水稻谷粒考种参数自动提取装置及试验

【目的】传统考种方法测量精度和效率难以满足现代水稻育种研究的需求,设计一种水稻谷粒图像与质量信息同步采集装置,实现水稻谷粒考种参数的自动提取。【方法】采用掩膜法自动提取稻谷区域图像,根据稻谷投影面积、数量规律获取稻谷总粒数;根据空粒、实粒颖壳轮廓差异识别空粒;基于角点间距均值标定法,结合轮廓最小外接矩形法获取粒长、粒宽,结合链码法获取粒周长;采用正方形面积均值标定法结合像素累加法获取粒面积。分析摄像头高度、谷粒数量、谷粒种类、规则图形类型对谷粒性状参数提取精度的影响。【结果】摄像头高度对稻谷总数、空粒数、长、宽测量精度有明显影响,稻谷种类对宽度测量精度有明显影响,规则图形类型对周长和面积测量精度有明显影响。采用本文提出方法测量总粒数、空粒数、粒长、粒宽、粒周长、粒面积的决定系数(R²)分别为0.998 30、0.987 80、0.996 10、0.782 90、0.995 10和0.999 98,测量的平均精度分别为99.47%、87.17%、96.55%、96.36%、98.00%和95.86%,测量效率为16.52粒/s。【结论】本文所采用的稻谷谷粒考种参数自...     

基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型研究

 【目的】构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型,为水稻株型设计与调控提供理论依据。【方法】以两优108、86优8、南粳43及扬稻6号为材料,设置品种、氮肥与密度田间试验,观测水稻主茎不同叶位叶片长度和宽度,分析了水稻主茎叶片长和宽的关系、比叶重（SLW）随叶位的变化规律,以及水稻叶片干重与叶长和叶宽的关系,构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型。【结果】叶长与叶宽的关系可用幂指数方程表达,比叶重随叶位呈二次曲线变化。采用独立的试验资料检验模型,主茎叶片叶长、叶宽模拟值与实测值的根均方差（RMSE）分别为2.55和0.06 cm。【结论】几何属性模型可较好地模拟不同生长条件下水稻主茎不同叶位叶片的主要几何属性,为生长模型与形态结构模型的结合奠定了基础。     

利用小光斑激光雷达估测林分参数和生物量

为弥补小光斑激光雷达在林业研究中应用较少起步较晚,且研究结果精度不高的缺点,利用软件TerraScan及小光斑雷达数据自身的优点,对小兴安岭凉水地区的航拍数据进行了研究,并在此基础上估测了树高、胸径等林分参数及生物量,其精度均达到了90%以上,能够满足实际生产的需要。其中:树高的估测精度最高,为97%,表明小光斑激光雷达能够高效率、高精度地提供多种林分参数,可为林业生产及时准确地提供必要的数据支持。     

闽北丝栗栲的单木级生物量模型及估算参数

[目的]研究丝栗栲单木级生物量模型及估算参数。[方法]以闽北典型的阔叶树种——丝栗栲为研究对象,基于20株标准木的测量数据建立丝栗栲的单木级生物量模型和生物量估算参数。[结果]①筛选出总量及各部分生物量模型分别是B=0.095D2.561(整株)、B=0.026(D2H)0.986(树干)、B=0.004D2.916(树枝)、B=0.002D3.074(树叶)、B=0.085D2.536(地上)和B=0.010D2.718(地下)。②生物量换算系数的平均值为0.853 mg/m3(n=20,SD=0.167);生物量扩展系数的平均值为1.403(n=20,SD=0.260);根茎比的平均值为0.189(n=20,SD=0.046)。[结论]该研究为亚热带常绿阔叶林的森林生物量准确估算提供了必要的数据支撑。     

基于GA-BP神经网络的灌木生物量估测模型

【目的】应用以遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络构建灌木生物量估测模型,以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值,通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型,并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明,GA-BP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%,估测精度分别为81.46%和75.64%,GA-BP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GA-BP神经网络构建灌木生物量模型是可行的,能够实现灌木生物量的快速估测。     

基于轮廓投影的盆栽水稻三维重建方法研究

近几年,基于图像的高通量水稻表型研究取得了极大进展,但从三维层面进行研究的工作则相对较少。一般而言,相对于二维图像,从三维模型中能提取更为全面的性状参数。三维模型重建是作物三维表型研究的基础,提出一种适用于盆栽水稻三维点云的重建方法。该方法在相机固定、样本旋转的拍摄模式下获取水稻多视角图像,根据相机标定参数以及水稻轮廓二值图,通过轮廓投影方法重建水稻三维可视外壳点云模型,并通过反投影方法进行点云着色。结果表明,该方法对于不同时期及不同品种的水稻样本均能取得较好重建效果。     

