蔬菜是温室栽培的主要作物之一，叶面积指数的测定对于了解其生长发育和光合同化物量的确定具有重要意义。目前，植物叶面积的测定方法主要有活体叶面积仪、求积仪测定法、方格纸法、图像处理法、回归方程法、系数法、称重法、图形分解法和抛物线法等。活体叶面积仪测定结果准确，可以活体测定，简单方便；求积仪测定法、称重法、方格纸法和图像处理法都要求离体测量，不仅破坏叶片，而且过程复杂；回归方程法、系数法、图形分解法和抛物线法虽然可以活体测量，且测量速度快，适于大量同一品种植物的叶面积测量，但测量精度偏低。

　　因此，如何准确快速地测定温室蔬菜的叶面积指数对实现温室蔬菜生产与环境调控的优化管理、提高温室蔬菜生产的经济效益和生态效益具有重要意义。在积温对蔬菜果实生长发育规律研究的基础上，本试验基于BP神经网络技术建立了蔬菜叶面积指数模型，开展了利用生理发育天数预测叶面积指数的尝试，以期为精确无损和低成本快速确定植株叶面积提供新的测定方法。

　　在活体叶面积仪用于测量叶面积的栽培槽中，每小区选取8株，从出苗起每15d测量1次植株所有叶片的叶长、叶宽。记录叶片老化或被摘除的日期。选取有代表性的叶片6~8片，用直尺测量出叶片平展时的最大叶长和最大叶宽；用扫描仪对这些叶片进行扫描，文件格式为位图，再用叶面积计算软件进行计算。建立实际叶面积最大叶长与最大叶宽的相关方程、实际叶面积与最大叶长之间的相关方程、实际叶面积与最大叶宽之间的相关方程，寻找叶片实际叶面积与叶长、叶宽、叶长@叶宽之间的关系，比较这些关系的相关系数。选其相关性最好的一种关系，用于计算蔬菜植株的实际叶面积。选取每片叶的最大叶长@最大叶宽用于计算蔬菜每片叶的实际叶面积。在苗期，叶面积增长缓慢；到了开花坐果期，叶面积迅速增长；等蔬菜生长到一定阶段，下部叶片开始老化，渐渐失去了制造同化物的作用，为了栽培管理的需要，放秧后要打掉靠近地面的叶片，或者到整个叶片面积1/2黄化时及时打掉。从出苗时开始，每7d测量1次试验株所有叶片的最大叶长与最大叶宽，同时记录每片叶出现1/2黄化的时间。

　　1、在模型建立过程中需要对蔬菜进行离体测量以采集到有效的观测数据，但在模型建成后就可以利用模型借助蔬菜的生长发育天数来预测蔬菜的叶面积指数，这种方法简单快速经济，且不破坏蔬菜植株叶片，具有很好的实用意义。

　　2、本研究通过积温理论建立了一个用于测定蔬菜叶面积指数的BP神经网络模型，经检验目标输出和网络输出的相关系数基本达到1，表明模型预测与实际值误差很小。

　　3、本研究建立的基于BP神经网络的蔬菜叶面积指数模型能够根据蔬菜生长发育天数的积温值来同时预测蔬菜的单株叶面积指数和小区叶面积指数，表明神经网络模型具有单输入多输出的特点。

　　4、由于品种特性的差异，不同品种叶面积指数与积温的参数关系会有变化，因此对于不同品种的蔬菜还需通过离体测量采集相关数据，建立品种参数，从而有效地运用神经网络模型来预测不同品种的蔬菜叶面积指数。