冬小麦返青后叶片高度模型构建及三维可视化

作物生长模拟模型对作物生长管理调控、产量预测和经济效益分析等有重要指导作用,形态结构模型为作物理想株型筛选、高产、高效、抗倒伏等提供了有力技术支撑。针对小麦形态结构复杂,生长可视化不易实现的问题,以冬小麦品种济麦22、衡观35和衡4399为材料,在天津市武清区开展了不同小麦品种和施氮水平的田间试验,采集小麦叶片高度形态数据,分析各品种冬小麦返青后叶片高度和有效积温的定量关系,用Logistic方程构建冬小麦返青后不同叶位叶片高度模拟模型。经数据检验,叶片高度模型绝对误差在0.01~2.82 cm之间,根均方差(RMSE)在0.32~1.52 cm之间,表明所建模拟模型精度较高,该模型对不同品种冬小麦生长具有较好的预测性。借助该模拟模型和已有研究成果,构造了不同品种、不同施氮水平下的冬小麦植株形态,实现了小麦生长模拟模型和形态结构模型的有机结合,逼真模拟冬小麦返青后动态生长过程,实现了不同品种冬小麦不同施氮水平下的生长可视化。     

基于有效积温的冬小麦返青后植株三维形态模拟

【目的】基于有效积温,利用三维建模技术,实现小麦生长模型与形态模型的有机结合,真实表达环境因素对小麦生长发育和形态结构的影响,最终实现小麦生长过程的三维可视化,为小麦作物生长动态预测、栽培管理调控、作物株型设计等提供重要参考。【方法】以天津地区主要推广小麦品种衡观35、济麦22和衡4399为材料,于2015—2016年冬小麦生长季内开展不同小麦品种和施氮水平的田间试验,采集各品种冬小麦在不同施氮水平下的叶长和最大叶宽等形态数据,通过分析各品种冬小麦返青后形态数据和有效积温的定量关系,用Logistic方程构建了冬小麦返青后叶片叶长、最大叶宽模拟模型,并对该模型进行检验;基于该模拟模型,计算各品种冬小麦返青后每个生长日的形态数据,借助OpenGL和NURBS曲面造型技术,构建冬小麦几何形态模型,最终实现冬小麦生长模型与形态模型的结合,实现了冬小麦返青后生长过程可视化。【结果】在不同品种、不同施氮水平下,小麦叶长回归方程R2值在0.772—0.983之间,F值在10.153—340.191之间,且Sig小于显著水平0.05,最大叶宽回归方程R~2值在0.853—0.999之间,F值在17.371—4 359.236之间,且Sig小于显著水平0.05,表明上述模型拟合度和显著性均较好。经数据检验,叶长模型绝对误差在0—3.88 cm之间,根均方差(RMSE)值在0.24—1.95 cm之间,最大叶宽模型绝对误差在0—0.28 cm之间,RMSE值在0.02—0.15 cm之间,表明所建模拟模型精度较高,该模型对不同品种冬小麦返青后的叶片生长具有较好的预测性;基于所建模拟模型计算冬小麦返青后逐日形态数据,可构造不同品种、不同施氮水平下的冬小麦植株形态,可逼真模拟冬小麦返青后植株动态生长过程。【结论】基于有效积温构建的冬小麦返青后叶长和最大叶宽模拟模型,可较好预测冬小麦返青后叶片生长状态,可实现小麦生长模型和形态模型的有机结合,实现不同品种冬小麦在不同施氮水平下的叶片生长可视化。     

冬小麦种质株高杂种优势及遗传研究

利用 7× 4不完全双列杂交试验 ,对冬小麦株高的杂种优势、配合力、遗传力进行了研究 ,结果表明 :株高性状的平均优势为 7.47% ,具有负向优势的组合很少 ,仅占 1 0 .7% ;株高杂种优势与组合特殊配合力极显著相关 ,而与组合双亲平均值无显著相关性 ;群体特殊配合力方差大于一般配合力方差 ,株高的非加性效应占优势 ;估算了株高的广义和狭义遗传力     

不同株叶型冬小麦生长动态分析

选用近3年参加国家和山西省区试的54个冬小麦品种,将其按株型紧凑与否,分为叶片直立、叶片半直立和叶片下披3类。在一般生产条件下,对这3种类型品种的产量结构、茎蘖动态、光合结构、叶面积、干物质积累和抗逆性等进行了研究。结果表明,在一定的生产环境和相应的栽培技术条件下,3种类型的品种都能获得高产,但在目前生产条件下,以直立型、半直立型品种较为经济,且易获得高产、稳产。     

胡杨茎高与胸径生长模型及可视化模拟

以新疆南疆胡杨为研究对象,运用线性回归方程拟合出胡杨茎高与胸径之间的生长数学模型;运用C++/CLR扣Visual C++编程语言及DXUT图形库技术建立胡杨茎的3D模型,并实现生长模拟的可视化;经过渲染、光栅化、法线贴图等处理,使对胡杨树茎的模拟更具真实效果.     

