干旱胁迫下旱稻和水稻对K＋和Ca2＋的动态吸收研究

利用动态离子流检测技术,通过比较干旱作用下旱稻与水稻对K＋和Ca＋离子的动态吸收规律,探讨无机离子对旱稻和水稻的抵御干旱胁迫的作用机理,有助于筛选抗旱水稻材料。结果显示,PEG处理条件下巴西旱稻对F和ca2＋的吸收能力强于日本晴水稻,可能是由于巴西旱稻通过吸收无机离子作为渗透调节剂抵御干旱胁迫,因此具有较强的抗干旱能力。同时研究也说明,利用动态离子流检测技术比较不同材料的无机离子吸收能力,可以筛抗抗旱水稻新品种．     

用核磁共振研究浸种方法对水稻种子吸水量的影响

为寻求较佳浸种方法,该文应用低场核磁共振检测技术,研究了不同的浸种方式及浸种溶剂对水稻种子吸水量的影响。试验利用横向弛豫时间 T2反演谱分析了水稻种子的水分状态变化及吸水特性,发现浸种过程改变了水稻种子内部的水分分布情况,水稻种子吸水量对初始含水率差异不显著(P>0.05),但对各种浸种方法差异显著(P<0.05)。研究表明,采用连续浸种4 h、浸种3 h-晾干1 h-浸种1 h、浸种2 h-晾干1 h-浸种2 h及浸种2 h-晾干2 h-浸种2 h这4种不同的浸种方式时,浸种2 h-晾干1 h-浸种2 h的间歇浸种方式吸水率较高;采用清水、强氯精300倍液、饱和澄清石灰水、质量分数为40%福尔马林的50倍液、100倍液及200倍液6种不同的浸种溶液时,应用质量分数为40%福尔马林50倍液药剂时吸水率较高。低场核磁共振检测技术揭示了水稻种子含水量的影响因素,为浸种过程中吸水量的测定提供了一种有效的方法。     

基于物联网技术的寒地水稻程控催芽系统设计与试验

针对大规模寒地水稻芽种生产中,浸种、破胸、催芽3个环节存在的上下层水温不均匀、浸种箱内稻种有氧呼吸差,易导致种子"出芽率低"甚至发生"烧种"、"烂芽"等问题,研究了浸泡温度、时间对水稻种子生理活性的激发机理,构建了基于物联网技术的温度、湿度、氧气监控体系,研发了程控水稻催芽系统,实现浸种箱内催芽环境分段式自动化管理。通过对浸种箱内温度场模拟及大田生产试验证明:系统温、湿、氧调控准确度高,均匀性好,水温控制精度?0.2℃,水位控制精度?0.3%,种子发芽率达97.79%,箱内不同区域芽种出芽率相差1%以内,芽种整齐度、健壮程度大幅提高。该系统研究为寒地水稻生产水平的提高提供了技术支撑,体现了较好的社会经济效益。     

基于Android手机的水稻剑叶角测量系统

为了快速、无损地测量水稻剑叶角,设计了基于Android智能手机的便携式水稻剑叶角无损测量系统。采用智能手机后置摄像头获取水稻剑叶基部图像,经过图像预处理、直线检测、K-means聚类和向量方法等处理过程,得到水稻剑叶角。基于Android编程技术对系统软件进行设计,实现了在Android平台下利用JNI和Android NDK调用基于Open CV库的剑叶角提取图像处理算法,实现了新建试验、材料信息输入、摄像头获取剑叶基部图像、计算输出剑叶角及保存数据等界面操作流程。利用该测量系统在田间对4个品种的80株水稻进行剑叶角测量试验,以验证系统性能。试验结果表明,和人工用量角器测量结果相比,该系统测量的平均绝对误差为1.34°,相对误差为2.7%,测量值和真实值相关系数为0.997,能有效测量剑叶角。     

玉米籽粒考种信息获取装置设计与试验

考种是制约育种效率的关键环节。玉米高通量考种过程,存在籽粒堆积和粘连现象,影响籽粒考种参数的提取。本文结合玉米高通量自动考种需求,设计了籽粒考种信息获取装置。通过分析堆积籽粒回旋运动过程的受力情况并根据试验情况确定振动平台回旋速度,实现籽粒的平铺摊种。在此基础上,针对粘连籽粒图像提出了一种先分割后融合的改进分水岭算法,该方法通过比较相邻分割区域极小值与最小分水岭的差值与设定的阈值T,进行邻域融合,对过分割区域进行合并,实现粘连籽粒的准确分割,分割完成后,统计籽粒个数,并基于Graham扫描法建立单个籽粒的最小外接矩形,获取籽粒长宽参数。在构建的玉米籽粒自动考种装置上进行动态试验,结果表明,本文所提出的方法可实现玉米粘连籽粒的准确分割,单穗玉米籽粒计数正确率不低于98.05%,籽粒平均长宽与人工测量结果的决定系数R~2在0.97以上,满足自动考种在线检测的需求。     

