《表2 不同模型估测水稻叶面积结果评价》

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《水稻叶片几何参数无损测量方法研究》

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使用Python对3种模型所得估测结果与实测值之间进行拟合，建立线性回归拟合模型进行相关性分析，结果如表2所示，拟合结果如图9～11所示。结果表明，3种模型的决定系数均较高，均方根误差、平均绝对误差及平均相对误差均较低，表明两个品种叶面积与叶长叶宽参数高度相关，模型估测叶面积精度均比较高。其中BP神经网络模型下JY458品种决定系数为0.979 8，ZZ35品种决定系数为0.985 2，均高于其他两种模型；JY458品种的均方根误差、平均绝对误差及平均相对误差分别为1.189 2 cm2、1.061 cm2和4.95%，ZZ35品种的均方根误差、平均绝对误差及平均相对误差分别为1.143 1 cm2、0.959 5 cm2和4.85%。均低于支持向量回归模型与随机森林模型，表明基于BP神经网络算法建立水稻叶面积估测模型，能更加准确地估测水稻叶面积。