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1.
数字果树及其技术体系研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
果树是重要的农林植物。在万物智联时代,利用数字化、智能化、网络化技术建立数字果树技术体系,实现对果树生命、生产和生态复杂系统的高效感知、认知和智慧管控,对于果业实现数字化转型具有重要意义。该研究在数字植物技术范畴下,系统论述了数字果树的概念和内涵,提出了数字果树技术体系框架。重点在果树表型信息获取、环境数据获取、三维模型计算、数字育种、果树大数据和虚拟现实技术等方面综述了数字果树研究进展。从产业应用角度,综述了数字果树技术在树形管理、生长监测、种植管理、农技培训、品牌营销等方面应用效果和挑战。最后,展望了数字果树发展趋势、研究热点和技术突破方向,以期为数字果树的进一步发展提供思路与借鉴。  相似文献   
2.
【目的】葡萄是重要的经济果树,果穗形状会影响其经济价值。本研究跟踪调查255份葡萄种质资源的果穗发育过程,建立新的花序形状并完善果穗形状分类标准,为葡萄生产提供理论支撑。【方法】田间跟踪调查255份葡萄种质资源的花穗长宽发育情况,在开花期、果实膨大期以及果实成熟期3个关键时期测量主穗长宽、小穗长宽、小穗角度、果粒横纵径、果粒重以及果柄长,分析果穗形状动态发育过程中各指标变化规律。【结果】基于255份葡萄种质资源的田间调查结果,将花序与果穗形状分为长圆锥、短圆锥、长圆柱、短圆柱并建立新的花序与果穗形状分类标准。调查发现,在葡萄花序发育过程中,52.55%的花序会发生形状变化,以长圆柱花序居多,大多发育为短圆柱果穗。因此,果穗形状形成类型有16种。对葡萄穗长穗宽的分析发现,长圆锥花序在发育过程中具有较高的“稳定性”,对于短圆锥、长圆柱、短圆柱花序而言,穗长对形状影响更大,进一步探究发现小穗长/宽以及小穗角度尤其是上部小穗的长宽与角度是影响花穗形状外缘的主要因素。【结论】本研究将花序与果穗形状分为长圆锥、短圆锥、长圆柱、短圆柱4种,提出了一个花序、果穗的形状分类标准的计算方法,同时对调查数据进行了实际计算与分类。一半以上葡萄花序的形状会发生变化,圆锥花序的形状较稳定。穗长、穗宽、小穗长宽及小穗角度对穗形影响较大,分别表现在影响形状的长宽和外缘,尤其是上部小穗的长宽与角度是影响柱锥判断的最主要原因。小穗角度的变化会影响小穗反映在形状上的有效长度。本研究进一步提出了基于花穗形状的整形修剪方法,可为葡萄的整形修剪提供理论基础。  相似文献   
3.
[目的] 尝试在青藏高原县级尺度上对荒漠化区域进行划分,并分析不同荒漠类型的分布特征,为荒漠区划及荒漠化防治工作提供科学依据。[方法] 以西藏自治区拉萨市城关区为例,利用2018年的TM遥感影像,2000—2018年的MODIS影像数据,结合GIS制图技术,通过长期野外调查,探讨高寒区荒漠分类系统。[结果] 在分析荒漠形成主要影响因素的基础上,提出荒漠分类的主要原则和划分指标。利用气候区划、地表物质组成、地貌形态及成因、植被盖度等指标,将拉萨市城关区荒漠划分为2个Ⅰ级类型,7个Ⅱ级类型,18个Ⅲ级类型,31个Ⅳ级类型,并确定各级各类荒漠的面积及空间分布范围。[结论] 确定了高寒区荒漠分类的指标,对城关区的荒漠区域进行分级分类。初步建立了西藏高寒地区的荒漠分类体系,奠定了青藏高原高寒区荒漠分类研究的基础。  相似文献   
4.
杨树锈病是一类重要的林木病害,因其病原菌的种类较多,且病害症状及病原形态上的差异不够明显,导致栅锈菌种类鉴定混乱和病原准确认知困难。在分析国内外栅锈菌分类学历史与现状的基础上,从杨树栅锈菌的形态学及系统学2个方面对中国杨树上的栅锈菌种类进行整理,并详细阐述8种栅锈菌在寄主及转主寄主、繁殖体及孢子形态上的差异,编制中国杨树栅锈菌的分种检索表,以期加深对该病原菌的科学认知。  相似文献   
5.
为鉴定评价我国向日葵(Helianthus annuus L.)种质资源在南方地区的表现,筛选构建向日葵核心种质,以422份向日葵种质为材料,在进行2年鉴定观察的基础上,采用描述性统计、相关性分析、主成分分析等方法对11个表型农艺性状进行分析评价。结果表明,原始群体的这些农艺性状具有较大的变异幅度,其变异系数(CV)为3.60%~83.32%,平均变异系数为20.93%,其中分枝株率(0%~62.5%)、单株粒重(9.70~232.35 g)、百粒重(4.60~14.92 g)、叶片数(14.40~48.38个)和株高(103.75~260.00 cm)变异幅度较大;性状间表现出显著的相关性,主成分分析表明,影响性状的4个主要成分解释了总方差的71.72%。采用QGAstation 2.0软件构建了72组核心种质候选群体,并根据均值差异百分数(MD)、方差差异百分率(VD),极差符合率(CR)和变异系数百分率(VR),获得组获得1组包含84份材料的最佳核心种质群体。聚类分析将84份核心资源分为5大类,与原群体相比,所选核心种质均值无显著差异,方差显著提高,能最大限度代表原始油葵种质资源保存和利用。  相似文献   
6.
基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。  相似文献   
7.
不同生境对野生金荞麦植物表型和营养成分的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
以江西省野生金荞麦种质资源居群地百丈山30 km2范围内8份不同海拔高度和遮阳条件下的金荞麦(编号为JQ1、JQ2、JQ3、JQ4、JQ5、JQ6、JQ7和JQ8)为材料,观测其植物表型,测定营养成分,分析海拔高度、遮阳条件与金荞麦表型性状、营养成分的相关性,并采用遗传距离对金荞麦表型性状进行聚类分析。结果表明:金荞麦叶面积与遮阳条件呈极显著正相关,与株型呈显著正相关;株型与粗蛋白和干物质呈极显著正相关,与粗灰分呈显著正相关,与粗脂肪呈显著负相关;叶面积与粗脂肪呈极显著负相关,与粗纤维呈显著正相关;JQ1和JQ3均处于海拔高度700 m以上的半阴条件,株型松散,叶面积较大,干物质和粗蛋白含量较高,粗脂肪含量较低,牧草品质较好。  相似文献   
8.
当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法(RANSAC)结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。  相似文献   
9.
为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R2)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R2仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。  相似文献   
10.
融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类   总被引:2,自引:2,他引:0  
错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI(Normalized Difference Water Index)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、SBL(Soil Background Level)等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质(SL;岩石和土壤)、植被(GV;光合作用叶片)和暗色物质(DA;阴影和水)3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明:1)基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2)融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3)具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。  相似文献   
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