基于轮廓投影的盆栽水稻三维重建方法研究

近几年,基于图像的高通量水稻表型研究取得了极大进展,但从三维层面进行研究的工作则相对较少。一般而言,相对于二维图像,从三维模型中能提取更为全面的性状参数。三维模型重建是作物三维表型研究的基础,提出一种适用于盆栽水稻三维点云的重建方法。该方法在相机固定、样本旋转的拍摄模式下获取水稻多视角图像,根据相机标定参数以及水稻轮廓二值图,通过轮廓投影方法重建水稻三维可视外壳点云模型,并通过反投影方法进行点云着色。结果表明,该方法对于不同时期及不同品种的水稻样本均能取得较好重建效果。     

基于全极化Radarsat-2数据的水稻生物量估算模型

依据苏州东桥试验区水稻生长期观测数据,采用多时相水稻拔节到抽穗期全极化Radarsat-2数据,分别分析了不同极化HH、VV、CROSS、比值HH/VV的雷达后向散射系数时域变化特征与生物量的相关关系,构建水云模型、二次多项式模型和指数模型反演水稻生物量。反演结果表明:HH、CROSS水云模型都有不错的反演效果,相关系数分别为0.910、0.902,而HH水云模型反演生物量尤佳,均方根误差为0.190。指数模型普遍优于二次多项式模型,HH/VV指数模型效果出众,相关系数为0.929,均方根误差为0.164。通过比较分析不同极化的水云模型、二次多项式模型和指数模型,HH水云模型与HH/VV指数模型反演水稻生物量精度相对较高。     

基于PROSAIL模型的水稻叶片生物量反演

为解决水稻叶片生物量反演模型普遍存在的泛用性与机理性较差的问题,利用无人机高光谱遥感平台获取水稻冠层400～1 000 nm的高光谱反射率信息,对PROSAIL模型进行参数敏感性分析,根据分析结果利用连续投影法提取敏感波段,在此基础上,结合PROSAIL作物辐射传输模型与水稻高光谱数据,运用秃鹰算法（BES）对PROSAIl模型的生物量参数进行数值优化,从而快速、精准实现水稻关键生育期的叶片生物量反演。结果显示：运用改进Sobol方法对水稻叶片生物量进行全局敏感性分析,敏感区间为700～1 000 nm。对敏感区间内光谱利用连续投影法提取了750、788、898、940、962、999 nm等6个水稻叶片生物量特征波长。结合PROSAIL模型与BES优化算法,构建了PROSAIL-BES数值优化方法。以水稻特征波段光谱反射率为模型输入,通过PROSAIL-BES数值优化方法对PROSAIL模型参数进行校正,叶片生物量反演结果 R2为0.694,RMSE为0.002。结果表明,与传统机器学习模型的反演结果对比,PROSAIL-BES数值优化方法具有更好的反演精度,在水稻生物量反演领域具有...     

柠条生物量分配格局及可加性估测模型研究

灌木生物量的分配反映了植株对周围环境条件的适应,而灌木生物量模型是估算灌木生物量的重要方法。基于对宁夏灵武市柠条灌木各类生物量及因子的测定,分析了立地条件(SI)对灌木生物量分配的影响,建立了各器官(茎、叶、根)及总生物量的估测模型,并用SI改进,在改进基础上,构建可加性生物量模型。结果表明:1)立地条件对灌木生物量的分配影响显著,坡向的影响大于坡度的影响;2)以W=axb为基础,以体积(V、冠幅与株高的乘积)为自变量建立的生物量模型,拟合精度最高,且除叶生物量外,基于SI改进的生物量模型较原模型在精度上有显著提高;3)灌木的可加性生物量模型较改进后的基础模型在拟合效果上表现更优,预测值与实测值拟合率在58.99%~86.23%。     

基于径向基网络模型的森林生物量估测

以高黎贡山自然保护区常绿阔叶林为研究对象,选取2006年印度卫星(IRS)数据,包括4个波段数据,并提取6种植被指数,利用DEM提取海拔、坡度、坡向值共13个因子作为模型输入变量,样地生物量为输出变量,利用径向基GRNN模型建立森林生物量估测模型.以降低拟合及预报误差为训练目标,不断调整模型参数(Sp),当Sp为115时,模型最佳.     

