Разработка модели для недеструктивного определения площади и массы листа у кок-сагыза (Taraxacum kok-saghyz Rodin)

Разработка модели для недеструктивного определения площади и массы листа у кок-сагыза (Taraxacum kok-saghyz Rodin)

Автор: Shen G., Wang W., Chen F., Zheng F., Wei D., Li L., Zeng X., Fan Y., Конькова Н.Г.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Методы исследований

Статья в выпуске: 3 т.53, 2018 года.

Бесплатный доступ

Кок-сагыз ( Taraxacum kok-saghyz Rodin) - русский одуванчик, травянистое растение-многолетник, в настоящее время широко признан как один из наиболее перспективных естественных каучуконосов. Позиции натурального каучука на мировом рынке устойчивы и потребность в нем ежегодно возрастает. В настоящее время в США, Китае, Германии, Испании, Голландии и ряде других стран уделяется большое внимание исследованиям по получению натурального каучука на основе растительного сырья. Нашей целью была разработка модели, позволяющей выполнять биометрическую оценку листа растений недеструктивным методом, что актуально для физиологических наблюдений in vivo. Для этого нами был выполнен регрессионный анализ соотношения показателей длины, ширины, площади листа и сырой массы листа на 250 листьях, собранных на разных стадиях роста растений кок-сагыза (Харбин, N45°34'59.9'', E126°34'18.8''). Для проверки предложенных моделей использовались данные по выборке еще из 50 листьев. При определении наименьшего размера выборки, необходимого для адекватного применения итоговой модели, выполнили регрессионный анализ для 10 групп с разным числом образцов, случайным образом отобранных из 300 листьев...

Еще

Кок-сагыз, длина листа, ширина листа, недеструктивные методы исследования, модели оценки, регрессионный анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/142216566

IDR: 142216566   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2018.3.645rus

Список литературы Разработка модели для недеструктивного определения площади и массы листа у кок-сагыза (Taraxacum kok-saghyz Rodin)

