a a n d h i g h c h l o-r o p h y l l S P A D v a l u e o f t h e t o p-t w o l e a f a t l a t e g r o w i n g s t a g e h a d a g r e a t e r y i e l d p o t e n t i a l u n d e r h i g h a l t i-t u d e e c o l o g i c a l c o n d i t i o n s.K e y w o r d s:W h e a t(T r i t i c u ma e s t i v u m L.);L e a f a r e a;R e l a t i v e c h l o r o p h y l l c o n t e n t;R o o t;Y i e l d责任编辑周仁惠7第8期王志伟,等:不同小麦品种叶面积㊁叶绿素相对质量分数㊁根系性状及产量的研究。
不同灌水量与生物炭用量对春小麦光合特性的影响
2023年3月灌溉排水学报第42卷第3期Mar.2023Journal of Irrigation and Drainage No.3Vol.42文章编号：1672-3317（2023）03-0065-09不同灌水量与生物炭用量对春小麦光合特性的影响郭颂，杨卫君*，宋世龙，陈雨欣，杨梅，惠超，张金汕（新疆农业大学农学院/新疆优质专用麦类作物工程技术研究中心，乌鲁木齐830052）摘要：【目的】探究水炭耦合对北疆灌区春小麦光合特性及产量的影响。
【方法】开展常规灌水量（w0）、灌水量减少10%（w1）、灌水量减少20%（w2）3个灌水量水平和不施生物炭（b0）、施加生物炭10t/hm2（b1）、施加生物炭20t/hm2（b2）3个生物炭施加量的2因素3水平试验，研究不同灌水量及生物炭用量对春小麦植株光合及产量的影响，建立基于生物炭施加量、灌水量与产量的拟合模型。
【结果】生物炭施用量显著影响开花期叶面积指数。
与b0w0处理相比，施生物碳与减少灌水量的组合春小麦LAI提升9.1%~25.41%，花后20d春小麦SPAD值提升了1.7%~10.73%。
不同灌水量处理显著影响春小麦光合特性、干物质积累量和产量形成；灌水量为w1时，施加适量的生物炭能促进春小麦开花期干物质积累量，提升春小麦光合特性与产量；灌水量为w2时，施加生物炭（b1w2、b2w2处理）会使春小麦光合特性下降，春小麦净光合速率、蒸腾速率、气孔导度、胞间CO2摩尔分数分别下降11.58%~18.15%、55.85%~66.3%、67.42%~75.94%和16.2%~27.19%。
灌水量对春小麦产量的影响较生物炭影响更大，但灌水量为w1时，添加生物炭（b1w1、b2w1处理）的春小麦产量均保持在较高水平，b1w1处理春小麦产量较b0w0处理提升7.57%，而b2w1处理通过增加千粒质量提高产量，产量增幅达到3.36%。
【结论】结合模型模拟分析可知，灌水量减少10%和生物炭施加20t/hm2组合是最有利用于北疆灌区春小麦稳产、高产的施用模式。
作物叶面积的测定
三、材料及用具
三、材料及用具
（一）不同作物的叶片 （二）叶面积测定仪、干燥箱、剪刀、电子天平、游标卡尺、 打孔器、纸、刀片、铅笔。
四、方法与步骤
四、方法与步骤
（一）叶面积仪测定方法 用叶面积仪可以测定任意形状的叶片面积。常见的叶 面积按便携方式可分为便携式（适用于田间测定或无损伤 测定）和台式（室内处理及离体测定大量叶片面积）；按 方式分为扫描式（测定参书简单）和图片式（配合软件系 统可以对大量进行叶片多参数分析及病虫害鉴定）。 由于叶面积仪属贵重精密仪器，使用时请爱护仪器。
（六）长× （六）长×宽积系数测定法 系数k 系数k的确定，用大量叶片以标准方法测定其实际叶 面积，后用长×宽去除，逐叶求出其k值，最后求其k 面积，后用长×宽去除，逐叶求出其k值，最后求其k值平 均数。 此方法可以在活体上测定叶面积，但是得考虑品 种和叶龄对k 种和叶龄对k值的影响。 公式： 叶片面积=叶片长×叶片宽×系数（k 叶片面积=叶片长×叶片宽×系数（k）
作物叶面积测定
张小均
2011年 2011年3月
一、目的
一、目的
了解叶面积测定的意义 学习作物叶面积常用的测定方法
二、内容说明
二、内容说明
叶片是植物接受光能的主要器官，其数量多少和空间分 布情况，对个体和群体受光效率产生很大影响。叶面积是 表示光合效率和呼吸速率的重要指标。测定作物叶面积指 数的动态变化，有助于采取各种有效栽培措施，促进植株 的正常生长发育。