基于梯度提升算法的温室黄瓜株高生长模拟

为解决温室黄瓜株高生长模拟模型经验因子较多和实用性不强的问题,选取3个玻璃温室进行数据收集,以环境因子和时间因子为输入量,每日株高生长量为输出量,采用XGBoost模型建立黄瓜5个生育期的株高生长量模拟模型,并与LASSO模型进行对比分析,采用Pearson相关分析和XGBoost模型的特征重要性得分确定各生育期影响株高生长的重点因子。结果表明:1)XGBoost模型在黄瓜不同生育期的模拟性能均优于LASSO模型,苗期、伸蔓期、结果前期和结果末期表现出了较好的拟合效果,结果中期的拟合效果一般,苗期的模拟效果最好,决定系数为0.821;2)苗期、伸蔓期和结果期影响株高生长的重点因子分别是当前生育期生长天数、日平均湿度和日平均温度。本研究所建立的温室黄瓜株高生长模拟模型可为温室黄瓜生产环境调控优化提供决策支持。     

施氮对冬小麦生长及产量影响的模拟研究

为了定量分析施氮量与冬小麦生长和产量的关系,以‘济麦22’为材料,于2016—2018年度开展了小麦施氮量试验。利用2016—2017年度试验资料,分析了施氮量对冬小麦产量的影响规律,引入冬小麦地上部干物质量影响因子、产量及产量构成影响因子,构建了施氮量对冬小麦产量影响的模拟模型。经2017—2018年小麦生长季试验数据检验,根均方差值、绝对误差和绝对误差占实测值比率均显示模拟值和实测值有较高的一致性,除产量和单位面积穗数相关系数不理想外,地上部干物质量、穗粒数、千粒重和收获指数的相关系数均较高,所建模型可较好地模拟施氮对冬小麦地上部干物质量、籽粒产量、单位面积穗数、穗粒数、千粒重和收获指数的影响,可为冬小麦氮肥高效利用和精准减量施肥提供一定的参考。     

基于无人机影像的冬小麦株高提取与LAI估测模型构建

株高和叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）反映着作物的生长发育状况。为了探究基于无人机可见光遥感提取冬小麦株高的可靠性,以及利用株高和可见光植被指数估算LAI的精度,本文获取了拔节期、抽穗期、灌浆期的无人机影像,提取了冬小麦株高与可见光植被指数,使用逐步回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络四种方法建立LAI估测模型,并对株高提取及LAI估测情况进行精度评价。结果显示：（1）株高提取值Hc与实测值Hd高度拟合（R²=0.894,RMSE=6.695,NRMSE=9.63%）,株高提取效果好;（2）与仅用可见光植被指数相比,基于株高与可见光植被指数构建的LAI估测模型精度更高,且随机森林为最优建模方法,当其决策树个数为50时模型估测效果最好（R²=0.809,RMSE=0.497,NRMSE=13.85%,RPD=2.336）。利用无人机可见光遥感方法,高效、准确、无损地实现冬小麦株高及LAI提取估测可行性较高,该研究结果可为农情遥感监测提供参考。     

棉花株高变化动态分析及模型研究

【目的】研究棉花品种间相对有效积温与相对株高的关系,通过相对有效积温监测,为棉花株高变化提供理论参考。【方法】采用品种试验,利用归一化和聚类分析法,设置29个新疆主栽品种,从三叶期开始,每隔7 d定点、定株测量棉花株高;当年气象数据从石河子气象局获取。【结果】不同品种间,棉花相对株高随相对有效积温的变化规律一致,建立了三大类基于相对有效积温的棉花相对株高模拟模型Y=a/(1+exp(b-cx))1d。其中,第Ⅰ类(棉花三叶期(相对株高值0.14)至十一叶期(相对株高0.7),株高生长速率较慢):Y=0.997/(1+exp(26.08-33.62X))1/8.66(r=0.997 6);第Ⅱ类(棉花三叶期(相对株高值在0.14~0.18)至十一叶期(相对株高在0.7~0.8),株高生长速率较快):Y=0.997/(1+exp(26.09-28.65X))1/8.41(r=0.996 7);第Ⅲ类(棉花三叶期(相对株高值0.18)至十一叶期(相对株高0.8),株高生长速率最快):Y=1.02/(1+exp(8.55-12.68X))1/3.25(r=0.997 3)。对模型检验结果表明,RMSE=1.699 8 cm,模拟值与观测值误差小,能反映常规条件下棉花株高的生长发育状况。【结论】Richards函数可以有效地预测棉花相对株高变化。     

基于C#的冬小麦虚拟生长可视化系统实现

为精确表达冬小麦单株及群体三维动态生长过程,提高其模拟的真实感和实时性,利用株高、茎粗、叶长、叶鞘以及节间的几何参数构建了冬小麦动态生长模型。田间试验表明,冬小麦株高、茎粗、叶长、叶鞘以及节间随生长天数呈递增变化;随叶位升高,主茎叶片定形后的长度在拔节前、后均先递增后降低,对应节间的最终长度呈递增变化,最终粗度呈递减变化。基于C#开发环境和3DS max 2014图形平台驱动几何模型,设计开发出了一套集冬小麦单株及群体形态模拟、生长动态变化及场景渲染的可视化系统,从而实现了冬小麦生长全过程的数字化、可视化的虚拟综合管理。     

