排序方式: 共有92条查询结果,搜索用时 15 毫秒
41.
小麦穗发芽与内源α-淀粉酶活性的提高密切相关,抑制内源α-淀粉酶活性是解决小麦穗发芽问题的关键。本研究对11份普通小麦以及1份人工合成抗穗发芽六倍体小麦RSP的α-淀粉酶抑制因子基因,进行了分离克隆与序列测定。并与核酸数据库中已知序列进行比对分析发现,α-淀粉酶抑制因子基因相当保守,一致性达到94.83%,仅在少数位置出现单碱基的替换或单个碱基的插入。在22份对比材料中,编码序列的229、272、397、415、427、430bp位置处,发生频率为9.1%的单核苷酸替换,是潜在的单核苷酸多态性(SNP)位点。 相似文献
42.
基于敏感波段的小麦冠层氮含量估测模型 总被引:1,自引:2,他引:1
为提高小麦冠层叶片氮素含量检测精度,在不同生育时期对5种不同氮素水平的小麦试验田进行光谱采集,获取了234个范围为350~2 500 nm的高光谱数据。在比较蒙特卡洛-无信息变量消除(monte carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)、随机青蛙(random frog)、竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)及移动窗口偏最小二乘法的波段选择等方法的基础上,提出一种竞争性自适应重加权算法与相关系数法相结合的敏感波段选择方法,并从2151个原始波段中选出了30个敏感波段。用筛选后的30个波段数据建立非线性回归模型,得到了径向基神经网络模型校正集均方根误差为0.3699,预测集均方根误差为1.074e-009,校正决定系数为0.9832,预测决定系数为0.9982。试验结果表明:经过竞争自适应重加权采样的相关分析后所建立的径向基神经网络预测模型,无论是预测精度还是建模精度,比误差后向传播(back propagation,BP)神经网络和支持向量回归模型相比都有了显著提高,该方法在小麦氮含量预测过程中具有明显的优势,可在实际生产中应用。 相似文献
43.
基于高光谱遥感的小麦叶片含氮量监测模型研究 总被引:12,自引:2,他引:12
为了在作物氮素管理中实现叶片氮含量的实时无损估测,以不同类型小麦品种在不同施氮水平下连续3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层高光谱参数的定量关系.结果表明,叶片氮含量随着施氮水平的增加而提高,冠层光谱反射率在不同叶片氮含量水平下存在明显差异.叶片氮含量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,红边区域最为显著.红边及面积类参数REPIE、SDr-SDb和FD729与叶片氮含量关系密切,方程拟合决定系数R2分别为0.829、0.806和0.856,估计标准误差SE分别为0.278、0.295和0.271;模拟宽光谱波段组合类参数方程拟合精度较低,标准误差较大,以AVHRR-GVI为变量模拟方程,R2 和SE分别为0.786和0.315;多波段组合类参数方程拟合效果较好,以mND705为变量建立方程,其R2 和SE分别为0.836和0.275.经不同年际独立数据检验,红边及面积类参数表现最好,以REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数为变量,模型预测的RMSE分别为0.418、0.380和0.395,相对误差RE分别为14.4%、15.1%和15.2%;模拟宽光谱波段组合类参数与多波段组合类参数比较,模拟宽光谱波段组合模型预测效果更好,以AVHRR-GVI 和mND705为变量建立模型,RMSE分别为0.436和0.408,RE分别为17.3%和16.7%.以上结果表明,红边及面积类参数与叶片氮含量关系密切且表现稳定,利用REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数可以对小麦叶片氮含量进行可靠的监测. 相似文献
44.
