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叶面积扫描仪与地理新信息结合运用 
利用计算机软件测定材料的面积是可行的，同时可以附带测定材料的周长，几种测定方法的测定的叶面积和周长，除叶面积扫描仪外误差范围均在5%以内，方差分析，表明几种方法的测量值之间存在差异，多重检验的结果表明，摄影扫描处理和叶面积仪三者之间有显著差异，但经扫描或照相处理的自动矢量化和人工矢量化之间无显著差异，叶面积检测仪测得的周长和面积的极差和变异系数，明显高于用计算机测量值，说明使用CI-203叶面积仪测量时单次测量的数值差异较大，需进行多次测量取平均值，以减少误差计算机测量面积和周长数值较为稳定变异幅度小。 
作物信息与气候条件、土壤特性及农业耕作水平密 切相关。当某一区域的农业技术水平相同时，作物信息 仅与土壤特性相关，即作物信息是土壤特性的间接反 映，故亦具有空间结构特征－ 。 地统计学理论自被引入到土壤特性的空间变异性 分析中以来，已广泛应用于土壤一水科学、水文水资源 等领域中 ＾，但在作物信息方面应用较少 叶面积指数 是反映作物长势与预报作物产量的一个重要农学参 数 。抽穗期适宜的叶面积指数及其结构是水稻高产的 主要标志，是协调库源关系和各部器官平衡发展的基 础。对水稻抽穗期叶面积指数、产量信息的空间结构性 及其相关性进行研究，可以获得田间作物生长、产量形 成的变异规律，为有针对性地调控生理性状进而获得水 稻的高产优质提供科学依据。国内外关于土壤特性与作 物信息的空间变异性研究虽有报道，但一般仅局限于分 析各自的空间变异性，真正将产量或其他生理性状指标 与土壤特性的空间变异性联系起来，研究它们之间关系 的报告不是很多 。］，对作物生育指标与产量信息的空 间变异性进行联合分析则未见报道。本文运用地质统计 学原理对水稻抽穗期叶面积指数与产量信息的空间结 构及相关性进行了分析 
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