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本研究以浙江省台州市黄岩区的软条白沙和兰溪市没有命名的白沙枇杷为试材,通过对气象资料、土壤矿质营养成分、果皮厚度检测、裂果腐烂率分析,探讨浙江两个同类白沙枇杷品种裂果差异明显的主要原因,为种质的亲缘关系研究奠定基础。研究表明,自然栽培条件下裂果腐烂率、单果重黄岩软条白沙分别是未命名的兰溪白沙的2.72倍、1.38倍,反之,种子数、皮厚度、果实硬度兰溪白沙却分别是黄岩软条白沙的1.36倍、1.096倍、1.22倍。兰溪白沙枇杷厚皮、硬度大、早熟,黄岩软条白沙薄皮、肉软、相对晚熟。研究分析2个白沙枇杷品种裂果差异明显的主要原因由种性差异决定,至于遗传关系的研究,有待于倍性、分子标记等手段的综合结果分析。 相似文献
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不同光谱植被指数反演冬小麦叶氮含量的敏感性研究 总被引:6,自引:0,他引:6
【目的】氮素是作物生长发育过程中最重要的营养元素之一,研究叶氮含量反演的有效光谱指标设置,为应用高光谱植被指数反演作物叶氮含量,以及作物的实时监测与精确诊断提供重要依据。【方法】以冬小麦为例,选取涵盖冬小麦全生育期不同覆盖程度225组冠层光谱与叶氮含量数据,通过遥感方法建立模型,模拟了不同光谱指标,即中心波长、信噪比和波段宽度对定量模型的影响,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R~2)、根均方差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)和显著性检验水平(P0.01)确定最优模型及最佳指标,分析光谱指标对叶氮含量定量模型反演的敏感性和有效性。【结果】反演冬小麦叶氮含量的最佳植被指数为MTCI_B,与实测叶氮含量的相关性最好(R~2=0.7674,RMSE=0.5511%,MAE=0.4625%,MRE=11.11个百分点,且P0.01),对应的最佳指标为中心波长420 nm、508 nm和405 nm,波段宽度1 nm,信噪比大于70 DB;高覆盖状况反演的最优指数为RVIinf_r(R~2=0.6739,RMSE=0.2964%,MAE=0.2851%,MRE=6.44个百分点,且P0.01),最优中心波长为826 nm和760 nm;低覆盖状况反演的最优指数为MTCI(R~2=0.8252,RMSE=0.4032%,MAE=0.4408%,MRE=12.22个百分点,且P0.01),最优中心波长为750 nm、693 nm和680 nm;应用最适于高低覆盖的植被指数RVIinf_r和MTCI构建的联合反演模型(R~2=0.9286,RMSE=0.3416%,MAE=0.2988%,MRE=7.16个百分点,且P0.01),明显优于最佳单一指数MTCI_B;模拟Hyperion和HJ1A-HSI传感器数据,联合反演模型精度(R~2为0.92—0.93,RMSE在0.37%—0.39%,MAE为0.285%左右,MRE约为7.00个百分点)明显优于单一植被指数反演精度(R~2为0.79—0.81,RMSE为0.63%—0.66%,MAE为0.455%左右,MRE约为10.90个百分点)。【结论】利用高光谱植被指数可有效实现作物叶氮含量反演,作物叶氮含量定量反演对不同光谱指标—中心波长、信噪比和波段宽度,具有较强敏感性。应用多指数联合反演模型,可显著提高反演精度,并且联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定普适性。 相似文献
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10个玉米品种在靖远县沿黄灌区的引种初报 总被引:1,自引:1,他引:0
在靖远县沿黄灌区对引进的10个玉米品种进行比较试验。结果表明,在露地穴播栽培条件下,以金北玉518折合产量最高,为17 200.0 kg/hm~2,较对照品种先玉335增产12.6%;DH518次之,为16 762.5 kg/hm~2,较对照品种先玉335增产9.8%;正泰101居第3位,为16 252.5 kg/hm~2,较对照品种先玉335增产6.4%;武科606、金穗12号较对照品种先玉335分别增产5.7%、1.6%。综合考虑认为,金北玉518、DH518、正泰101、武科606综合性状优良,折合产量高,可进入生产示范。 相似文献
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基于电磁式同步执行机构的鲜枣分级机设计与试验 总被引:2,自引:2,他引:0
为了提高鲜枣机器视觉分级机的分级精度和速度,该文研究设计基于电磁式同步执行机构的鲜枣机器视觉分级机,整机由辊轮输送链、拨板链条、电磁铁、同步传动链轮、STM32F407图像处理器和STM32F103控制动作执行的协处理器等组成。执行机构单元拨板与辊轮输送同步,采用灵敏度高的电磁铁吸附硅钢开关扣板执行动作。图像处理流程为图像颜色分量、Sobel算子滤波、大津法二值化、椭圆拟合提取颜色和大小特征值。样机试验结果:拨板链同步位差为0.413 mm,单元拨板击撞力为2.57 N,红枣表皮瞬间承受最大力为12.69 N;每帧图像处理时间为50 ms,执行机构动作时间为40 ms,辊轮输送速度为320 mm/s,红枣分级速度达20个/s,实现鲜枣5个大小等级和1个绿色等级的分级,分级准确率为93.7%,无损率为100%,最大产能达1 400 kg/h。设计的基于电磁式同步执行机构的鲜枣机器视觉分级机实现了鲜枣的高准确率、高速度、无损分级要求,为机器视觉红枣快速分级设备的发展提供重要的技术支撑和理论参考。 相似文献
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