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1.
利用基因工程技术将外源的抗病基因导入受体植物,使受体获得抗病性,已成为抗病育种的一个新途径。叶片是基因工程操作中常用的受体材料,本实验以几个樱桃树种、品种为试材,系统研究了影响樱桃叶片再生的几个因素,旨在为基因转化提供一个高效、稳定的植株再生体系。1材料和方法1 相似文献
2.
基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟 总被引:1,自引:1,他引:1
为了模拟夏玉米冠层内各层叶面积指数垂直分布,光合有效辐射(photosynthetically active radiation, PAR)是研究作物群体光合作用和长势的重要特征参数,阐明冠层内PAR的垂直分布规律与冠层结构等参数之间的相关关系,可为遥感定量反演冠层结构参数提供模型基础。该文基于PAR在冠层内的辐射传输规律结合冠层结构模拟不同太阳高度角的PAR透过率垂直分布模型,并用地面冠层分析仪测量值进行验证,结果表明模型对封垄前玉米抽雄期冠层内PAR透过率垂直分布模拟精度较高。通过不同太阳高度角PAR透过率的垂直分布模型结合消光系数运用不同算法分别反演层叶面积指数(leaf area index, LAI),并与不同高度层LAI实测值进行比较。结果显示:Bonhomme& Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果存在差异,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。该研究可为模拟垄行结构冠层内LAI垂直分布提供参考。 相似文献
3.
石榴果实的糖酸组成及风味特点 总被引:2,自引:0,他引:2
采用高效液相色谱法测定4种石榴成熟期果实中糖和酸的组成,并对其味感值和糖酸组分与果实风味指标间的相关性进行分析。结果表明,石榴果实中可溶性糖组分有蔗糖、葡萄糖、果糖和山梨醇,其中葡萄糖和果糖含量最高,分别占总糖含量的43.84%~48.36%和49.18%~50.67%。4个品种中,"玉石籽"的总糖含量最高,"白皮"的最低。石榴果实中主要有机酸是奎宁酸、琥珀酸、草酸、L-苹果酸、莽草酸、柠檬酸和D-苹果酸,其中"玛瑙籽"的总酸含量最高,"青皮"的最低。石榴果实中果糖的味感值最大、其次是葡萄糖;味感值最大的酸是奎宁酸,其次为柠檬酸。相关性分析结果表明,石榴果实的糖酸比与甜味/酸味比值之间呈极显著正相关,各品种间糖酸比(甜味/酸味比值)的差异主要取决于有机酸的含量,与糖含量无关。综合其风味特点,"青皮"和"玉石籽"是甜味较浓的品种,"白皮"和"玛瑙籽"则是酸味较浓的品种。 相似文献
4.
【目的】利用多源数据对白粉病易发区进行病害发生监测研究能够提供大面积、快速、客观的病害发生信息,为农业植保部门开展科学防控提供有效的指导。研究以结合遥感与气象数据监测冬小麦白粉病并获取其精细空间信息为目的。【方法】利用中国高分辨率对地观测系统高分一号卫星(GF-1/WFV)遥感影像提取了研究区小麦种植区及归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI),通过气候灾害组站点红外雨量数据(climate hazards group infra Red precipitation with station data,CHIRPS)及美国中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)获取了研究区气象相关数据。采用基于概率模型的方法筛选并定量化表达了特征因子与小麦患病情况间的关系,生成了研究区小麦患病概率分布数据、研究区小麦白粉病监测结果、监测结果错分概率分布数据。【结果】基于概率模型的白粉病监测方法总体精度为81.25%,与目前较为流行的分类与回归树(classification and regression tree,CART)和随机森林(random forests,RFs)2种分类监测方法相比具有较高的监测精度;小麦患病概率分布数据能够详细地展现研究区小麦患病概率的空间分布及高患病概率麦区向低患病概率麦区的过渡情况;监测结果的错分概率分布数据与实际错分情况具有较好的一致性。【结论】基于概率模型的白粉病监测方法能够应用于区域尺度冬小麦白粉病发生发展状况监测研究。 相似文献
5.
为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断. 相似文献
6.
小波特征与传统光谱特征估测冬小麦条锈病病情严重度的对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为探讨通过小波特征监测小麦条锈病发病程度的可行性,利用连续小波变换提取的小麦冠层光谱350~1 300 nm范围内的9个小波特征和传统光谱特征(植被指数、一阶微分变换特征和连续统特征),借助偏最小二乘回归(PLSR)建立反演模型,分别将传统光谱特征(SFs)、小波特征(WFs)及传统光谱特征与小波特征结合(SFs & WFs)作为模型的输入,对小麦条锈病病情进行反演。结果表明:(1)小波特征与条锈病严重度的相关性比传统光谱特征强;(2)基于小波特征的模型估测精度(R为0.837)优于基于传统光谱特征的模型估测精度(R为0.824);(3)传统光谱特征与小波特征结合的模型精度最高,R为0.876,RMSE仅为0.096,因而传统光谱特征与小波特征相结合能够更好地对小麦条锈病病情严重度进行估测。 相似文献
7.
基于AdaBoost模型和mRMR算法的小麦白粉病遥感监测 总被引:3,自引:3,他引:0
除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis,CA)和最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)2种特征选择算法筛选出了2组不同的特征变量,分别将其输入Fisher线性判别分析(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 3种方法,构建小麦白粉病发生严重程度监测模型,并对其进行精度验证与对比分析。结果表明,2种AdaBoost模型对小麦白粉病发生严重程度的总体监测精度分别比FLDA模型和SVM模型高出27.9%、27.9%和14.0%、9.3%,mRMR算法筛选特征所建FLDA、SVM及AdaBoost监测模型的总体监测精度分别比CA筛选特征所建模型高出7.0%、11.7%和7.0%,且mRMR算法筛选特征结合AdaBoost方法所建监测模型的精度和Kappa系数分别为88.4%和0.807,为所有模型中最高。说明将AdaBoost方法用于作物病害遥感监测效果较好,在作物病害监测模型的特征变量选择中mRMR算法比常用CA算法更具优势。研究结果可为其他作物病害遥感监测提供方法参考。 相似文献
8.
小麦条锈病高光谱近地与高空遥感监测比较研究 总被引:10,自引:0,他引:10
小麦条锈病是我国小麦生产中的重要病害,对该病防治的关键是做好监测工作。本研究利用ASD手持野外光谱仪[ASD FieldSpec HandHeld FR(325~1 075 nm)]和热气球在近地与高空研究了发病小麦冠层的高光谱遥感数据特征,获得了近地和对应高空2个不同平台光谱数据。经比较分析,发现高空数据与近地数据之间存在明显而有规律的变异关系,即高空获得的光谱反射率在可见光谱区域明显大于近地获得的光谱反射率。进一步对差异最显著的绿峰580 nm和黄边610 nm处数据进行回归分析,获得了高空光谱反射率值与近地光谱反射率值之间的回归模型,为进一步研究利用高平台遥感监测小麦条锈病奠定了一定的理论基础。 相似文献
9.
10.