利用低场核磁共振分析水稻种子浸泡过程中的水分变化

为研究水稻种子在浸泡过程中的水分变化情况,应用核磁共振无损、非侵入的技术优势,根据弛豫时间呈现的多组份特征,通过弛豫谱分析水稻种子不同相态水分的变化和流动过程,确定弛豫谱峰值总面积与水稻种子吸水率的回归方程,研究了水稻品种(沈农9816号、沈农9903号)及浸种温度(18、24、32℃)对水稻种子吸水量的影响。试验结果表明:通过弛豫谱峰值总面积可以合理估测水稻种子的吸水率;水稻种子在6h浸种过程中,随着浸泡时间的增加结合水及总水含量变化趋势为不断上升,自由水则呈现不规则的反复变化态势;水稻种子吸水量在2个水稻品种间差异不明显,对浸种温度高度敏感。该试验提出了一种无损的水分检测方法,能够更加直接准确的揭示水稻种子在浸泡过程中的水分变化规律,为探求种子的最佳浸泡条件提供数据支持和理论依据。     

作物茎秆微变化无线监测系统的设计与实现

由于水资源紧缺的现状日益严重,灌溉农业朝着精细化、智能化的方向发展。针对作物水分状况的测量需求,基于线性可变差动变压器及无线采集传输模块,研发了茎秆微变化无线监测系统;通过对作物茎秆直径微变化的精确、无损、远程测量,直观地反映作物水分亏缺状况,进而指导作物精准灌溉。该系统具有简单易行、对植株不具破坏性、可长时间连续监测及自动记录的特点。试验结果表明,茎秆变化情况与土壤含水率变化具有显著的相关性,相关系数可达0.923 1,可用于辅助指导作物灌溉。     

基于LabVIEW的小麦生物量检测系统

为了快速、无损地测量小麦生物量,根据小麦茎秆的力学特性,设计了一种基于LabVIEW的小麦生物量检测系统。以压力传感器为测量元件,以阿尔泰DAM—3056AH为高速采集模块,获取的小麦受推杆作用产生的回弹力信号由LabVIEW测量系统完成数据的实时采集、显示和保存。利用该检测系统在田间进行小麦生物量检测试验,以验证系统的性能。试验结果表明不同品种的小麦茎秆回弹力具有明显的差异,小麦茎秆回弹力与生物量（鲜质量）具有一定的相关性,采用线性回归法建立两者之间的回归模型,模型的决定系数R2达到0.7127。结果表明基于力学原理进行小麦生物量检测是可行的。     

基于近红外光谱的大豆叶片可溶性蛋白含量快速检测

可溶性蛋白是植物生化及抗性生理研究的重要指标之一。快速、准确、无损测定可溶性蛋白含量对作物生长状况的动态监测及抗性作物品种的筛选具有重要意义。近红外光谱具有快速、简单方便、非破坏性的特点,已在农业、食品、化工等领域广泛应用,尤其是近年来基于光谱技术快速无损的获取作物生理生化信息的研究已成为当前农业领域研究的热点。本文采用近红外光谱技术结合化学计量学方法以实现大豆叶片可溶性蛋白含量的快速无损检测。首先,采用Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶导数(1-Der)、二阶导数(2-Der)等7种光谱预处理方法分别建立大豆叶片可溶性蛋白含量的偏最小二乘(PLS)预测模型,经对比发现SG预处理方法为大豆叶片可溶性蛋白含量预测的最优光谱预处理方法。其次,分别采用连续投影算法(SPA)、随机蛙跳(RF)和遗传算法(GA)对SG预处理后的光谱数据进行特征波长提取。最后,基于提取的特征波长分别建立了大豆叶片可溶性蛋白含量的SPA-PLS、RF-PLS和GA-PLS预测模型,发现基于SPA提取的11个特征波长建立的大豆叶片可溶性蛋白含量SPA-PLS模型具有最佳的预测效果,其预测集相关系数(R2p)为0.864,预测均方根误差(RMSEP)为1.894 mg/g,预测偏差为2.061(RPD)。上述结果表明,应用近红外光谱技术检测大豆叶片中可溶性蛋白含量是可行的,可为大豆生长状况动态监测及抗性大豆品种的筛选提供新的方法。