山西瘦肉型猪SD-Ⅱ系繁殖性状的表型和遗传参数估测

本文对山西瘦肉型猪SD—Ⅱ系繁殖性状的表型参数和遗传参数进行了研究 ,结果如下 :(1)繁殖性状存在负的母体效应 ,表型变化不稳定 (呈亲代高子代低 ,亲代低子代高的趋势 ) ,不适宜用表型选择进行选择 ;(2 )总产仔数、活产仔数、初生窝重、初生个体平均重、泌乳力、断奶窝重、断奶个体平均重、断奶头数、总乳头数的遗传力分别为 0 2 30、 0 2 42、 0 2 19、 0 2 5 7、 0 184、 0 12 8、 0 40 8、 0 419、 0 5 0 2 ,与国内文献报道结果相近 ,而高于国外文献报道结果。 (3)繁殖性状间的遗传相关都比较强 ,断奶头数与大多数繁殖性状的遗传相关呈显著或极显著的正相关 ,因此应作为繁殖性状的主选性状之一     

基于Landsat的高山松地上生物量动态变化估测模型构建

以香格里拉市高山松为研究对象,基于1987—2017年的国家森林资源清查固定样地和对应年的Landsat TM/OLI数据提取对应的遥感因子,计算30 a期间生物量和遥感因子的5、10 a定期变化量、年平均变化量、5、10 a变化率;采用多元线性回归（MLR）和随机森林（RF）方法构建地上生物量模型,提高高山松森林AGB动态变化遥感估测的精度。结果表明：基于5种变化量类型的RF模型效果均优于相应的MLR模型,RF模型中采用5 a变化率效果最好,其拟合R²为0.956,RMSE为0.664 t/(hm²·a),预测结果中RMSE为2.285 t/(hm²·a);纹理因子在高山松地上生物量变化量建模中贡献最大。采用遥感因子变化率构建的高山松地上生物量动态变化估测模型,提高了生物量变化的估测精度,可为森林地上生物量的动态估测研究提供参考。     

库布齐沙地柠条叶生物量及营养估测模型

目的柠条是一种生长迅速、枝叶茂盛、防风固沙能力强大的豆科植物,且茎叶粗蛋白含量相对较高,具有广泛的饲用开发前景,但柠条灌丛在不同发育阶段叶生物量和体内营养物质含量差异较大,其饲用性受到一定限制。因此,了解柠条各生长阶段叶生物量及其营养物质含量变化情况成为打破柠条叶片利用局限性的关键。方法本试验以库布齐沙地柠条灌丛为研究对象,分别测量了不同林龄、不同发育时期柠条的叶生物量及营养物质含量,并构建了柠条不同生长年限叶生物量动态模型、生长参数与叶生物量估测模型以及叶片营养物质动态变化模型。结果(1) 不同生长年限,柠条叶生物量年内变化均呈现出先增长后降低的趋势,在7月份2年生、3年生、5年生柠条叶生物量分别达到0.14、0.32、1.40 kg/株的最高峰值,生长拟合曲线R2>0.8,F检验结果均达到显著水平(P < 0.05)。(2)不同生长年限,柠条叶片粗蛋白含量平均达16.0%以上,年内总体变化呈下降趋势(拟合曲线R2>0.8),且最高值均出现在每年的5月份。(3)不同生长年限,柠条叶片内中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量无明显变化规律,且年内变化趋势各不相同。结论根据研究结果可以发现7月份柠条叶生物量达到最大值,5月份柠条叶粗蛋白含量达到最大值。因此,根据柠条叶片生育期及其营养价值等综合考虑,建议5月、7月为主要利用时期。      

库布齐沙漠人工灌木林生物量的遥感估测模型构建

以库布齐沙漠沙柳(Salix psammophila)、柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)、沙棘(Hippophae rhamnoides)、杨柴(Corethrodendron fruticosum var.mongolicum)4种主要人工灌木林为研究对象,设置柠条锦鸡儿样地69块、沙棘样地53块、沙柳样地59块、杨柴样地39块,对每个样地选取1株标准株进行样品收集,计算全株生物量(含地下生物量)及样地生物量;以样地人工灌木林全株生物量为评价指标,以2017年陆地卫星8号携带的运营性陆地成像仪(Landsat 8 OLI)卫星遥感影像数据的遥感影响因素6个波段反射值(蓝光波段(B₂)、绿光波段(B₃)、红光波段(B₄)、近红外波段(B₅)、短波红外波段1(B₆)、短波红外波段2(B₇)),依据样地调查数据计算的植被影响因素5个植被指数(归一化植被指数(I_V,ND)、增强型植被指数(I_V,E...     

