大豆KTi基因和SBA基因双价RNAi表达载体的构建

本研究采用RT-PCR技术克隆大豆KTi和SBA基因的核心保守序列,序列分析表明,KTi基因片段为324bp,SBA基因片段为515bp;利用RNAi技术,结合种子特异性启动子,构建同时具有KTi基因和SBA基因反向重复结构的双价RNAi种子特异性表达载体pCAMBIA3301-KTi-SBA(pKTi-SBA)。通过酶切检测及测序,证明双价RNAi种子特异性表达载体构建成功。本研究为通过RNAi技术同时降低大豆种子中胰蛋白酶抑制剂和凝集素含量,改良大豆品质奠定基础。     

融合多光谱成像与深度学习的作物植株叶绿素检测系统研究

为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,以玉米为例设计了基于多光谱成像的田间作物植株叶绿素检测系统,包括可见光(RGB)和近红外(Near-infrared, NIR)图像采集模块、主控处理器模块、模型加速模块、显示及电源模块,用于实现玉米植株智能识别与叶绿素指标一体化检测。首先,采集玉米苗期和拔节期冠层图像数据集,比较了植株冠层实例分割与株心目标检测两种深度学习模型,构建了基于MobileDet+SSDLite(Single shot multibox detector lite)轻量化网络的玉米植株定位检测模型,实现玉米植株识别。其次,提取被识别的植株株心RGB-NIR图像,开展RGB和NIR图像匹配与分割,提取R、G、B和NIR灰度值计算植被指数,使用SPXY算法(Sample set portioning based on joint X-Y distances)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)分别对数据集进行样本划分及特征变量筛选,选择高斯过程回归(Gaussian process regression, ...     

基于RGB-D点云的田间原位玉米株高测量试验研究

为满足田间原位玉米株高的测量需求,避免破坏性取样后进行株高测量难以捕捉植株在自然环境下生长的真实情况与表型的动态变化,提出了一种基于RGB-D相机的田间原位玉米株高的测量方法。首先,通过RGB-D相机同时获取可见光图像和其对应的深度信息,计算相机的内参,得到玉米植株的三维点云数据;其次,通过基于欧几里得距离的统计滤波算法和随机采样一致性算法(RANSAC)的阈值分割快速去除三维点云中的离群点、环境噪声及复杂的自然环境背景(包括土壤面和滴灌管等),并通过OBB包围盒验证滤波效果;最后,通过单株玉米植株分割,提出了一种基于俯视视角下玉米株高的测量方法,并计算出田间原位玉米的株高参数。试验中,在玉米快速生长期中选取两天的试验数据,其试验用5个品种的平均测量误差分别为1.47cm和2.70cm,均方根误差(RSME)分别为1.68cm和2.80cm,人工实测结果和算法测量结果进行线性拟合后得到待测系数R~2分别为0.9831和0.9797。试验结果表明:利用RGB-D相机对田间原位玉米的表型测量与株高分析具有可行性,所提出的测量与计算方法最后获得的玉米株高参数具有较高的准确性,可以为玉米表型参数提取提供更为有效地技术手段。     

基于俯视图像的玉米株心快速识别方法研究

单株玉米的株心识别是完成按株作业的关键,可用于对单株玉米进行变量施肥,提高施肥利用率。本文首先采用超绿因子增强苗期玉米植株,使玉米植株与土壤、阴影分离,将增强后的图像用Ostu法自动确定图像的最佳阈值,以便于在分割苗期玉米图像时不受阴影的影响,并能分割出苗期玉米植株。然后把分割的苗期玉米植株图像的亮度看作是一维坐标,绘制玉米植株的高程图,玉米植株的中心区域在高程图呈现为集水盆形状。采用水平集确定玉米植株的中心区域并对玉米植株中心进行定位,并结合分治法搜索玉米植株的极小值区域,降低了数据结构的规模。数据验证结果表明,算法识别率可达96%,保证了算法的实时性与可行性。另外,采用分治法与水平集法相结合确定玉米植株的中心区域,使该算法不受天气因素的影响,提高了该算法在田间作业时的鲁棒性。算法时间复杂度计算结果为O(lgn),能够满足田间作业的实时性。     

青饲玉米青贮技术

青饲玉米也叫青贮玉米,是指收割玉米鲜嫩植株、或收获乳熟初期至蜡熟期的整株玉米、或在蜡熟期先采摘果穗,然后再把青绿茎叶的植株割下,经切碎加工后直接或贮藏发酵后用作牲畜饲料。对牛羊等反刍动物来说,玉米饲用转化增值最高的途径就是全株青饲。     

基于双目立体视觉的苗期玉米株形测

将田间正常生长的待测玉米植株带土移至测定台上,标定双目立体视觉系统,提取、分割叶片图像,以Douglas-Peucker多边形法逼近叶片边缘,去除两幅对应图像中没有匹配关系的多边形顶点,结合投影矩阵计算出叶片边缘点的三维坐标.分别投影叶片边缘点到植株平面和植株水平平面,对投影的离散点分段二次拟合、Cardinal样条插值,得到代表叶片形状的曲线,计算出叶长、叶片着生高度、茎叶夹角、叶片方位角等株形指标.测量实验表明,本方法快速、准确、自动化程度高,能够满足苗期玉米株形测量的要求.     

