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411.
为探讨酚酸类物质与牡丹试管苗生根的关系,以生根率不同的牡丹品种‘太平红’、 ‘乌龙捧盛’和‘凤丹白’为材料,利用液相色谱-质谱联用(LC-MS)方法对试管苗生根过程中6种酚类物质成分定性定量分析,研究其在牡丹试管苗生根过程中的动态变化规律。结果表明:试管苗在生根过程中,3个品种体内的6种酚酸含量均发生了动态性变化,但不同品种变化规律不同。生根率越高的品种,其体内的芍药苷、苯甲酸、4-羟基苯甲酸含量越高,而没食子酸甲酯和莽草酸含量则越低,没食子酸含量在3个品种中未能表现出类似的规律。本研究结果认为芍药苷、苯甲酸、4-羟基苯甲酸、没食子酸甲酯、莽草酸5种酚酸可能与牡丹试管苗生根密切相关,而没食子酸可能与牡丹试管苗生根关系不大。 相似文献
412.
RapidEye卫星红边波段对农作物面积提取精度的影响 总被引:11,自引:8,他引:3
在传统的可见光与红外波段基础上增加红边波段(690~730 nm),是当前高分辨卫星传感器研制的明显趋势。德国Rapid Eye卫星携带有红边波段传感器,该文基于黑龙江省北安市东胜乡2014年7月27日的Rapid Eye遥感数据,采用监督分类的方法,通过计算有红边参与条件下、无红边参与条件下,玉米、大豆及其他3种地物类型的可分性测度、分类精度及景观破碎度等指标,比较分析了2种波段组合方式下的红边波段对农作物面积提取精度的影响。其中,监督分类的训练样本是以覆盖研究区的2 km×2 km格网为基本单元,在玉米和大豆面积比例等概率原则下,选取了10个网格作为训练样本,样方内作物的识别采用目视解译的方式完成。精度验证是采用覆盖研究区的农作物面积本底调查结果评价的,本底调查数据是在5 m空间分辨率Rapideye数据初步分类基础上,根据多时相Landsat-8/OLI(Operational Land Imager)数据季节变化规律,结合地面调查,采用目视修正的方法完成。结果表明,有红边参与的玉米、大豆和其他3种地物类型识别的总体精度为88.4%,Kappa系数为0.81,玉米、大豆和其他3种地物类型的制图精度分别为93.1%,86.0%和87.3%;没有红边参与的3种地物识别的总体精度为81.7%,Kappa系数为0.71,玉米、大豆和其他3种地区类型的制图精度分别为83.9%,73.4%和84.6%;通过引入红边波段,3种地物的总体识别精度提高了6.7百分点,玉米、大豆和其他3种地物类型的识别精度分别提高了9.2百分点,12.6百分点和2.7百分点。利用Jeffries-Matusita方法计算了3种地物的可分性测度,玉米-大豆、玉米-其他、大豆-其他的可分性测度分别由0.84变为1.73、1.37变为1.81、1.27变为1.29;采用破碎度指数计算了景观破碎度,地块数量减少了69.2%,平均地块面积增加了2.2倍,平均地块周长增加了60.50%,地块面积与周长比增加了1.0倍。由上述研究结果可以看出,通过红边波段的引入,增加了地物的间的可分性测度,减少了"椒盐"效应造成的景观破碎度的增加,农作物面积识别整体精度得到了提高。目前搭载红边波段的卫星载荷越来越多,即将发射的国产卫星也拟增加红边波段提高作物识别能力,该文研究结果将为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。 相似文献
413.
414.
415.
肉类嫩化酶的研究现状 总被引:3,自引:1,他引:2
王利民 《农产品加工.学刊》2008,(6):34-35
嫩度是肉的主要食用品质,在查阅大量资料的基础上,综述了肉类嫩化酶——内源性嫩化酶与外源性嫩化酶的特性和应用等。 相似文献
416.
417.
418.
COBRA基因编码糖基磷脂酰肌醇锚定蛋白,是次生壁加厚和纤维素含量的调节因子。亚麻纤维为韧皮纤维,纤维产量与次生壁中纤维素含量及次生壁加厚密切相关。通过BLASTP和Pfam分析,鉴定到24个亚麻COBRA家族成员,并对其进行基因结构、蛋白理化性质及系统进化等生物信息学分析。结果表明,有22个成员具有跨膜结构域,21个成员具有N-端信号肽,16个成员具有GPI锚定位点,所有蛋白均具有CCVS保守结构域而且都定位在细胞膜。基因结构和系统进化分析表明,亚麻COBRA基因家族分为2个亚家族:COBRA-I和COBRA-II,2个亚家族的基因结构具有明显的差异。 相似文献
419.
420.
【目的】特征光谱指数构建是提高农作物类型识别效率的前提,也是构建通用型识别方法的基础。【方法】基于2017年8月8日河北省冀州市5 m空间分辨率的Rapideye影像,采用红边、近红外波段反射率之和构建了棉花提取指数(Cotton Extraction Index,CEI),结合同期水体、裸地(含城镇建筑)掩模处理,实现了棉花类型识别。CEI指数方法具体过程是:样本点选择、水体及裸地(含城镇建筑)掩模处理、CEI指数构建、棉花识别及精度验证。其中,样本点采用随机方法获取,共获取了5 144个样本点,作为最佳CEI阈值以及精度验证的依据。【结果】基于CEI方法提取结果的总体精度达到88.80%,Kappa系数达到0.751 7。为了评价CEI指数方法的相对精度,分别采用最大似然分类方法和随机森林分类方法对影像进行分类和精度验证。结果表明基于最大似然分类方法的棉花提取总体精度和Kappa系数分别为86.53%和0.698 3,采用随机森林方法的棉花提取总体精度和Kappa系数分别为90.12%和0.766 7。【结论】对比3类方法,基于CEI指数方法获得的棉花提取结果,与其他2种常用方法的提取精度相当。该方法具有简单、高效,对样本依赖性较小的优势,在时效性要求较高的农作物面积识别中具有较高的应用价值。 相似文献