《表4 枣树叶片面积与叶片形状属性之间的估算模型的误差统计量》

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《枣树叶面积估算模型构建》

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不考虑品种差异，17个模型的拟合系数及模拟精度见表4，各个模型模拟叶面积的精度存在明显的差异（图1）。各模型R2、RMSE和AIC值分别为71.00%～99.52%、0.51～3.09 cm2和3 769.08～16 947.72。模型5、6、9、14、16和17的模拟值和观测值分布于1∶1线附近，具有良好的预测能力，其R2值均大于98%，其中模型5、9和16的R2值大于99%。模型1、2、8和15模拟较小叶片时，易高估叶片面积；而模拟较大叶片面积时，易低估叶片面积，模型7则正好相反。模型3、4、10和13可以准确模拟较小叶片的面积，但随叶片面积增加，模拟值随机偏大或偏小。模型11和12虽然也可以模拟较小叶片面积，但易低估较大叶片叶面积。所有模型中，模型16的精度最高（R2=99.52%，RMSE=0.44 cm2，AIC=3769.08），其次为模型5(R2=99.40%，RMSE=0.46cm2，AIC=4 076.65）、模型9(R2=99.34%，RMSE=0.51 cm2，AIC=4 487.99）、模型14(R2=98.87%，RMSE=0.65 cm2，AIC=6 469.08）、模型6(R2=98.84%，RMSE=0.64 cm2，AIC=6 563.66）、模型17(R2=98.72%，RMSE=0.70 cm2，AIC=6 627.65）。