玉米疏密种植模式增产试验

为挖掘玉米的增产潜力,以常规种植为对照,进行玉米株间疏密种植试验。试验结果表明,株间疏密种植模式能明显提高玉米植株的光合速度和气孔导度,同时玉米的单穗粒质量、百粒质量和产量也有显著提高。     

基于运动恢复结构的玉米植株三维重建与性状提取

针对传统的玉米植株性状测量方法存在主观性强、劳动强度大、有损伤等问题,提出了基于运动恢复结构(Structure from motion,Sf M)的户外玉米植株三维重建方法,并提取了株高、单株最小包围盒体积、茎粗、叶面积、叶片数、叶夹角等11个性状参数。采用前期研制的小车,在户外采集不同视角下的玉米植株图像(采集间距为5～6 cm),基于Sf M算法获取玉米植株三维点云;运用直通滤波、圆柱拟合和条件欧氏聚类算法自动分割单株、茎秆和叶片等点云数据,基于距离最值遍历、三角面片化等算法实现株高、茎粗、叶面积等11个性状的准确、无损测量。结果表明,与人工测量值相比,测得的株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为3. 163%、4. 760%和19. 102%,均方根误差分别为3. 557 cm、1. 540 mm、48. 163 cm2,决定系数分别为0. 970、0. 842、0. 901。研究表明,本文方法适用于作物表型户外测量,为表型研究提供了一种新的作物表型户外测量方法,同时还证明,株高和单株最小包围盒体积可以显著区分低地上部生物量玉米植株和高地上部生物量玉米植株。     

青饲玉米的栽培技术要点

青饲料玉米也叫青贮玉米．是收割玉米鲜嫩植株、或收获乳熟期至蜡熟期的整株玉米、或在蜡熟期先采摘果穗,然后再把青绿茎叶的植株割下．经切碎加工后直接或贮藏发酵后作牲畜饲料。青饲料玉米已经成为我国最重要的栽培饲草之一．可以很好地解决玉米秸秆的利用问题。     

利用无人机影像监测不同生育阶段玉米群体株高的精度差异分析

为明确利用无人机影像监测玉米群体株高的精度及其影响因素,本研究基于无人机搭载光学成像设备构建大田玉米群体数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）,研究不同生育时期下玉米群体株高监测的精度差异。针对3个玉米品种、8个播期处理构建的株高差异化群体,用多旋翼无人机搭载高清RGB相机和多光谱成像设备,采集试验区高清RGB和多光谱影像,获取玉米群体数字高程信息DEM和各处理区植株高度,分析不同品种和播期处理下基于无人机和人工测量株高间的相关关系。试验结果表明,高清RGB相机和多光谱成像设备获取的DEM均能反映玉米群体的高度差异。高清RGB相机的株高监测精度优于多光谱成像设备,但株高监测精度不足,难以反映玉米群体的较小株高差异。不同生育阶段对玉米株高监测精度具有较大影响,生育前期冠层尚未全部覆盖地表或生育后期植株衰老叶片枯黄下垂时,受裸露地表影响,群体株高被严重低估。本研究分析了影响无人机搭载成像设备监测玉米株高精度的因素,可为该方法应用于大田生产提供借鉴意义。     

发展全株玉米青贮技术提高饲草质量

全株玉米青贮就是在玉米长到灌浆后期,水分含量达到65%～75%之间的时候,将全株玉米植株收割切碎,然后及时窖藏,进行发酵,成为饲料。这阶段的玉米,含有较高的蛋白质和多种维生素,营养价值高,适口性好,青绿多汁,容易消化,及时窖藏发酵,     

计算机图像识别在玉米生长模型中的应用

为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。     

玉米偏垄通透栽培密度对比试验研究

为实现玉米增产的要求,针对玉米偏垄通透栽培技术的特点,对种植密度进行对比试验,筛选出适合拜泉县偏垄通透栽培品种鑫鑫1的最佳密度为4760株/0.067hm2,产量达到728.48kg/0.067hm2。     

基于移动机器人平台的玉米植株三维信息采集系统

为了快速、无损、自动获取玉米植株的三维信息,设计了一种基于移动机器人平台的玉米植株三维信息采集系统。首先,通过四轮驱动移动机器人与升降平台配合,精准控制Xtion深度相机多视角采集盆栽玉米植株的三维点云数据;然后,对获取的点云进行配准拼接与滤波,实现玉米植株的三维重建;最后,对重建后的玉米模型进行叶片的分割与参数测量。该系统的移动机器人运动误差可以控制在1 cm之内,玉米植株叶片参数测量误差在1%～5%之间,证明了该系统进行玉米植株三维信息采集的可行性。     