激光辐射对水稻表型变异的影响

本试验利用3种不同的激光器(He-Ne激光器、半导体泵浦全固体激光器、Nd3+YAG固体脉冲激光器)、不同的处理时间(5、10、15、20 min),对两个不同的水稻品种吉粳88和吉农大18催芽种子进行了处理。结果表明:在水稻品种吉粳88的11个激光处理材料中,利用半导体泵浦全固体激光器处理20 min的处理组其表型变异最明显,抽穗期比未经激光处理的对照晚了6 d,株高也比对照矮7.5 cm左右。利用Nd3+YAG固体脉冲激光器处理20次的处理组的抽穗期也比未经处理的对照晚了6 d;同样在水稻品种农大18的11个激光处理材料中,利用Nd3+YAG固体脉冲激光器处理20次的处理组其抽穗期发生了明显的变异,比对照晚了5d。利用He-Ne激光器处理了20 min的处理组抽穗期比对照晚了4 d,处理5 min和10 min的处理组虽然有变化,但不明显。利用半导体泵浦全固体激光器处理的3组处理组都没有产生明显的变化。     

长白山林区14种幼树生物量估测模型

以长白山林区林下14种幼树为对象,采用收获法对胸径D1.3≤2.5cm的幼树植株进行随机取样,通过对不同树种各器官和全株生物量的统计,建立了幼树生物量的最优估测模型,并进行了实测验证。结果表明:以地径(D0)和地径平方与株高乘积(D20H)为自变量,拟合的14种幼树各器官和全株生物量最优模型为幂函数,并达到了极显著水平,而且都有较大的R2值(0.712～0.983)和较小的SEE值(0.217～1.122)。幼树器官和全株生物量最优回归方程的R2值,从大到小依次为全株生物量地上部分枝地下部分叶。验证结果表明:以地径(D0)为自变量时,建立的幼树器官和全株生物量模型,对生物量的估测结果均较为准确。自变量为地径平方与株高乘积(D20H)时,怀槐、东北槭等8种幼树器官和全株生物量模型对生物量预测效果较好;除红松、拧筋槭等6种幼树部分器官和全株生物量模型估测效果相对较差外,其他模型均可对生物量进行准确估测。     

不同地理种源云南松苗期表型性状与生物量比较研究

以9个地理种源半年生云南松子代幼苗252株实生苗为对象,分析不同种源半年生苗木的生长节律,比较表型性状在种源间的差异和变异系数在种源间的变化以及与种源地理、气候因子的关系,并分析云南松幼苗各器官生物量在种源间的差异。结果表明:1）苗高、地径生长均呈现“慢—快—慢”的生长节律,符合“S”型生长曲线,速生期均在7-9月;2）表型性状（除叶面积、根长和根表面积）在种源间均不显著,新平种源各性状值均最大;3）从变异来看,根系的稳定性最低,地径的稳定性最高,云龙种源的表型性状比较丰富,永仁种源的表型多样性程度最低;4）各器官生物量以及总生物量在种源间差异显著（P<0.05）,新平种源具有最大的生物量。表明不同地理种源半年生云南松子代幼苗种源间的差异主要由生物量决定,初步选择出新平种源为优良种源。     

基于优化k-NN模型的高山松地上生物量遥感估测

针对传统k-最近邻法（k-nearest neighbor,k-NN）在搜索最近邻单元时赋予特征变量相等的权重,缺少对特征变量加权优化等不足问题,在云南省香格里拉市,以高山松Pinus densata为研究对象,基于49块实测标准地,116株高山松样木和Landsat 8/OLI影像,在前期进行基于遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的k-NN模型实现的基础上,对k-NN的3个参数（k,t和d）进行反复测试优化组合,在像元尺度上对研究区高山松地上生物量进行遥感估算。结果表明:基于遗传算法优化的k-NN模型精度优于传统的k-NN模型,优化前均方根误差为30.0 t·hm-2,偏差为-0.418 t·hm-2,相对标准误差百分比（R_MSE）为54.8%;优化后均方根误差为24.0 t·hm-2,偏差为-0.123 t·hm-2,R_MSE为43.7%。基于优化k-NN模型的研究区高山松地上生物量总储量估测结果为0.89×107 t。