基于机器学习算法的苹果叶片面积精准估算模型创新研究

为解决传统叶片面积(LA)估算方法的局限性，研究人员引入极端学习机(ELM)、K近邻算法(KNN)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)四种机器学习模型，通过叶片长(L)宽(W)参数建立高精度预测体系。测试阶段RF模型表现最优(RMSE=0.924 cm2, R2=0.994)，为果树表型分析提供新方法学支撑。

　　

这项研究通过创新性应用机器学习技术，为苹果叶片面积(LA)的精准测算开辟了新路径。科研团队选取叶片最大长度(L)和最大宽度(W)作为基础参数，采用数字求积仪获取基准LA值，构建了包含极端学习机(ELM)、K近邻算法(KNN)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)的智能分析体系。

验证环节采用三大经典指标：均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)。结果显示，随机森林(RF)模型展现出惊人精度，测试阶段RMSE仅0.924 cm²，R²高达0.994，犹如给叶片装上了智能扫描仪。相比之下，多层感知器(MLP)稍显逊色(RMSE=2.963 cm²)，但整体仍优于传统方法。

值得注意的是，RF、KNN和ELM组成的"机器学习三剑客"均展现出卓越的预测能力，这种非破坏性测量技术为果树生理研究、精准农业管理提供了全新工具，未来或可推广至其他作物表型分析领域。