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        分光光度計幫助植物鑒定和植物學研究

        僅在2016年,就發現了1,730種維管植物新物種。雖然看起來似乎很多,但與已知物種的總數(約40萬)相比卻相形見pale。

        數量龐大的植物使分類至關重要。在對植物進行分類的許多特征中,顏色是**直接的一種,因此也是**重要的。但是,當然,您的信息僅與您的測量結果一樣好。人眼主觀地看到顏色,這給試圖創建植物顏色客觀目錄的科學家帶來了問題。為了確保準確性和進行有意義的比較的能力,有必要依靠分光測色儀等數字儀器。

        為植物鑒定中的重要工具著色

        能夠區分顏色相似的植物有很多重要的原因。該**域的植物學家可以使用顏色識別來區分其他相似的植被或幫助識別新物種。玫瑰育種者和其他花卉學家密切關注顏色,以改善飼養方式,選擇適合各種用途的花朵,并區分野花的種類。食品加工者,如藏紅花生產者和分銷商,可以使用顏色來檢測供應品摻雜。土地管理人員可以依靠顏色識別來檢測入侵物種或促進瀕危物種的生長,以及進行簡單調查。除其他因素外,林務人員還依靠顏色來區分相似樹種和其他森林植被。

        基于顏色圖表的基于視覺的識別的局限性

        多年來,已經開發了許多基于視覺的識別方法,以幫助需要通過顏色識別植物的植物學家和其他專業人員。這些方法主要依賴于將植物顏色匹配到標準色表。幾十年來,這些圖表在植物識別中扮演著非常不**的寶貴角色。但是,基于顏色圖表的基于視覺的植物識別是一種本質上不可靠的評估方法,其原因如下:

        • 人眼無法分辨超過特定點的細微陰影。雖然色表可能提供了一個粗略的識別框架,但它們只能代表很多陰影,人類觀察者**轉向猜測才能識別出不完全匹配的顏色。
        • 人類對顏色的感知是高度可變的,取決于諸如生物學和文化影響等因素。
        • 背景顏色和照明條件等環境影響   可能會對顏色感知產生巨大影響。因此,在不同環境條件下嘗試匹配顏色的觀察者將容易出錯;在田間出現一種顏色的植物在實驗室中甚至在不同的天氣條件下或**中的不同時間可能會顯示不同的顏色。
        • 色卡本身很容易受到變化的影響,因為它們的顏色會隨時間推移而移動或褪色,并且不同制造商印刷的色卡可能并不完全一致。

        綜上所述,基于視覺的色彩匹配的不**性使得客觀的,儀器的比較成為必要。

        植物鑒定
        分光測色儀可以捕獲秋天的鮮艷色彩。

        分光測色儀提供準確,**的色彩測量

        分光測色儀能夠以數字精度克服基于視覺的印刷色表評估的缺點。這些先進的儀器可以比人眼更精細地分析顏色,從而使它們能夠輕松區分幾乎相同的陰影,并將色度信息提取為客觀數據。之所以能夠做到這一點,部分原因在于分光測色儀使用受控的光脈沖來測量樣品,這意味著它們在任何環境下都能產生**的結果。根據所用儀器的幾何形狀,您還可以選擇考慮光澤和紋理的影響,可用于識別粗糙或油性植物。因此,儀器測量可確保幾何特征不會干擾準確的顏色確定。

        分光光度技術代表了對較舊的,不太**的目視檢查方法的重大改進,增強了您正確識別和分類植物材料的能力。實際上,在我們技術先進的**中,基于色表的基于視覺的植物識別似乎不合時宜。

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