小麦叶片叶绿素含量与产量关系研究进展综述

该文主要对小麦旗叶叶绿素含量及荧光动力学参数与产量的关系,氮素对小麦叶绿素和小麦产量的影响和不同小麦品种叶绿素含量的差异对小麦产量的影响的研究现状进行了综述,并对今后小麦叶绿素含量与产量之间的关系研究方向提出了展望。     

优质高产梨新品种‘川花梨’

 ‘川花梨’是由‘金花梨’芽变经多年选育而成的梨新品种。果皮黄色,果肉白色,平均单果质量450 g,果实风味甜,微香,果肉质地细脆汁多,可溶性固形物12.8%,全糖10.01%,可滴定酸0.11%,维生素C含量27.12 μg · g-1,果实可食率88%。具有早果、高产稳产、果大质优、耐贮、适应性和抗逆性强等优点。在四川雅安8月底果实成熟,比‘金花梨’提前15 d左右。适合白梨产区种植。     

宣城市区菜市场蔬菜质量安全监控现状与建议

调查宣城市区市场蔬菜质量安全监控现状,发现市区内交易量较大的菜市场共有15个,总占地规模约1.67 hm2,蔬菜年交易量3.5万t左右,大部分城区菜市场不仅销售鲜菜,还兼营肉类、水产品、干货、调味品、水果、大米面粉等农产品。分析宣城市区市场蔬菜质量安全监控存在的问题,主要包括经营方思想认识不到位、主动性不强,市场产权和经营权分散、缺乏有效管理,多数市场处在拆迁范围,各菜市场均有菜农自产自销情况,检测点少、检测水平不高。最后,提出提高宣城市区市场蔬菜质量安全监控水平的建议,包括规范管理、明确蔬菜产品质量监管的责任主体,加大投入、加强能力建设,加强生产源头管理、确保地产菜质量安全。     

A3、A4细胞质对甜高粱产量及其重要性状的影响

高粱杂种优势利用是以细胞质雄性不育为前提,通过利用细胞质雄性不育的“三系”配套而实现的,也是不育化育种以及杂种优势利用的主要途径。试验对可诱导高粱雄性不育的细胞质A1、A2、A3、A4开展甜高粱细胞质雄性不育研究,对于提高杂交高粱产量、品质、种子纯度,拓宽种质资源利用范围,实现异质高粱杂交种在生产中的应用提供一定的依据。     

基于数字图像技术的冬小麦不同施氮处理颜色特征分析

利用HSI颜色模型研究大田条件下不同施氮处理冬小麦群体数字图像的颜色特征,分析其与叶绿素含量、产量以及吸氮量之间的关系。结果表明:在孕穗至灌浆期前冬小麦群体的色调值H与叶片叶绿素含量(SPAD)存在显著的相关关系;从冬小麦群体色调值H的动态变化看,当生育前期监测到H由峰值开始下降时,可判断进入抽穗期,而生育后期H出现迅速下降时则表明冬小麦群体开始进入灌浆成熟期,数字图像的颜色特征能够反映冬小麦的生育进程;孕穗-开花期间H可以较好的反映作物产量,并建立了H值与冬小麦地上部生物量、籽粒产量之间的线性方程。     

基于深度学习的鱼类识别相关技术研究现状及展望

为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术。首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程。然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个角度总结了近几年鱼类识别相关技术的研究进展及应用成果。其中,图像分类主要用于识别个体鱼的色泽与种类,目标检测侧重于估计鱼群的数量和体型,而图像分割则在推断鱼类的状态和行为方面发挥着重要作用。同时,分析了不同方法所具备的优势,比较了各方法在数据集中的性能指标。最后,对深度学习在鱼类识别领域的下一步发展方向和研究重点进行了展望。综上,深度学习方法效率普遍较高、泛化能力普遍较强,深度学习技术在鱼类识别中的广泛应用能够为渔业科研人员提供有效的技术支撑。     

基于轻量二阶段检测模型的自然环境多类蔬菜幼苗识别

为实现自然环境下蔬菜幼苗精准快速识别,本文以豆角、花菜、白菜、茄子、辣椒、黄瓜等形态差异大、具有代表性的蔬菜幼苗为研究对象,提出一种基于轻量化二阶段检测模型的多类蔬菜幼苗检测方法。模型采用混合深度分离卷积作为前置基础网络对输入图像进行运算,以提高图像特征提取速度与效率;在此基础上,引入特征金字塔网络(Feature pyramid networks, FPN)单元融合特征提取网络不同层级特征信息,用于增强深度学习检测模型对多尺度目标的检测精度;然后,通过压缩检测头网络通道维数和全连接层数量,降低模型参数规模与计算复杂度;最后,将距离交并比（Distance-IoU, DIoU）损失作为目标边框回归损失函数,使预测框位置回归更加准确。试验结果表明,本文提出的深度学习推理模型对多类蔬菜幼苗的平均精度均值为97.47%,识别速度为19.07 f/s,模型占用存储空间为60 MB,对小目标作物以及叶片遮挡作物的平均精度均值达到88.55%,相比于Faster R-CNN、R-FCN模型具有良好的泛化性能和鲁棒性,可以为蔬菜田间农业智能装备精准作业所涉及的蔬菜幼苗检测识别问题提供新方案。     

干旱胁迫下适宜机械化生产高粱品种株型变化及生理响应

试验以01-26B(抗旱)和忻粱52(不抗旱)2个高粱品系为试材,通过盆栽土培试验,对土壤100%(CK)、80%、60%、40%供水下幼苗的株型指标和叶绿素、抗氧化酶活性、渗透调节等生理指标进行了测定与分析。结果表明,干旱胁迫下抗旱品系01-26B的株高和叶面积较对照的降幅均明显优于不抗旱品系忻粱52,茎叶夹角抗旱品系较对照的降幅略小于不抗旱品系忻粱52;随着干旱胁迫的增加,抗旱品系与不抗旱品系的叶绿素a+叶绿素b含量差异幅度逐渐增大;干旱胁迫下SOD和CAT活性均呈抛物线状变化,在出苗后14 d达到峰值,相比之下抗旱品系降幅更小;抗旱品系可通过保持较好的质膜透性和增加脯氨酸含量来提高其抗旱性。