~作物叶面积测定小麦
（3）几何图形法
叶面积=梯形+抛物型= （上底 下底）高 + 2 底高
2
3
（基宽
=
中宽）
里长
+
2
中宽
外长
2
3
叶面积=梯形+长方形+抛物型
(基宽 里宽）里长 里宽中长 2 外宽外长
2
3
单叶的面积和叶片的长度、宽度、长宽乘积、叶片干 重或叶片的长宽比，都有很高的相关性
可由这些自变量通过一定的回归方程计算出因变量叶 面积，同样也可由单叶计算出单株的叶面积。
量取叶片长(L)、 宽(b)值,计算长方 形面积 S2=L×b
计算叶片实际面积: S1=a×W
按叶片形态剪取硫 酸纸并称重w(g)
求取叶面积校正 系数K，K=S1/S2
注：植株叶面积测量过程中，主要测定展开的绿叶 面积，枯黄的叶片以及未展开的心叶不在计算范围。
2、长宽系数法测定叶面积 取5-7株植株，剪下展开的绿叶， 量取每片叶片的长（L）和宽（b）， 运用试验1中求取的校正系数（K），计算植株的叶面
2长宽系数法测定叶面积取57株植株剪下展开的绿叶量取每片叶片的长l和宽b运用试验1中求取的校正系数k计算植株的叶面3鲜干样法测定叶面积从长宽系数法剪下的展开绿叶中任取510张小麦叶片并列排列取已知面积的叶片称鲜重计算鲜重面积系称量需测面积叶片鲜重w已知面积叶片称过鲜重后置烘箱烘干至恒计算干重面积系数a需测叶面积叶片称过鲜重后置烘箱烘干至恒重3样本烘干称重
该法不需要剪去叶片，测定方法简便易行，能对田间 活体植株进行连续测定
长宽系数是由叶长（L）宽（b）乘积再乘以一系数K， 即可算出叶面积S=L×b×K
S=L×b×K L
b K=叶片的实际面积/长方形面积
叶面积测定方法
叶面积测定方法
叶面积是植物的一个重要生长参数，也是评价植物生长状态的重要指标之一。
准确地测定叶面积对于研究植物生长发育规律，评价不同处理对植物生长的影响具有重要意义。
叶面积的测定方法有很多种，常用的方法包括直接测量法、投影面积法、重量法、计算机图像分析法等。
其中，直接测量法是一种简单、直接、可靠的测量方法，适用于大多数植物叶片的测量。
该方法需要使用叶面积计或扫描仪等设备进行测量，可以准确地测定单个或多个叶片的叶面积，但操作比较繁琐。
投影面积法是一种简单、快速、适用于大规模测量的方法。
该方法需要将叶片投射在一张纸上，然后用计算器或计算机计算出投影面积。
但该方法的准确度较低，适用范围有限。
重量法是一种利用叶片干重与面积之间的关系计算出叶面积的方法。
该方法需要先将叶片取下，晾干并称重，然后计算出干重与湿重之间的比例，从而计算出叶面积。
这种方法操作简单，但对样品的处理要求较高，且不适用于测量水生植物等非常薄的叶片。
计算机图像分析法是一种借助计算机图像处理技术进行叶面积测量的方法。
该方法需要先将叶片拍摄并保存为数字图像，然后通过计算机软件对图像进行处理和分析，从而得出叶面积。
这种方法操作简单，且可以同时测量大量样品，但需要一定的计算机技术支持。
综上所述，根据不同的研究需要和叶片性质，可以选择不同的叶面积测定方法，以获得最准确的测量结果。
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取植株叶片，在硫 酸纸上描绘叶形
量取叶片长(L)、 宽(b)值,计算长方 形面积 S2=L×b
计算叶片实际面积: S1=a×W
按叶片形态剪取硫 酸纸并称重w(g)
求取叶面积校正 系数K，K=S1/S2
注：植株叶面积测量过程中，主要测定展开的绿叶 面积，枯黄的叶片以及未展开的心叶不在计算范围。
2、长宽系数法测定叶面积 取5-7株植株，剪下展开的绿叶， 量取每片叶片的长（L）和宽（b）， 运用试验1中求取的校正系数（K），计算植株的叶面
作物叶面积的 测定
一、作物叶面积测定方法介绍 （一）叶形纸称重法 （二）长宽系数法 （三）鲜样称重法和干样称重法 （四）回归方程法 （五）叶面积仪测定法
对于叶片平展但叶形不规则的叶片可用叶形纸称重法 测定。该法是首先求出质地均匀的优质纸的面积重量比 （cm2/g），然后再根据叶形纸的重量求出叶面积。
=194.15 （cm2/g）
（3）计算叶面积（S）： S=a×W= cm2·g-1×g= cm2 叶形纸称重法不受叶片短时失水的影响，能 克服称叶样时因失水造成的误差，只要坐标纸质 地均匀，描绘叶形仔细，称量准确，就可获得很 高的精度。另外，在工作繁忙来不及测定时，也 可保存叶形纸样，
本法的缺点是只能进行离体测定。
一是利用独特的机械光电扫描原理来测定叶面积（LI3000A叶面积测定仪）。
充电电源 接口
ON/OFF
保险管
主机
RS-232C 端口
