女贞（Ligustrum lucidum）为常绿小乔木，可作为行道树、庭院树、防护、绿篱等，用途广泛。图9-25 是女贞的全株及落花，图9-26 是女贞花序的特写及其花解剖，花白色、芳香，花冠4 裂，雄蕊2 个，木犀科的特点十分明显。
图9-25 落花（左）及女贞全株（右）
图9-26 女贞的花序特写（左）及花解剖（右）
拓展 9-1
植物分类检索表在植物分类工作中非常有用，它是根据植物性状编排的一种查找未知植物名称的工具，是法国博物学家拉马克依据二歧分类原则创立的。它的构成按照植物成对性状非此即彼（一对性状的两种表现）排列，将一群植物分成相对的两个小群，再将小群分成更小的群，依次排列下去，直到检索到植物名称为止。它的形式有点类似二歧分支，在使用时，对照未知名称的植物特征沿着符合描述的途径（分支）走，不是上一条就是下一条，直到查到植物的名称。
表9-1 是种子植物门中高等级单位的分类检索表。第一级分支包括叶、花2 对性状，分别分出2 个亚门；第二级分支包括子叶、叶脉、花3 对性状，分出2 个纲；第三级分支包括花被1 对性状，分出2 个亚纲。进一步还可以在各个高等级单位下编制渐次较小的分类单位的检索表，分目、分科、分属，直到分到种。
从理论上说，如果能做到把所有已知的植物都排入一个检索表中，那就可以根据这个检索表查找到我们拿到的尚不认识的植物叫什么。如果不在这个表中的，就很可能是新发现的种。但在实际上，植物检索表的使用受到不少限制。一般使用检索表，需要2 个基本前提：一是所要检索的植物材料的完整，至少枝叶、花、果实齐全；二是使用者精通检索表的各种形态学术语，并能熟练观察、解剖获取检索所需的全部信息。因此，分类检索表还是主要限于专业人士使用。《中国植物志》收齐了全国的植物，也编制了各个等级单位的检索表，如果检索材料完整，就有可能检索知晓各种国产植物的名称。
分类检索表二歧分支的形式与计算机二元数据运算的特点相似，很多年以前就有人尝试运用计算机进行检索分类，但未有突破性进展。直到如今大数据背景下，多款植物识花软件的出现，才使得电脑代替人脑进行植物的分类识别成为可能。(www.xing528.com)
植物识花软件是植物分类学家与软件工程师合作的成果。手机安装了识花APP 后，将植物图片用手机扫描，只需几秒钟，识花软件就会告诉我们这种植物叫什么。植物识花软件让植物识别变得极其轻松，不仅有利于专业人士的工作，也让广大非专业的植物爱好者能方便地了解植物的名称。
不过也不要轻言“电脑完胜人脑”，电脑也有出错的时候，识花APP 查到的结果最好还要与植物图谱进行比对来确认。我们以薄荷的三个不同部位的照片为例，分别用识花APP 来查对，得到的结果分别是：A 为薄荷；B 为留兰香；C 为腺叶桂樱（图9-27A、B、C）。
表9-1 种子植物门下高等级分类检索表
同一种植物不同部位、不同放大程度的照片，识花APP 给出了不同的答案。
A 为薄荷的可信度是79%，不算低但也不是很高，尚具有一定可信性，至少给出了一定的方向，便于进一步比对植物图谱，加以确定。B 为留兰香的可信度是29%，这就偏低了，但留兰香与薄荷是同属的种类，也不算太离谱。C 则偏离太多，查到蔷薇科里去了。
识花APP 的识图原理是将扫描到的图像信息转化为数字信息，然后与数据库中相同或相近的数据比对，找出数据最接近的那一个对象。这样的扫描偏于外观和表面，难以深入花的内部，因此对于一些构造较为特殊，又深藏于内的花的信息就缺少探知，就会造成误差。薄荷虽属唇形科，却不是唇形花冠，白色的花冠又极为普遍，这可能是出错的原因。如果是唇形花冠，偏出唇形科的可能性就会低好多。C 则是从薄荷花序上分离下来的花，没了花序的整体信息，识花APP 缺少了方向，甚至连花瓣是结合还是分离都难以区分，也就给出了腺叶桂樱的结果了。
相信很多人刚玩识花APP 时会用人脸或别的物件品的图片进行识别，识花APP 照样会告诉你这是什么植物，而且有时可信度还不低。这可能就是目前条件下的电脑的缺陷，在某一确定领域内电脑以其运算的迅速和精确超过人脑，可一旦超出了它固有的范围，电脑就不如人脑的灵活与随机应变了。
人工智能会不会取代人脑？至少目前还没到这个程度。在现有条件下，电脑主要还是按照人脑的设计来解决问题、完成工作。识花APP 有它巨大的优越性，分类检索表也有它不可替代的作用，尤其是专业人士目前还无法完全丢掉这个“看家本领”。
图9-27 识花APP 查对薄荷的三种结果
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
