类芦根细胞壁对铅的吸附固定机制

为探究类芦对Pb的耐性机制,采用对根细胞壁化学改性处理,测定Pb吸附动力学。结果表明,通过酯化改性去除部分羟基官能团后的根细胞壁对Pb~(2+)的吸附量相对降低了68.1%,其次为通过果胶酶改性去除部分果胶和通过甲基化改性去除部分氨基后的细胞壁,对Pb2+的吸附量相对降低48.9%与41.1%。利用傅里叶红外光谱分析,再结合FTIR图可得出,果胶提供的羟基基团、纤维素和半纤维素提供的羧基基团以及细胞壁蛋白提供的氨基官能团都是类芦固定Pb~(2+)的重要位点。研究表明,细胞壁组分中的羟基、羧基和氨基可以提供Pb结合位点,特别是羟基官能团可以使细胞壁对Pb具有较高的吸附固定能力,这也是类芦能够抵御Pb胁迫的一种重要机制。     

基于无人机多光谱影像和随机森林的蔬菜识别

实时准确的蔬菜种植信息是实现水肥精准管理和产量准确估算的重要基础。对无人机多光谱影像进行分割，以光谱特征（spectrum features，SPEC）为基础，分别引入指数特征（index features，INDE）、纹理特征（grey-level co-occurrence matrix features，GLCM）和几何特征（geometric features，GEOM）构建8个分类方案（S1～S8），使用随机森林算法进行分类并分析分类效果。结果表明，方案S5（SPEC+GLCM+INDE）的分类效果最好，总体精度和Kappa系数分别为92.75%和0.92。几何特征的引入降低了分类精度，而纹理和指数特征则与其相反；仅依靠光谱、指数和纹理特征仍难以有效区分白菜和包菜，为提高精度后续研究有必要引入植株高度等特征；在4大类特征中，重要性排在首位的是光谱特征，其次为指数特征。基于无人机多光谱影像和随机森林算法能获得较高的蔬菜分类精度，并能确认影响精度的重要特征，可为其他作物的精准识别提供借鉴。