叶面积是影响植物光合作用的一个重要因素，与植物氮含量也存在一定的相关性。与此同时，叶面积是体现作物生长发育和生理生态的重要指标，也是研究作物栽培、遗传育种等必需参考的因素，因而对于植物叶面积的准确测定能够有效地提高测量效率。叶面积的测量方法有多种，可简单地分为无损伤测量以及有损伤测量，两种中比较受欢迎的是无损伤测量，为了保证测量的准确性，科研人员开发一台便携式的使用简单、性能可靠、测量精度高、成本低的植物叶面积扫描仪。
　　 叶面积扫描仪在测定的过程中是利用双晶硅光电感应板和平面发光板构成检测系统，采用标准计算法和仪器实际所测得的各项参数建立BP神经网络模型，通过模型运算得出被测叶片面积。
　　叶面积测量仪的感光板尺寸为245 mm×350mm，均匀发光板与多晶硅光电传感器相对，在进行测定的过程中只需将叶片放置于该感光板中既可。多晶硅光电感应板在光源照射下产生一定的感应电压，当夹入植物叶片时，叶片将部分照射光线遮挡，光电感应板的感应电压也随之变化，利用挡光程度与光电感应电压值的大小关系计算被测叶面积大小。但由于光源针对不同种类、不同厚度、不同颜色的植物叶片透光率不同，且多晶硅光电感应板的光电效应与温度也存在一定关系，因此，要利用上述原理准确测量植物叶片面积，必须考虑到光源对叶片的透射率与测量时多晶硅光电感应板的温度系数。
　　为了克服上述因素的影响，将叶面积扫描仪中的多个光照传感器以及温度传感器进行巧妙地处理，将上述参数通过传感器检测后作为变量置于模型中，通过建立人工神经网络模型克服各因素对测量结果的干预。

 

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