大豆种荚应答镰刀菌侵染的叶绿素荧光成像规律

  目的  种荚是大豆Glycine max防御霉菌侵染的第1道防线，部分大豆品种种荚具有极佳的田间霉变抗性，本研究目的在于寻找与豆荚霉变抗性相关的快速鉴定指标。  方法  采用叶绿素荧光成像技术，以高抗大豆‘QWT15-2’、中抗大豆‘E1’和易感大豆‘E314’为研究对象，对离体种荚接种轮枝镰刀菌Fusarium verticillioides，监测其叶绿素荧光参数变化情况。  结果  大豆种荚接种霉菌24 h后，通过叶绿素荧光成像系统可清晰观察到豆荚表皮病斑，叶绿素荧光参数发生显著变化。霉菌侵染后0~5 d，大豆种荚初始荧光参数初始荧光(F_o)、最大荧光(F_m)、可变荧光(F_v)大幅降低，非光化学猝灭系数q_N上升、Q_NP下降，最大光化学量子产量(F_v/F_m)、实际光化学效率(Φ_PSⅡ)及电子传递速率(R_ET)均呈下降趋势。  结论  高抗大豆‘QWT15-2’维持了较健康的组织形态，各荧光参数表现稳定；中抗大豆‘E1’和感病大豆‘E314’受霉菌侵染影响，其表皮组织破坏严重、荧光参数变化幅度大；其中F_v/F_m、F_m、F_v、q_N和Q_NP荧光参数对霉菌侵染响应敏感，可作为评价大豆种荚田间霉变抗性的鉴定指标。图4参17     

红外热成像技术在农业中的应用

介绍了红外热成像技术的基本原理和常用热图像处理方法，总结了红外热成像技术在作物水分胁迫、侵染性病害监测、冻害胁迫以及产量预测等领域中的应用，分析了红外热成像技术在农业领域的开发与应用中所面临的难题和未来的发展趋势，以期为红外热成像技术在农业上的实际开发应用提供参考。      

基于深度卷积神经网络的小麦赤霉病高光谱病症点分类方法

为快速、高效地利用高光谱成像技术诊断小麦赤霉病病症,分析了卷积层结构与光谱病症特征的关联性,并重点研究了高光谱的像元分类建模方法。首先,基于深度卷积神经网络的2种典型结构,构建了不同深度的卷积神经网络,比较了小麦赤霉病高光谱数据点集的训练和测试结果。结果显示:Visual Geometry Group(VGG)结构随着网络深度的增加,模型损失值不断下降;残差神经网络(ResNet)结构随着深度增加,损失值没有明显降低,说明ResNet网络的深度与模型性能无关。从测试集评测模型泛化性可知,具有4个基础单元模块的22层VGG网络在所有深度卷积模型中最优,其建模和验证准确率远高于传统的支持向量机(SVM),分别为0.846和0.843,测试集准确率为0.742。以VGG为基础单元构建的深度神经网络,能有效提取小麦赤霉病病症的高光谱特征。研究结果可为大尺度小麦赤霉病的智能成像诊断提供理论基础。     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

甜菜种子活力的测定——基于近红外高光谱技术

为保证田间甜菜种子的出苗率和生产潜力,需要在种植前对种子进行活力检测,挑选出活力高的甜菜种子进行推广种植。利用高温处理法对甜菜种子进行老化处理,再基于标准正态变换(SNV)、去趋势校正(DET)、Savitzky-Golay平滑处理(SG)、一阶差分(1D)和二阶差分(2D)5种近红外高光谱预处理方法,构建种子活力智能检测模型得出预测的种子发芽率,再利用老化处理后的甜菜种子进行发芽实验得出实际的发芽率。研究发现,甜菜种子经过一阶差分预处理建立的智能检测模型预测性能最好,其预测准确率达到91.92%。将未处理的甜菜种子的实际发芽率与一阶差分预处理法建立的智能模型预测结果进行对比,发现模型的预测准确率为88.2%。近红外高光谱技术是一种快速、无损的作物种子活力测定的新方法。     

薄膜扩散梯度（DGT）技术在环境微界面物质运移过程研究中的应用

土壤、沉积物、水体和生物体之间的接触和作用形成了多种环境微界面。这些环境微界面是物质迁移转化的重要场所,而高度时空异质性的界面特征使得对其中化学反应信息的捕捉变得极其复杂且困难。薄膜梯度扩散(DGT)技术以其原位测量元素生物有效态和高空间分辨率等优势,适用于研究化学异质性的界面过程。本文系统总结了DGT技术在环境微界面的物质运移过程研究中的应用现状,包括以下3方面内容:一是一维物质浓度测定;二是二维化学分布成像;三是与薄膜扩散平衡技术(DET)、平衡式孔隙水采样器(Peeper)和平面光极(PO)等技术联用同步获取多种溶质分布信息。现有研究证据表明,DGT适合在亚毫米(几十至几百微米)至毫米尺度研究环境微界面营养盐和污染物运移的生物地球化学过程,并可与其他化学成像技术结合研究物质跨界面运移的驱动因子和动力学特征。最后,在DGT技术发展与应用场景扩展等方面提出了几点展望。     

