基于代表性叶片的夏玉米单株叶面积估算方法与流程

本发明涉及作物叶面积测算，具体涉及一种基于代表性叶片的夏玉米单株叶面积估算方法。

背景技术：

1、夏玉米抽雄至乳熟期是籽粒形成和产量构成的关键阶段，也是植株光合效率最高的时期。其中，叶片是夏玉米进行光合作用的主要器官，叶面积（la）的大小直接影响作物光合产物积累、生物量分配以及最终产量。准确估算单株叶面积，对于作物模型参数化、长势评估、产量预测等具有重要意义。

2、目前，单株叶面积的获取方法主要分为直接测量法和间接估算法两大类。其中，直接测量法包括叶面积仪法、方格法、打孔称重法、长宽系数法等。其中，长宽系数法通过测量叶片长度（l）和最大宽度（w），并乘以形状系数（k）计算单叶面积，具有计算简单、成本低、精度较高的优点，因而在研究中广泛应用。然而，直接测量法通常需要对植株的所有叶片逐一进行测量，操作繁琐、耗时长，且具有破坏性，难以在大规模田间调查中高效实施。

3、间接估算法则包括回归系数法、单叶代表法、图像处理法等。回归系数法通过建立少量叶片面积与单株总面积之间的统计回归模型来预测单株叶面积，但其模型往往受品种、密度、生育期等因素影响较大，通用性不足。单叶代表法（如第7片叶法、叶宽和法）选取固定叶位的叶片面积乘以经验系数估算单株叶面积，操作简便，但精度较低，且对不同品种和叶型组别的适应性差，误差较大。近年来，随着图像识别和机器学习技术的发展，基于拍照或扫描的图像处理法可实现较高精度的叶面积测量，但在抽雄后植株高大、叶片交叠的情况下，仍需要破坏性取样或复杂图像分割，推广受限。

4、公开于该背景技术部分的信息仅用于加深对本公开的背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

1、鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种基于代表性叶片的夏玉米单株叶面积估算方法，旨在解决现有叶面积估算方法无法兼顾便捷性及精度的技术问题。

2、根据本公开的一个方面，提供一种基于代表性叶片的夏玉米单株叶面积估算方法，其包括如下步骤：

3、（1）获取处于抽雄～乳熟期内的待测夏玉米植株的总叶片数n；

4、（2）根据预设的多项式拟合函数中待定参数的个数

p，对应选取

p片代表性叶片，且

p取3、4或5；

5、当

p=3时，选取自上而下第1片、第8片和最后1片叶；

6、当

p=4时，选取自上而下第1片、第5片、第11片和最后1片叶；

7、当

p=5时，选取自上而下第1片、第2片、第8片和最后2片叶；

8、（3）对应测量

p片所述代表性叶片的单叶面积

s；

9、（4）构建

p-1次多项式拟合函数

y=a

p-1

x

p-1

+a

p-2

x

p-2

+…+a

1

x+a

0；

10、其中，

x为自上而下的叶序，

y为叶序对应的单叶面积；

11、（5）基于步骤（2）所确定的

p个叶序及步骤（3）所测得的对应代表性叶片的单叶面积，计算多项式拟合函数的系数

a

0

，a

1

，…，a

p-1；

12、（6）基于步骤（5）求解得到的多项式拟合函数，分别计算叶序

x=1，2，…，

n所分别对应的单叶面积估值后累加求和，获得该植株的单株总叶面积

la

total。

13、在本公开的一些实施例中，在所述步骤（4）中，对应构建三次多项式拟合函数

y=

a

3

x

3

+a

2

x

2

+a

1

x+a

0；且对应选择自上而下第1片、第5片、第11片和最后1片叶作为代表性叶片。

14、在本公开的一些实施例中，在所述步骤（3）中，对应测量待测叶片的叶长

l和最大叶宽

d，计算单叶面积

s=k×l×d；其中，

k为形状系数。

15、在本公开的一些实施例中，在所述步骤（3）中，不同位置处叶片所对应的形状系数

k值不同。

16、在本公开的一些实施例中，在所述步骤（3）中，于待测田块中随机采集若干叶片，采用叶面积仪法或扫描仪法实测叶面积

s

s以及长度l和宽度d，反推该田块或品种的平均形状系数

k

s=

s

s/（l×d），令形状系数

k=k

s。

17、在本公开的一些实施例中，在所述步骤（5）中，基于步骤（2）所确定的

p个叶序及步骤（3）所测得的对应代表性叶片的单叶面积对应构建包含

p个方程的线性方程组：

18、。

19、在本公开的一些实施例中，在所述步骤（6）中，植株的单株总叶面积。

20、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下任一技术效果或优点：

21、1. 通过在抽雄～乳熟期这一叶面积稳定窗口内，仅测量3-5片代表性叶片（优选4片），即可完成单株叶面积的估算，相比于传统方法，在不降低估算精度的前提条件下，显著降低了取样劳动强度，提高了单株叶面积测量的操作效率。

22、2. 每一株玉米的拟合函数参数完全由该株自身测量的3～5片叶的数据，通过求解线性方程组唯一确定，无需任何预先标定的经验系数或回归模型，从而使得估算方法可直接应用于不同品种、不同种植密度、不同地理区域的夏玉米植株，无需任何现场标定或模型调整。

23、3. 多项式拟合函数的系数直接决定了叶片面积沿叶序分布的曲线形态，包括上升段斜率、峰值位置、下降段陡峭程度等，这些参数与植株的穗位叶位置、叶面积集中度等生物学性状相关联，因此，通过分析拟合系数的取值，可以诊断是否存在测量错误、植株异常或病害，同时也可用于不同品种间的形态比较以及生长动态监测。

24、4. 基于经验值图表确定对应叶位分层的形状系数，从而考虑叶片形状随叶位的变化，从而可有效降低单叶面积测量的系统误差，进而提升单株总叶面积的估算精度。