近红外光谱分析技术应用于植物叶片研究综述

近红外光谱技术（Near Infrared Spectroscopy,NIRS）作为 20 世纪 80 年代后期迅速发展起来 的一项检测技术,已被广泛应用于许多植物的各个组织和各种成分的分析。文章综述了该技术在植物叶 片研究上的应用进展,包括基于叶片特征的植物种类鉴别、植物叶片病虫害诊断、育种材料选择、叶片 内含物质含量测定等 4 个方面,并对近红外光谱检测技术的应用于植物叶片研究前景进行了展望。     

外来入侵种假臭草的形态学特征和相似种藿香蓟的区别

藿香蓟（胜红蓟）和假臭草同属菊科植物,通过比较,两者在叶形、叶片气味、总苞形态、花萼形态和分类位置等方面差异比较明显,文章研究结果可为外来入侵种假臭草的鉴别和治理提供科学的参考依据。     

Morphological character of Eupatorium catarium Veldkamp, an Invasive Alien Species and Comparative Study on Aqeratum conyzoides L.and E.catarium Veldkamp

藿香蓟(胜红蓟)和假臭草同属菊科植物,通过比较,两者在叶形、叶片气味、总苞形态、花萼形态和分类位置等方面差异比较明显,文章研究结果可为外来入侵种假臭草的鉴别和治理提供科学的参考依据.     

浅谈反季节植物在中国景观设计中的应用

主要介绍了反季节植物在中国景观设计中的一些应用情况。首先介绍了反季节植物的分类及种植技术,然后介绍了其在中国园林景观设计中的应用;同时探讨将反季节植物引进园林布局,一方面深化反季节植物的应用,另一方面也为景观设计布局技术提供发展方向。     

彩叶植物在园林绿化中的应用

分析了彩叶植物叶片色彩发生变化的原因，简述了彩叶植物的分类和在园林绿化中的应用，并对其发展提出了建议，可为彩叶植物的开发利用提供参考。     

基于叶形和叶脉特征的植物数字化分类研究

为探究叶片的几何形态学特征对植物自动分类的效果,以10种蔷薇科植物的叶片为研究对象,首先,利用tpsDig2软件在叶片轮廓和主叶脉上提取标记点,以标记点的坐标值为特征参数;再利用方差分析筛选出能够进行分类研究的特征参数;最后,利用逐步判别分析对10种植物进行分类判别。结果表明:筛选出11项特征参数可以作为分类指标,10种植物的初始判别和交叉判别的正确率分别为98.3%和96.7%。这说明植物叶片的几何形态学特征可以用于10种植物的自动分类,为植物的数字化分类研究提供了新思路。     

电镜技术在我国核桃属植物研究中的应用

综述了电镜技术在核桃属植物中的应用研究进展,主要包括核桃孢粉学、花芽分化形态特征、嫁接愈合组织细胞学、核桃枝叶与果皮种子超微结构、核桃木材与核桃壳加工性能分析、核桃病虫微小器官鉴别方面的应用研究;指出了今后在本学科的研究中还需引进先进的电镜设备,结合现代核桃产业发展需求,在核桃芽接愈伤组织形成,病原菌辨别与分类和木材质量分析等方面有待于深入研究。     

多肉植物在庭院景观设计中的应用

阐述了多肉植物的相关概念、分类、生活习性及繁殖方式,通过对多肉植物种植形式的分类讨论,探讨出多肉植物在庭院景观设计中应用的具体要求,包括归类展示,主次清晰;层次分明,疏密有致;色彩丰富,善于变化三方面的内容,为今后多肉植物在庭院景观设计方面提供了参考。     

太原市东山植物检索系统的开发与应用

指出了植物分类与检索是植物学研究与应用中最基础的工作之一,从正向检索、逆向检索、植物图像数据库三个方面,较完整地建立了反映太原市东山植物资源信息的植物检索系统,旨在为该地区植物学的教学与研究工作提供一定依据。     

模式识别技术

现代模式识别技术是利用计算机对物质或精神进程进行分析和描述,对各种物理量及其变化过程进行分类,提取特征加以识别的一项专门技术。模式识别是建立在计算机技术、影像技术和音响技术基础上的综合性高技术,是人工智能的重要组成部分。人工智能是研究用机器来模拟人动作、感觉、认知和思维过程的科学,而这些都离不开对文字、声音、图形和图像的处理、分类和识别。 模式识别技术在文字、声音、图像识别方面已取得很多成果,在工农业生产、     

森林面积方法研究

本文通过对遥感图像的处理和光谱特征信息的分析,应用ETM 影像数据和地面调查数据,研究了遥感数据处理技术在植被信息提取中的应用,尝试对高山峡谷区的森林资源调查提出较为完善的计算机图像处理技术和自动分类方法。对道孚县台站林场和麻孜林场地类的分类结果表明:运用TM453波段融合能够达到较好的图像增强效果;运用无监督分类方法提取森林面积能达到较高的分类精度;NDVI比RVI更能突出植被信息和消除山体阴影的影响。     