小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱指数的定量关系 总被引:14,自引:3,他引:14
利用不同小麦品种在不同施氮水平下的3年田间试验数据,研究了小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱间的定量关系。结果显示,不同试验中拔节后叶片氮积累量均随施氮水平呈上升趋势,同时冠层光谱反射率在不同施氮水平下存在明显差异。对于低、中、高蛋白质含量的品种类型,近红外区域若干相邻波段和可见光波段组成的比值植被指数与单位土地面积上叶片氮素积累量的相关关系均表现较好,因此可用760、810、870、950和1100nm反射率的平均值与660nm组成的比值植被指数对不同蛋白质类型小麦品种的叶片氮素积累量进行定量监测,但回归方程的斜率在不同类型品种之间存在显著差异。本研究确立的小麦叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系可用于不同的小麦品种、生育时期和施氮水平,为小麦氮素营养的监测诊断与精确施肥等提供理论依据和技术途径。 相似文献
45.
46.
江苏省不同类型蔬菜价格波动的时空特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以江苏无锡、扬州、徐州的蔬菜(番茄、韭菜、青椒、蒜薹、芹菜、马铃薯)为研究对象,探讨苏南、苏中、苏北蔬菜价格波动的时空特征。结果表明,时间上,苏南、苏中、苏北3个地区的蔬菜价格均具有周期性循环波动趋势;同种蔬菜价格波动的趋势相同,具有趋同性、联动性、灵敏性。空间上,苏南、苏中、苏北地区的蔬菜价格波动具有区域差异性,所选蔬菜的平均价格均为苏南>苏中>苏北,且苏南蔬菜价格水平显著高于苏北,苏南和苏中的价格差异不显著;3个地区的蔬菜价格波动强度为苏南(平均波动系数为0.67)>苏中(平均波动系数为0.63)>苏北(平均波动系数为0.48)。品种间,耐储存的蔬菜(如马铃薯)价格波动强度较小(平均波动系数为0.21),不耐储存的蔬菜(如蒜薹和青椒)价格波动强度较大(平均波动系数分别为1.03和0.81)。 相似文献
47.
冬小麦麦穗生长过程的模拟研究 总被引:2,自引:1,他引:2
为了实现小麦麦穗生长过程的可视化表达,以不同氮肥处理条件下不同类型小麦品种的两年田间试验为基础,通过连续观测并记载不同处理条件下的小麦主茎和分蘖麦穗形态指标(包括穗长、穗宽和穗厚),综合分析了小麦麦穗形态指标随生育进程和环境条件的变化规律,并利用系统分析方法和动态建模技术,构建了冬小麦麦穗生长过程的动态模拟模型。结果表明,麦穗的伸长过程符合S型曲线,而不同蘖位麦穗的最终长度符合二次曲线,且在不同氮肥处理之间均差异明显;采用Logistic方程描述了麦穗长度的动态变化过程,用二次曲线和线性方程定量描述了穗形的动态变化过程,同时采用旗叶的SPAD值量化了氮素对麦穗生长特征的影响;并利用不同小麦品种的田间试验资料对所建模型进行了测试和检验。结果显示,不同时期麦穗穗长、穗宽和穗厚预测值的平均RMSE分别为0.28、0.05和0.04cm。表明模型具有较强的动态预测性和可靠性,从而为进一步建立虚拟小麦生长系统奠定了基础。 相似文献
48.
便携式作物生长监测诊断仪性能试验 总被引:2,自引:0,他引:2
为了检验研制的便携式作物生长监测诊断仪的整体性能,在室内、室外、田间分别对作物生长监测诊断仪的性能进行了试验研究.结果表明,多光谱传感器具有较高的线性度与精度,线性决定系数均达到了0.95以上;传感器的重复性与稳定性好,其中波长720 nm探测镜头的回程误差为3.35%,波长810 nm探测镜头的回程误差为2.22%;仪器的动态稳定性良好,在测试环境下,太阳光源辐照度变化引起的测量误差较小,其中波长720 nm探测镜头平均误差为1.43%;波长810 nm探测镜头平均误差为1.38%;仪器对水稻叶层氮含量、叶层氮积累量、叶面积指数和叶干重的监测性能优良,线性拟合决定系数分别为0.879 5、0.883 0、0.859 6和0.839 3;平均测量误差分别为6.14%、8.29%、6.24%和6.19%. 相似文献
49.
50.