采摘机器人定位导航系统设计 —基于机载三维激光成像电力巡线

采摘机器人作为一种典型的农业机器人,一直未得到普及,其主要受限于果实空间分布的不规律性,以及存在视觉定位及采摘方式等技术难题。为此,将机载三维激光成像电力巡线技术引入到采摘机器人的定位导航系统的设计过程中,通过果实的圆形检测和三维重构来确定果实的质心坐标,以提高采摘机器人导航视觉的精度和效率。为了验证方案的可行性,对果实图像采集和处理的准确性进行了测试,结果表明:视觉导航系统可以成功得到标准的圆形图像,通过三维重构后,质心坐标的计算结果和测量结果基本吻合,且对果实的成功识别率较高,从而验证了方案的可靠性。     

猫硬膜内髓外脊髓肿瘤的MRI诊断及手术治疗

介绍1例猫椎管内硬膜内肿瘤的诊断与治疗。患猫临床检查体温、呼吸、心率均正常;血常规、生化检查结果显示正常;头颈部MRI检查,在第2至第3颈椎之间硬膜内明显可见一占位性团块,SE序列T1加权像呈现稍高信号,FSE序列T2加权像呈现稍低信号,且前段脑脊液积聚,轴位T1加权像显示正常,脊髓被团块压迫出现变形;SE序列Gd-DTPA增强扫描可见该团块强化明显。综合各项检查结果诊断为硬膜内肿瘤,遂进行颈部背侧椎板切除手术,切除肿瘤,患猫术后恢复良好。肿瘤病理组织学检查显示为肉瘤。     

不同生育时期冬小麦叶片相对含水量高光谱监测

为实现冬小麦不同生育时期叶片水分含量的快速监测，以冬小麦冠层高光谱数据和红外热成像数据为基础，计算得到5种光谱参数，通过对不同生育时期叶片相对含水量与光谱参数拟合状况进行分析和筛选，分别构建了基于光谱参数的叶片相对含水量反演模型，并对模型进行检验。结果表明，不同生育时期叶片相对含水量与比值指数（RVI）、归一化差值植被指数（NDVI）、比值/归一化植被指数（R/ND）、优化土壤调整植被指数（OSAVI）、冠气温差（TDc-a）均呈极显著相关（P＜0.01）；拔节期、抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆后期叶片相对含水量分别与NDVI、OSAVI、R/ND、TDc-a和TDc-a拟合效果较好，决定系数分别为0.842、0.884、0.831、0.864和0.945；预测模型的均方根误差分别为0.019、0.016、0.027、0.032和0.024，相对误差分别为2.16%、1.80%、3.30%、3.81%和3.53%。因此，在拔节期、抽穗期、开花期、灌浆前期和灌浆后期，可以分别利用NDVI、OSAVI、R/ND、TDc-a和TDc-a估测冬小麦叶片相对含水量。     

低场核磁共振分析聚乙二醇对萌发期水稻种子水分吸收的影响

为研究聚乙二醇(PEG,polyethylene glycol)处理下水稻种子萌发过程中内部水分分布和变化规律,进而揭示水稻耐旱性在水分吸收规律上的重要特征。应用低场核磁共振的T2弛豫谱和质子密度加权成像分析了PEG处理下水稻种子萌发过程中的水分变化,研究了利用蒸馏水(对照)和质量分数分别为10%、20%PEG6000处理对两个水稻品种旱9710、辽星1发芽指标的影响,以及对两个水稻品种萌发0、6、22、48、72 h吸水量的影响,确定单位质量核磁信号幅值与水稻种子湿基含水率的回归函数关系。发芽指标检测结果显示:旱9710耐旱性高于辽星1。质子密度加权成像结果显示:在水分吸收初期,水分子直接通过种子表面裂缝进入种子体内,胚乳中的淀粉粒等物质开始吸水膨胀,种子体积增大。24 h后,种子内营养物质向种胚流动。PEG处理下,水稻种子吸水量明显减少,发芽速度明显降低,且PEG质量分数越高,发芽速度越慢。基于核磁共振理论及T2弛豫谱的多组分特征,当反演频率为10 000时,水稻种子萌发过程中的水分分为束缚水与自由水两部分。T2弛豫谱结果表明:在蒸馏水和质量分数分别为10%、20%PEG处理下,种子湿基含水率和核磁信号幅值均逐渐增长。PEG处理下,核磁信号幅值增长相比对照处理显著降低(P0.05)。PEG处理抑制了两个水稻品种种子对水分的吸收,PEG质量分数越高,抑制作用越强。PEG处理24 h后,耐旱性强的水稻品种吸水率相比对照处理的降低幅度小于耐旱性弱的品种。回归分析表明,3种处理下,核磁信号幅值和湿基含水率具有一致的线性关系(R2=0.983),由回归方程可以求得水稻种子萌发过程中各状态水分的含量。试验为研究水稻种子萌发过程对干旱胁迫的反应机制,开发种子水分微观活体无损检测技术等方面的研究提供理论支持和数据参考。