舟山海岛秋色叶植物资源调查及其园林应用

通过对舟山海岛9个主要园林绿地应用的秋色叶植物种类调查,结果显示:舟山海岛共有秋色叶植物42种,隶属于20科32属,其中乔木树种28种、木质藤本3种、乡土植物27种。在调查研究的基础上,根据舟山海岛秋色叶植物资源的种类和特征,分析了主要秋色叶植物的观赏特性及其园林配置形式,并初步提出海岛秋色叶植物合理开发与应用前景的建议。     

基于计算机技术的竹种分类研究进展

竹类植物种类繁多，如何科学准确地进行竹种分类对竹子的材性和加工利用研究至关重要。文章总结了计算机技术在竹种分类领域中的应用。分析显示，从最初的人工标记特征至后来的智能提取特征，基于计算机技术的竹种分类不断纳新，方法逐渐脱离人工，向着智能化方向迈进，既节省了大量人力物力，也可避免人为主观判断带来的偏差，将成为今后竹子分类识别的研究热点。     

激光雷达技术在森林资源监测中的研究进展

对激光雷达技术在森林资源监测方面的运用前景、局限性和研究进展进行总结,并研究激光雷达技术在森林资源监测方面的成果.结果表明:激光雷达技术植物资源方面的监测主要为森林的整体结构高度、植被的具体高度及森林中植被的占有密度,生物密度方面的监测一般应用小光斑系统,温带气候的森林植被叶面积较为均衡,可采用常规的激光检测进行监测....     

木本植物叶蛋白提取工艺研究进展

叶蛋白是从植物茎叶中提取的高质量蛋白浓缩物,其氨基酸种类丰富且均衡,是一种高营养蛋白。到2020年,预计我国畜牧业总需蛋白将有50%的缺口,而叶蛋白是世界上最大的蛋白质来源,对我国来源广、基数大的木本植物资源进行叶蛋白提取利用,具有巨大的经济效益和重要的现实意义。文中介绍木本植物新鲜叶片和干燥叶片叶蛋白提取工艺的研究进展及其副产品的利用方式,指出我国叶蛋白现有提取工艺研究概念上的混淆和操作上的不足,提出对浸提方法和析出方法进行拆分式优化、区分所用木本植物品种及收割期的建议,展望包括培育新品种、加强生物方法高速浸提研究在内的木本植物叶蛋白提取研究下一步的发展方向。对于木本植物叶蛋白的提取研究,国外研究报道较少,我国也仍处于起步阶段,且叶蛋白提取工艺较为复杂,诸多因素对其结果均有影响。针对木本植物固有的生物特性,找到对应的提取工艺,对其进一步加工及工业化生产利用仍有很长的路要走。     

遥感数据结合地统计学方法在林业中的应用

在林业研究中,具有空间属性的林业数据分析、建模和预测越来越受到关注。遥感技术与地统计学方法相结合,提供了大尺度空间格局分析、森林资源动态监测和预测的方法。文中简单介绍了遥感技术与地统计学的方法和特点,从监测与分类、估计与模拟2个方面综述地统计学结合遥感技术在林业中的应用,并针对遥感数据结合地统计学方法在林业研究中存在的问题加以讨论。     

树种识别技术的研究进展

介绍了传统的木材识别方法、计算机数据库检索方法、数字图像识别方法以及其他木材识别方法的新成果,阐述了基于数字图像的木材识别技术,并总结了木材识别理念的更新和进展。     

基于数字图像处理的桉树叶面积分析

本文以桉树叶为材料,以Sigmascan和Photoshop软件为例,详细介绍了基于数字图像处理法分析叶面积过程,与现行的常规方法测量结果进行了比较,结果表明数字图像处理法操作简捷、测定结果精确、且省时省力;进一步对不同影响因子(像素、图像处理和选择阈值)对数字图像法测定值影响进行了分析讨论,为树木叶面积测量以及叶片图像处理集成软件的开发提供参考。     

数字图像处理技术用于木材微观分析的研究概况

随着现代计算机技术的飞速发展,计算机数字图像处理技术已经在很多行业和科研领域中得到了广泛的应用,而木材微观分析是木材科研领域中重要的基础研究,与以往木材微观科研利用光学显微仪器加上人眼进行观察测量的研究手段相比较,利用计算机数字图像处理技术对木材进行微观结构分析具有客观、准确、高效等诸多优点,成为木材微观科研领域中一项崭新的课题和本领域未来科研的发展方向。本文概括国内外计算机数字图像处理技术在木材微观分析中的研究进展、应用现状并对现有处理方法和已经进行的研究的优缺点进行阐述和分析。针对现有图像处理方法和现有的科研程度对计算机数字图像处理技术用于木材微观科研领域的前景和主要发展方向做了展望。