扫描头
长度编码索
LI-3000A叶面积测定仪
LI-3000A 叶 面 积 仪 ， 利用了矩形近似值的电子 学方法做测量。
当一个叶片通过仪器的 扫描头部时，叶片面积、 叶片长度、平均宽度和最 大宽度都被记录在读数控 制台中。
（1） 剪去1dm2的硫酸纸，用分析天平准确称重，并 计算出纸重面积系数a值（cm2/g）
（2）将叶片（单叶或全株叶片）平铺硫酸纸上，用细 铅笔沿叶片边缘仔细准确地画出叶形，剪去叶形纸并准确 称重的叶形纸重w（g）
本次试验所用硫酸纸: 400cm2重2.0603g 纸重面积系数 a=400/2.0603
鲜样称重法或干样称重法
首先求出代表性叶片的面积鲜（干）重比（cm2/g）， 然后再根据叶片鲜（干）重求出叶面积。
（1）将叶片分大、中、小三种类型，选取其中有代 表性的叶片各3-5叶。
（2）将叶片平铺，根据需要，取已知面积的叶片， 并称量其鲜（干）重，计算鲜（干）重面积系数a （cm2/g），由不同类型叶的a值求出平均a值（a）。
二、小麦叶面积的测定(实际操作)
（一）实验目的 通过练习，初步掌握小麦叶面积的测定技术。
（二）实验材料和仪器 硫酸纸、铅笔、剪刀、直尺、分析天平（千分之一
或万分之一）、烘箱等。
（三）方法步骤
1、叶形纸法测定叶面积的同时求取叶面积校正系数
取标准大小 称重 计算单位重量硫酸纸
的硫酸纸
的面积a (cm2·g-1)
可由这些自变量通过一定的回归方程计算出因变量叶 面积，同样也可由单叶计算出单株的叶面积。
对于不同品种、不同生育期或不同栽培条件下，回 归方程参数会有所差异，为准确起见，应用时要根据具 体情况分别求出其参数值。
目前测定叶面积的仪器大多是按光电原理设计的，从原 理看大致分为两种类型。
一是利用光电成像转换的原理来测定叶面积。
称量需测面积叶 片鲜重W1（g）
计算叶片面积S1 S1=a1×W1
计算叶片面积S2 S2=a2×W2
干物质重量测定方法ຫໍສະໝຸດ 3、样本烘干、称重：将样本袋放人恒温干燥 箱内加温，第1小时温度控制在100—105℃ 杀青，以后维持在70－80℃，6－12小时后 进行第一次称重，以后每小时称重一次，当 样本前后两次重量差≤5‰时，该样本不再烘 烤。样本取出烘箱后，需先放入干燥器中冷 却再称重，避免冷却过程中干植株吸水影响 重量。
积（S）。
S=L×b×K
3、鲜、干样法测定叶面积
从长宽系数法剪下的展开绿叶中
任取5-10张小麦 叶片，并列排列
取已知面积的叶 片，称鲜重
计算鲜重面积系 数a1（cm2/g）
已知面积叶片 称过鲜重后置 烘箱烘干至恒 重，称干重， 计算干重面积 系数a2 (cm2/g)
需测叶面积 叶片称过鲜 重后置烘箱 烘干至恒重， 称干重W2(g)。
鲜重： 作物在生长的含水量状态下的活体重量。将作物需要 测量鲜重的某一部位（叶片、果实等）从活体植株上取下， 迅速装入贴有标签的塑料口袋封好后带回室内测定。 鲜样的测定过程要注意防止水分的散失！ 干重： 作物放进鼓风箱烘干至恒重的重量。首先要根据样品 的不同（叶片、茎秆等）在105℃下杀青0.5-2小时，以停 止酶的作用，然后再70-80℃下烘干至恒重，然后放入干 燥器中冷却至室温所称的重量。
该法不需要剪去叶片，测定方法简便易行，能对田间 活体植株进行连续测定
长宽系数是由叶长（L）宽（b）乘积再乘以一系数K， 即可算出叶面积S=L×b×K
S=L×b×K L
b K=叶片的实际面积/长方形面积
校正系数 K的求取
（1）叶形纸称重法： 按坐标纸上叶形的长宽先剪出相应的长方形并称重。 再将长方形中的叶形纸剪下称重，由于质地均匀优质纸，重量比 就等于面积比。校正系数为： K=叶片面积/长方形面积=叶形纸重/长方形纸重 （2）叶面积仪法 用叶面积测定仪测定选取叶片的面积。 再用叶片的长宽求出相应长方形的面积。 由叶面积和长方形面积的比即可求出校正系数K值。
（3）将需要测量叶面积的叶片称鲜（干）重（W）， 计算叶面积：S=a×W= cm2·g-1×g= cm2
根据已知面积叶片求取叶片的鲜 （干）重面积系数（a） 。 由需要测量叶面积叶片的鲜（干） 重（W）求取叶面积（S）。 S=a×W
对于平展而规则的叶片可用长宽系数法，如禾谷类作 物和豆类叶片等均可应用此法测定。
（3）几何图形法
叶面积=梯形+抛物型= （上底 下底）高 + 2 底高
2
3
（基宽
=
中宽）
里长
+
2
中宽
外长
2
3
叶面积=梯形+长方形+抛物型
(基宽 里宽）里长 里宽中长 2 外宽外长
2
3
单叶的面积和叶片的长度、宽度、长宽乘积、叶片干 重或叶片的长宽比，都有很高的相关性