冬小麦矮秆种质株高构成因素的遗传分析

选用4个冬小麦矮秆种质材料与5个生产上推广种植的高产小麦品种,采用4×5不完全双列杂交方法配制20个杂交组合,对亲本和杂交F1代株高的构成因素进行了遗传分析,结果表明:F1杂种优势普遍存在,穗下节长的优势最高。洛麦9851矮和西南05配合力较好,不仅后代株高降低,且改善了株高结构,是组配矮秆、大穗杂交组合较为理想的矮秆亲本;洛麦99045虽然降低了后代株高且改善了株高结构,但后代穗子较小;河北矮3后代基部节间增长,组合配制时不可用。杂交后代株高性状主要由加性基因决定,显性基因对其表现的影响是次要的。各性状遗传力较高,表明其后代变异受环境影响较小。     

有效微生物堆肥对冬小麦生长发育的影响

采用田间小区试验方法研究了有效微生物堆肥对冬小麦生长的影响。结果表明：与等量传统堆肥、化肥相比,有效微生物堆肥能明显提高土壤的有机质、全氮和碱解氮含量,刺激冬小麦根系生长,增加群体密度,提高叶面积指数和叶片的总叶绿索含量,促进植株生长和干物质的积累,从而显著提高了冬小麦产量。与等量传统堆肥、化肥相比,有效微物生堆肥增产幅度为5．3％～25．8％,且随施肥量增加效果更为显著。     

利用重组自交系检测小麦株高的QTL

为寻找更多小麦株高的QTL ,并用于品种改良和分子标记辅助育种 ,利用江苏地方品种望水白与墨西哥小麦品种Alondra杂交构建的重组自交系群体 (10 4个家系 )在 3个试验环境 [1997年和 1999年于江苏省农业科学院 (以下简称农科院 )、2 0 0 2年于南京江宁试验区 (以下简称江宁 ) ]中的株高资料 ,进行了株高性状的QTL分析。共检测到 4个影响小麦株高的QTL ,它们分别位于 1D、2B、4A和 4D染色体上 ,其中位于 1D染色体上的QTL来自地方品种望水白 ,其余 3个QTL均来自矮杆亲本Alondra;单个QTL能够解释 10 3%～ 33 8%的表型变异 ,降低株高效应为 3 2～ 7 4cm ,每个环境条件下检测到的所有QTL能解释 35 0 %～ 4 4 5 %的表型变异 ,4A和 4D染色体上的QTL在 3个试验环境下均能被检测出来 ,说明这 2个QTL可以用于品种改良和标记辅助育种 ;4D染色体上的QTL可能是矮杆基因Rht D1b     

小麦株高构成指数的研究

对 1 0个小麦品种 (系 )的株高构成指数进行了研究。结果表明 ,株高构成指数在品种间存在着极显著差异 ,该值的提高可通过杂交选择来实现。各I值与克草粒数、经济系数和籽粒产量均呈正相关 ,I1值与产量的相关达到了极显著水平 ,可作为高产育种的重要筛选指标。     

富硒康对春小麦株高及产量的影响

研究结果表明,小麦分蘖末期喷施48 mL/m2富硒康增产效果最好,其次是58 mL/m2处理,同对熙相比达显著差异,提高产量11%以上;而开花期喷施富硒康不利于产量的提高.同一喷肥水平下,分蘖末期处理产量均高于开花期处理,且达显著水平.在本试验范围内只有分蘖末期喷施较高浓度的富硒康同对照相比可降低株高.分蘖末期喷施富硒康穗粒重与产量呈显著正相关,在开花期喷施富硒康穗粒数与产量呈显著正相关.     

越冬期升温幅度和持续时间对冬小麦生长发育的影响

利用暖棚加1层或2层薄膜,调节冬小麦越冬期间温度,探讨升温对冬小麦生长发育的影响。设温度为CK、CK+2℃、CK+4℃,分别处理冬小麦30、60、90、120d。结果表明,冬小麦的生育性状随着温度的升高和持续时间的延长而变化,表现为分蘖数增多,与CK相比,CK+2℃和CK+4℃处理30d,分蘖数分别增加2.3%和17.4%;处理60d,分别增加25.1%和46.5%;处理90d,分别增加19.7%和32.1%;分蘖的两极分化过程提早,与CK相比,CK+2℃和CK+4℃处理的抽穗期分别提早6d和10.3d;成熟期分别提早9.3d和15.3d;穗分化过程加速,株高增加,抽穗期和成熟期提早。以升高2℃、持续时间60d的冬小麦生长发育最好,产量最高,比CK高18.2%;持续时间为120d的冬小麦表现最差,株高不整齐,产量最低,比CK低46.1%。