香蕉产量估算技术比较

据 《Scientia Horticulturae》的一篇研究报道（http://dx.doi.org/10.1016/j.scienta.2013.12.012）， 来自巴西的J.D.R.Soares等人比较了几种香蕉产量估算技术。田间试验观察到的植物技术特点均是表型特征，其估算大部分是以观察者的经验为依据。变量相关性分析可以在其他特性变化的基础上进行某种特征变化估计。研究人员研究了利用栽培特性预测产量的潜能，在香蕉估产中应用了两项变量相关性分析技术：人造神经网络(ANNs)和多元线性回归(MLR)。这项试验是对两种分析估产方法一致性的检测。供试品种为Tropical（YB42-21），一个AAAB四倍体杂交品种。评估的特性包括产量、果串重量、果实数目和长度、果实直径、收获时存留叶片数量。单株作为一个基本单位，占地6m2，共360株。据分析，就平均预测误差（MPE=1.40）、均方差(MSD=2.29)和决定系数（R2=91%）而言，人造神经网络预测果串重量更精确。