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栎属植物作为山东省内分布较为广泛、具有较高经济和生态价值的树种,直以来都是植物、生态调查研究的重要对象,而基于栎属植物叶形特征,并结合图形分析处理技术进行植物快速分类识别方面的研究,目前还较为少见。叶片作为植物生长发育的重要器官,在植物分类领域也具有极高的应用研究价值。通常可用于植物叶片分类的特征有很多,比如形状特征、颜色特征和纹理特征等等,但这些生理形态特征因为叶片自身及环境条件的影响容易发生变化,造成辨别误差,而研究发现：叶片偏心率、形状参数、矩形度、圆形度、面积凹凸比、周长凹凸比、球状性、纵横轴比等多个无量纲叶形几何特征参数,因为各自不受叶片面积和方向性的影响,取值较为稳定,已经成为描述叶形几何特征的重要指标,而传统的植物叶形分类主要依靠鉴定者的经验进行人为判断,分析主要采用手工测量或扫描仪的方法,效率不高且易引入误差,野外实际操作性较低,而且分析方法制约因素多,无法完成大量数据的分析测定,因此构建一套以植物叶形几何特征参数为标准参考值,依靠图形处理技术实现植物自动分类识别的系统成为本次的研究重点。栎属Quercus L.,壳斗科,分布于全国各省区,为重要成林树种,大多具有较高的经济价值,可生产木材、炭、染料、栓皮和饲料等。我省为栎属植物且主要为落叶栎类的重要产区,鲁中南山地丘陵(以泰山为主)和胶东丘陵(以崂山和昆嵛山为主)的阳坡、半阴坡杂交林中多有分布,并以袍栎Quercus serrata Thunb.,短柄袍Quercus serrata Murray var. brevipetiolata (A.DC.) Nakai,麻栎Quercus acutissima Carr.,槲树Quercus dentata Thunb.,栓皮栎Quercus variabilis Blume,蒙古栎Quercus mongolica Fischer ex Ledebour为主。以崂山北九水地区的6种栎属植物：袍栎Quercus serrata Thunb.,短柄袍Quercus serrata Murray var. brevipetiolata (A.DC.) Nakai,麻栎Quercus acutissima Carr.,槲树Quercus dentata Thunb.,栓皮栎Quercus variabilis Blume,蒙古栎Quercus mongolica Fischer ex Ledebour的成熟完整叶片为研究对象,分8月中旬、9月中旬、10月初、10月中旬4个时间段进行采集,获取了大量的原始数据。通过可靠性分析、数据分布检验、集中趋势指标选定等,选择10月中旬的样本数据作为标准研究对象,根据公式,计算得到上述6种植物的标准叶形特征参数。槲树叶片的偏心率1.748701、形状参数0.523866、周长凹凸比1.067455、圆形度0.480487、矩形度0.609189、球状性0.596405；麻栎叶片的偏心率3.903409、形状参数0.388002、周长凹凸比1.062586、圆形度0.234665、矩形度0.613013、球状性0.436087；短柄袍叶片的偏心率2.995144、形状参数0.483358、周长凹凸比1.071319、圆形度0.303456、矩形度0.613251、球状性0.552902；袍栎叶片的偏心率2.796914、形状参数0.453843、周长凹凸比1.075128、圆形度0.322761、矩形度0.569906、球状性0.523206；栓皮栎叶片的偏心率2.998704、形状参数0.503157、周长凹凸比1.056455、圆形度0.301067、矩形度0.650621、球状性0.558131；蒙古栎叶片的偏心率1.755467、形状参数0.597519、周长凹凸比1.059932、圆形度0.484615、矩形度0.600897、球状性0.668842。根据取样位置的不同,将采样方法划分为12种。以计算得到的标准叶形特征参数为参考值,每种采样方法随机选取60张叶片计算其平均叶形特征参数值,二值相比较,差值越小,说明其越能代表整体水平,采样方法越好。结果表明,在样本数量为60的条件下,越靠近树冠上层、主枝、顶端位置着生的叶片,其特征参数越接近整体水平；忽略冠层因素,越接近主枝以及着生在顶端附近位置的叶片,其特征参数越接近整体水平。编程开发了一套叶形自动拟合软件系统。该软件可以自动对样片进行预处理、获取平均大小、叶缘提取,并依据拟合原则得到标准叶形图像。叶形的拟合原则定义为：每单张叶片以叶基点为坐标原点,叶缘所在各个像素点作为叶缘点,以各个叶缘点到叶基点即坐标原点的径向角和径向距离为参数值,记录为叶缘信息,将所有叶片的叶缘信息采集完毕后,取同一径向角度上叶缘点到叶基点径向距离的平均值,作为此角度上叶缘点的标准位置；所有标准点位置确定好后,连接即为标准叶形,计算该标准叶形各几何特征参数,与上述取得的标准参考值比对验证。而利用该软件检验叶形,进而进行植物的自动分类识别,将是下一步研究开发的目标。