  • Van Beilen J.B., Poirier Y. Establishment of new crops for the production of natural rubber. Trends Biotechnol., 2007, 25(11): 522-529 ( ) DOI: 10.1016/j.tibtech.2007.08.009
  • Venkatachalam P., Geetha N., Sangeetha P., Thulaseedharan A. Natural rubber producing plants: An overview. Afr. J. Biotechnol., 2013, 12(12): 1297-1310 ( ) DOI: 10.5897/AJBX12.016
  • Gavrilova V.A., Konkova N.G., Kutuzova S.N., Gavrilenko T.A., Pendinen G.I., Dunaeva S.E., Podolnaya L.P., Petrosyan I., Fan Yanxin, Zeng Xiangjun, Zhang Jichuan, Shen Guang. Kok-saghyz (Taraxacum kok-saghyz Rodin) cultivation guidelines. St. Petersburg, 2017: 26-27.
  • Kumar R. Calibration and validation of regression model for non-destructive leaf area estimation of saffron (Crocus sativus L.). Scientia Horticulturae, 2009, 122(1): 142-145 ( ) DOI: 10.1016/j.scienta.2009.03.019
  • Mokhtarpour H., Teh C.B., Saleh G., Selamat A.B., Asadi M.E., Kamkar B. Non-destructive estimation of maize leaf area, fresh weight, and dry weight using leaf length and leaf width. Communications in Biometry and Crop Science, 2010, 5(1): 19-26.
  • Williams L., Martinson T.E. Nondestructive leaf area estimation of ‘Niagara’ and ‘DeChaunac’ grapevines. Scientia Horticulturae, 2003, 98(4): 493-498 ( ) DOI: 10.1016/s0304-4238(03)00020-7
  • Peksen E. Non-destructive leaf area estimation model for faba bean (Vicia faba L.). Scientia Horticulturae, 2007, 113(4): 322-328 ( ) DOI: 10.1016/j.scienta.2007.04.003
  • Macfarlane C., Grigg A., Evangelista C. Estimating forest leaf area using cover and fullframe fisheye photography: Thinking inside the circle. Agr. Forest Meteorol., 2007, 146(1-2): 1-12 ( ) DOI: 10.1016/j.agrformet.2007.05.001
  • Greaves H.E., Vierling L.A., Eitel J.U.H., Boelman N.T., Magney T.S., Prager C.M., Griffin K.L. Estimating aboveground biomass and leaf area of low-stature Arctic shrubs with terrestrial LiDAR. Remote Sens. Environ., 2015, 164: 26-35 ( ) DOI: 10.1016/j.rse.2015.02.023
  • Tsialtas J., Koundouras S., Zioziou E. Leaf area estimation by simple measurements and evaluation of leaf area prediction models in Cabernet-Sauvignon grapevine leaves. Photosynthetica, 2008, 46(3): 452-456 ( ) DOI: 10.1007/s11099-008-0077-x
  • Gamiely S., Randle W., Mills H., Smittle D. A rapid and nondestructive method for estimating leaf area of onions. HortScience, 1991, 26(2): 206.
  • NeSmith D.S. Nondestructive leaf area estimation of rabbiteye blueberries. HortScience, 1991, 26: 1332-1332.
  • Serdar Ü., Demirsoy H. Non-destructive leaf area estimation in chestnut. Scientia Horticulturae, 2006, 108: 227-230 ( ) DOI: 10.1016/j.scienta.2006.01.025
  • Unigarro-Muñoz C.A., Hernández-Arredondo J.D., Montoya-Restrepo E.C., Medina-Rivera R.D., Ibarra-Ruales L.N., Carmona-González C.Y., Flórez-Ramos C.P. Estimation of leaf area in coffee leaves (Coffea arabica L.) of the Castillo® variety. Bragantia, 2015, 74(4): 412-416 ( ) DOI: 10.1590/1678-4499.0026
  • Sala F., Arsene G.-G., Iordănescu O., Boldea M. Leaf area constant model in optimizing foliar area measurement in plants: A case study in apple tree. Scientia Horticulturae, 2015, 193: 218-224 ( ) DOI: 10.1016/j.scienta.2015.07.008
  • Tsialtas J., Maslaris N. Leaf area prediction model for sugar beet (Beta vulgaris L.) cultivars. Photosynthetica, 2008, 46(2): 291-293 ( ) DOI: 10.1007/s11099-008-0051-7
  • Montero F., De Juan J., Cuesta A., Brasa A. Nondestructive methods to estimate leaf area in Vitis vinifera L. HortScience, 2000, 35: 696-698.
  • Dent J.B., Blackie M.J. Systems simulation in agriculture. Springer, 1979 ( ) DOI: 10.1007/978-94-011-6373-6
  • Bakhshandeh E., Kamkar B., Tsialtas J.T. Application of linear models for estimation of leaf area in soybean Photosynthetica, 2011, 49: 405-416 ( ) DOI: 10.1007/s11099-011-0048-5
  • Easlon H.M., Bloom A.J. Easy leaf area: automated digital image analysis for rapid and accurate measurement of leaf area. Appl. Pant Sci., 2014, 2(7): 1-4 ( ) DOI: 10.3732/apps.1400033
  • Gao M., Van der Heijden G.W.A.M., Vos J., Eveleens B.A., Marcelis L.F.M. Estimation of leaf area for large scale phenotyping and modeling of rose genotypes. Scientia Horticulturae, 2012, 138(1): 227-234 ( ) DOI: 10.1016/j.scienta.2012.02.014
  • Goudie J.W., Parish R., Antos J.A. Foliage biomass and specific leaf area equations at the branch, annual shoot and whole-tree levels for lodgepole pine and white spruce in British Columbia. Forest Ecol. Manag., 2016, 361: 286-297 ( ) DOI: 10.1016/j.foreco.2015.11.005
  • Homolová L., Lukeš P., Malenovský Z., Lhotáková Z., Kaplan V., Hanuš J. Measurement methods and variability assessment of the Norway spruce total leaf area: implications for remote sensing. Trees, 2013, 27(1): 111-121 ( ) DOI: 10.1007/s00468-012-0774-8
  • Vazquez-Cruz M.A., Luna-Rubio R., Contreras-Medina L.M., Torres-Pacheco I., Guevara-Gonzalez R.G. Estimating the response of tomato (Solanum lycopersicum) leaf area to changes in climate and salicylic acid applications by means of artificial neural networks. Biosyst. Eng., 2012, 112(4): 319-327 ( ) DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2012.05.003
  • Keramatlou I., Sharifani M., Sabouri H., Alizadeh M., Kamkar B. A simple linear model for leaf area estimation in Persian walnut (Juglans regia L.). Scientia Horticulturae, 2015, 184: 36-39 ( ) DOI: 10.1016/j.scienta.2014.12.017
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp