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1.
以南方地区的蓝莓品种为主要对象,利用SSR标记分析现有品种种质的遗传多样性。设计合成了56对蓝莓SSR分子标记引物,进行扩增和多态性引物筛选,将多态性好的引物用于66份蓝莓不同类型种质的遗传多样性分析。结果表明,56对引物均能扩增出预期大小条带,其中条带清晰多态性较好的引物为25对,占比引物数的44.64%,多数引物扩增的位点数在5~7个之间。25对引物在66份蓝莓供试种质中检测多态性,共检测到165个等位变异,平均每个位点有6.6个等位变异,PIC值变幅为0.656~0.947,平均值为0.777。多态性最好的引物Vc26可以检测到15个等位基因数目。北方高丛、南方高丛和兔眼类型66份蓝莓种质的遗传相似系数位于0.60~0.96之间,品种间遗传差异较丰富。利用UPGMA聚类将3种类型种质进行分析,发现除了兔眼类型品种‘红粉佳人’外,其余明显分为3个类群,且同一类型的种质基本聚在一起。结合不同类型种质的系谱分析,发现分类与品种种质的遗传成分相似有一定的相关。研究利用SSR分子标记揭示了蓝莓不同类型种质的遗传多样性,对今后杂交育种亲本选择利用有一定借鉴意义。 相似文献
2.
通过对2015年种植于南京地区的4个北高丛优良蓝莓品种‘钱德勒’、‘甜心’、‘布里吉塔’和‘埃利奥特’的生长量、物候期以及果实外观和品质特征的调查发现,结果发现,布里吉塔和埃利奥特的适应性较强,生长量大,坐果率高,在较好的管理条件下,可以取得较高的产量;钱德勒和甜心的适应性中等,坐果率及产量中等或偏低。甜心属于极早熟品种,5月下旬成熟,钱德勒和布里吉塔属于中熟品种,6月上旬成熟,埃利奥特属于晚熟品种,6月中旬成熟。钱德勒和布里吉塔属于大果,甜心属于中果,3个品种的鲜食品质极佳,感官评分在南京地区种植的近60个品种中名列前茅。埃利奥特属于中果,鲜食品质中等。综合来看,布里吉塔在南京地区适应性好,果实品质佳,具有较大的发展潜力,钱德勒和甜心的果实鲜食品质极佳,但适应性中等,可少量种植,埃利奥特的适应性较好,果实品质中等,可酌情推广。 相似文献
3.
4.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
5.
【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R2adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R2adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。 相似文献
6.
7.
花生籽仁蔗糖含量近红外模型构建及在高糖品种培育中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
含糖量是决定和影响花生食用品质和加工特性的重要指标,蔗糖含量占成熟花生籽仁总糖量的90%以上,建立蔗糖含量的高效检测技术,有助于加快高蔗糖甜味食用型花生品种培育进程。本研究利用蔗糖含量差异显著的185份花生材料,利用近红外仪(波长范围1100~2500 nm),配合小样品杯,扫描和采集自然干燥籽仁的近红外光谱,采用液相色谱(HPLC)结合标准曲线法测定试验材料的蔗糖含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)构建了花生籽仁蔗糖含量的近红外定标模型,模型的决定系数R2=0.962,均方差为0.383。利用20份材料对模型进行外部验证,预测值和化学值的决定系数达0.947,表明该模型可较好地预测蔗糖含量,可以高效地测定杂交早期世代的单株花生蔗糖含量。利用该模型在“吉花02-1-4×中花26”杂交后代中发掘出6份含糖量7%以上、油酸78%以上、含油量48%以下,且农艺性状优良的食用花生新品系。 相似文献
8.
自党的十九大提出实施乡村振兴战略后,"乡村振兴"就成为理论研究的热点,出现了大量的研究成果.全面梳理乡村振兴领域的研究成果,对于提升理论研究的实践指导和借鉴价值,推进乡村振兴战略的全面落实意义重大.因此,通过运用CiteSpace软件对2017~2018年间CSSCI数据库中乡村振兴研究的263篇文献进行被引文献、关键词的可视化分析,提炼关于乡村振兴方面的核心文献、前沿课题、研究热点,以把握现阶段乡村振兴研究的整体脉络,为今后的乡村振兴研究指明方向. 相似文献
9.
2021年1月12—19日,山东黄河三角洲国家级自然保护区大汶流管理站出现35只死亡的野生疣鼻天鹅。经现场调查,市级和省级实验室检测,诊断为疑似H5N8亚型高致病性禽流感,经国家禽流感参考实验室进行病毒分离鉴定,最终确定为H5N8亚型高致病性禽流感疫情。疫情发生后,通过现场调查、座谈及实验室检测等方式,对此次疫情开展了紧急流行病学调查,追溯疫情的可能来源,分析疫情的扩散风险,继而提出针对性的应急处置措施。调查发现,此次疫情由迁徙候鸟带毒引入引起的可能性较大;野生鸟类未及时开展免疫,导致体内抗体水平低下是疫情暴发的内源因素。由于迅速采取了合理的应急处理措施,此次疫情得到迅速控制,避免了疫情扩散。本次疫情警示,必须切实做好禽流感的强制免疫和监测工作,高度重视自然保护区及其附近场所珍稀禽类的免疫,以降低疫情发生风险。 相似文献
10.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。 相似文献