玉米区划及优良品种介绍

1.并单6号审定年份：2006年通过审定。适宜区域：适于春播玉米特早熟区种植。主要性状：植株较低,株形半紧凑,株高170cm,穗位高60cm左右,穗长17.5cm,行粒数35粒左右,穗行16行,籽粒黄色,     

玉米茎秆扶直包扎装置设计与试验

针对玉米植株在受到重大自然灾害时茎秆折断情况，从人因工程学角度设计了一套玉米茎秆扶直包扎装置。首先，以郑单958品种玉米植株为研究对象，建立扶直包扎物理对象模型，再基于此模型设计计算了便于用户操作的扶直包扎装置主要尺寸；最后，搭建了实物样机模型，并对玉米茎秆进行扶直包扎试验。结果表明：扶直包扎装置能够将折伤后玉米茎秆扶直且稳固，便于操作，促进玉米增产增质；传统组和装置组的扶直包扎效率分别为60.7株/min和16.7株/min,利用扶直包扎装置完成玉米茎秆扶直包扎效率高于传统包扎组，且扶直包扎效率稳定，具有很好的市场应用前景，对其他农林枝木的包扎具有一定的参考价值。     

基于生理生态指标的玉米受旱胁迫响应规律研究

基于安徽省新马桥农水综合试验站内有底测坑玉米受旱胁迫专项试验数据,研究分析了干旱胁迫对玉米植株生长发育的影响及其响应规律。结果表明,干旱会影响玉米光合作用的各项指标,而光合性能的变化会影响玉米株高和叶面积的生长发育;玉米营养生长中前期,作物处于快速生长期,对水分胁迫的适应机能更强,适度轻微的受旱胁迫解除后玉米可迅速恢复正常生长,其后的生长发育反而会优于未受旱作物;同等受旱胁迫程度下,玉米营养生长后期及生殖生长阶段对水分亏缺的响应更为敏感,受旱更容易造成玉米植株永久损伤并导致减产。为提高玉米全生育期内的水分利用率实现高效节水并保障稳产,认为玉米营养生长中前期可适度缺水实施非充分灌溉,而营养生长后期及生殖生长阶段则需实施充分灌溉。     

覆膜滴灌对玉米生长及苗期土壤温度的试验研究

为了探索河套灌区玉米不覆膜滴灌对其产量及土壤理化性质的影响,2015年在内蒙古河套灌区中游开展了玉米不覆膜滴灌试验研究。定株测试玉米不同生育期的株高、茎粗和产量对比分析,得出:在苗期和拔节期,覆膜滴灌玉米株高和茎粗显著优于不覆膜处理,抽雄期后对玉米植株生长性状影响差异不显著,但不覆膜处理玉米产量较覆膜处理下降了15.87%;在玉米苗期,0~40cm耕层土壤,覆膜处理较不覆膜处理土壤温度平均增加了5.62℃。土壤耕层温度的提高为玉米生长提高良好的土壤环境。     

膜下滴灌不同灌水处理对玉米形态、耗水量及产量的影响

以大田玉米为试验材料,采用膜下滴灌,设置不同灌水处理方案,研究不同灌水处理对玉米植株形态、耗水量、产量和水分生产效率的影响。结果表明,膜下滴灌条件下土壤水分运移变化多在60 cm土层以上。玉米株高、茎节数与灌溉定额成正比例,灌溉定额高的处理(MDI-5)具有较高的株高、茎节数;各处理间叶片数差异不明显。膜下滴灌玉米全生...     

玉米植株抗倒性测量装置设计与试验

针对现有玉米植株抗倒性测量装置的人工施力速度不稳定且未能垂直于植株进行测量,致使测量结果误差较大的问题,设计一种以电机驱动的玉米植株抗倒性测量装置。该装置可快速测量玉米茎秆从直立到不同倒伏角度时所能承受的最大力矩。通过对玉米倒伏时的受力进行分析,建立植株力学模型,提出评价玉米抗倒性的指标。进行装置检测角度精确性试验,结果表明：该装置检测角度与实际角度的偏差为1°,满足检测要求。进行装置加载速度稳定性试验,结果表明：所设计装置的测量角度随时间变化平稳,验证了装置加载速度的稳定性。分别以最大抗推力矩和最大抗拉力为指标,对不同玉米品种和种植密度进行了推、拉倒伏田间试验。结果表明：在密度75000株/hm2时,最大抗推力矩和最大抗拉力与倒伏率的相关系数分别为-0.971、-0.873。在密度105000株/hm2时,最大抗推力矩、最大抗拉力与倒伏率相关系数分别为-0.991、-0.927。结果表明,以最大抗推力矩作为评价抗倒伏能力指标优于最大抗拉力。在田间试验基础上,以最大抗推力矩为试验指标进一步开展装置可靠性验证试验,试验结果与现有研究结论一致。