亚洲棉EST-SNP的挖掘及其在陆地棉中的验证

【目的】随着不同棉种序列数据库的逐步完善以及高通量测序技术的发展,棉花单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)标记开发可利用的公共数据资源逐步增加。【方法】本研究基于陆地棉祖先基因组的现代种亚洲棉表达序列标签(Expressed sequence tag,EST)数据库,利用CAP3对亚洲棉EST数据库进行拼接。拼接获得7 187个重叠群(Contig),再利用Quality SNP软件进行SNP位点分析。【结果】在807条含有4条以上EST序列的Contig中查找到2 690个SNP位点。通过筛选次要等位基因频率大于30%的位点,获得953个可靠度较高的候选SNP,通过电子筛选,最终获得可用于陆地棉分析的SNP 149个,利用位点特异性聚合酶链式反应以及酶切扩增多态序列验证了EST-SNP的准确性。【结论】本研究证实基于亚洲棉EST数据库挖掘用于陆地棉研究的EST-SNP切实可行,并有望将EST-SNP用于陆地棉遗传图谱构建、重要性状的基因定位以及分子标记辅助育种。     

重庆市南岸区农村居民点整理潜力研究

为得出重庆市南岸区农村居民点整理潜力,对农村集体建设用地流转提供客观依据以及农村居民点用地管理提供理论支撑。采用人均农村居民点建设用地标准测算法对至2020年农村居民点整理潜力进行测算,然后采用闲置宅基地抽样调查法对其进行修正,获得农村居民点整理潜力。根据整理潜力和南岸区实际情况,对农村居民点合理布局进行了规划,并制作2020年重庆市南岸区农村居民点用地分布图。     

水草收割机明轮推进器的建模与仿真分析

为进一步研究水草收割机在乌梁素海生态治理中有效控制湖泊富营养化的问题,针对水草收割机明轮推进器的运动特性,运用MATLAB中SQP法优化明轮的结构尺寸;根据优化的结构尺寸,通过Pro/E软件建立与物理样机相同的明轮推进器三维实体模型,装配后模拟其真实运动情况,并进行干涉检验.通过Pro/E和ADAMS的专用接口模块MECH/Pro将实体模型导入到ADAMS软件中,运用动力学分析软件ADAMS对明轮推进器进行运动仿真,获得有效数据,为水草收割机系列产品设计研究提供参考数据.     

番茄品种耐弱光性的综合评价

研究了苗期弱光条件对幼苗素质，开花，果实大小及产量的影响，采用模糊数学的隶属法对品种的耐弱光性进行评价，并探讨了番茄耐弱光性状的鉴定方法，结果表明，苗期弱光对幼苗素质影响最大，其次影响开花，果实大小和产量，春雷２号和春雷１号属于耐弱光惭弱的品种，白果强丰属不耐弱光品种。     

乙醛脱氢酶基因（ALDH）转化番茄的研究

乙醛脱氢酶基因（ALDH）为目的基因,构建了pBI-ALDH 植物表达载体,番茄品系03HN31子叶为外植体,经发根农杆菌（Agrobacterium rhizogens）介导采用共培养法转化番茄。通过分子生物学技术（PCR、Southern杂交、RT-PCR）和抗逆相关生理指标测定（相对电导率及丙二醛含量）相结合的方法对转化番茄植株进行检测,研究结果表明：乙醛脱氢酶基因（ ALDH ）导入并整合到番茄的基因组中,在转录水平上可以稳定表达;在干旱、高盐和低温胁迫条件下,转基因番茄植株和对照株的相对电导率和丙二醛含量有差异,证明转化番茄植株的质膜受损程度有所降低,抗氧化胁迫性能有所提高,转化率为10.78%。     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

基于SSA-LSTM的玉米土壤含氧量预测模型

土壤含氧量（Soil oxygen content,SOC）是影响作物生长的重要土壤环境因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,精确预测土壤环境中含氧量的变化趋势,有助于制定更加合理的土壤通气增氧方案。本研究提出基于麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm,SSA）和长短时记忆（Long and short-term memory,LSTM）神经网络预测模型,利用国家土壤质量湛江观测实验站记录玉米种植期间的气象环境和土壤环境数据,基于SSA-LSTM模型对SOC变化进行预测及相关性分析,并与传统的BP预测模型、LSTM预测模型、GA-LSTM预测模型及PSO-LSTM预测模型进行对比。试验结果表明,SOC与降雨量、土壤含水率、土壤温度、土壤充气孔隙度相关性极显著,相关系数高于0.8,与大气温度和风速相关性显著,与大气湿度和土壤呼吸速率相关性较弱。SSA-LSTM模型预测精度明显高于其他4组对照预测模型,R2达到0.95979,RMSE仅为0.4917%,MAPE为3.7331%,MAE为 0.3620%,预测值与试验值之间的拟合程度高。本研究可为土壤含氧量变化的精准预测及土壤通气增氧技术的应用推广提供理论支撑与科学依据。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

我国秸秆人造板工业的发展现状及前景展望

分析了我国发展农作物秸秆人造板工业的必要性和可行性,概述了我国秸秆人造板工业的发展现状及发展过程中应注意的问题,并对我国秸秆人造板工业的发展前景进行了分析和展望,认为我国的秸秆人造板工业发展前景广阔,并将进入一个快速发展时期.     

优质高产棉花杂交种中棉所101

简要介绍了中棉所101的选育过程、特征特性以及高效栽培技术要点。