葉の大きさは？ 葉のサイズは、日陰で光を捉える能力や草食動物に対する感受性など、多くの特性に影響を与えるため、これは重要な問題です。 見つけるのは簡単な作業のように思えるかもしれませんが、葉の大きさのデータがカタログ化されているのは約 8% の種のみです。 Schrader と同僚は、他の多くの種について分類学的な説明があることに注目しています。 彼らは開発しました 葉面積を推定する新しい手法 長さ、幅、および葉が長方形ではないため、形状の説明に基づいています。
大きな葉は小さな葉とは非常に異なる特性を持つ可能性があるため、葉のサイズを理解することは非常に重要です. Schrader と同僚は、葉のサイズは、より大きな花、より大きな節間、太い小枝とも相関すると指摘しています。 彼らは、葉の温度などの他の要因が変化する可能性があり、光合成、蒸散、呼吸に影響を与える可能性があると付け加えています.
画像認識ソフトウェアが登場する前は、葉の面積を計算するのは大変な作業でした。 この需要は、記載されている種の知識に大きなギャップがあることを意味します。 現在でも、コンピューター化された技術をその場で使用することは必ずしも実用的ではありません。
現在の慣行は、 Cain & Castro の後、長さと幅に XNUMX/XNUMX を掛けて葉の面積を取得します。. Schrader と同僚は、近似が開発されたブラジルの樹木でさえ、これはほとんどの場合、サイズの過大または過小評価につながるとコメントしています。 このため、著者らは推定精度を向上させるために葉の形状の影響を定量化し、その結果を画像認識と比較して、推定方法の有効性をテストしました。
「葉の形状固有の CF [補正係数] は、形状に関係なく、ほぼすべての葉に対して 2/3 の CF よりも精度と精度の両方で優れたパフォーマンスを示しました。これは、特に裂片のある葉の場合、非常に偏っていました」と著者は書いています。 「種の説明や大規模なデータベースから得られたデータに私たちのアプローチを適用することには、大きな可能性があると考えています。 さらに、この方法は、特に非破壊の現場測定が必要な場合に、フィールドワークや機密性の高い植物園のバウチャーに使用できます。 分類情報のみが利用可能な場合、ファミリー固有の CF を葉の形状の代わりとして使用できます。 そのため、葉の長さ、幅、葉の形状の積、または分類学的固有の CF に基づく葉のサイズの推定は、世界中の多くの植物種の葉のサイズのギャップを自信を持って埋めることができます。」
葉の縁の滑らかさなどの他の要因も影響を与える可能性があります。 エッジのギザギザも葉の面積を減らしますが、チームはこれがはるかに小さい効果しかないことを発見しました.
「理論的には、葉の形状、切り込みのレベル、その他の葉の形態の組み合わせごとに CF を提供できます。 これにより、葉のサイズ推定の精度が向上する可能性がありますが、葉の形状のより厳密な分類と、標準的な形態学的用語のグローバルな採用も必要になります。 現在の分類は、幅広いリーフ愛好家にさまざまな利点を提供していることを考えると、そのようなアプローチを提案することは差し控えます. 私たちのアプローチの意図は、さまざまなデータ リソース全体でリーフ サイズを推定するための、簡単に適用でき、信頼できるソリューションを提供することでした。 葉の形態を非常に細かく分類することで、葉のサイズを簡単かつ迅速に見積もることが面倒になるというこの問題を相殺できます」と、Schrader と同僚は書いています。
現代の生息地での作業をスピードアップするだけでなく、チームは他の場所でもアプリケーションを見ています。 たとえば、化石としてのみ保存されている植物の葉の領域を見つけるなど、現在生きている葉が存在しない場所に式を適用できます。 このようにして、チームは彼らの仕事がより多くの研究をサポートできると信じています. 彼らは、「植物の次元のスケーリング関数を理解することが、知識の大きなギャップを埋めるのに役立ち、世界の植物の形態学的変異の完全な理解に近づくことを願っています。」
