幼树阶段杉木不同无性系生长与形态性状分析

杉木是我国南方最重要的造林树种之一,在木材安全重大战略中具有举足轻重的地位。株型是决定杉木产量的核心要素,掌握理想株型的性状组成对提高杉木产量具有重要的意义。本研究对来自福建省洋口国有林场的14个杉木组培无性系造林后3 a内生长量和造林后第2年的形态指标进行比较与分析,研究试验林分郁闭前幼树阶段的形态与和生长特点以及它们之间的关系,为杉木理想型无性系的选择和不同株型的定向培育方法提供理论依据。结果表明:1)造林后1至3年林分树高的平均值分别为1.00、2.52和3.87 m,第3年的胸径平均值为4.76 cm,无性系的树高生长变异系数随着生长时间的增长呈下降的趋势,不同无性系的生长量之间存在极显著的差异;其中除020在高生长上优势明显外,054、061、063和023在3 a内的树高和胸径生长均具有较大的优势。2)造林后第2年坐生密度、冠幅、枝盘数、当年生节间距离、一级侧枝数和年盘二级分枝数的平均值分别为63.58片、176.1 cm、6.11、21.76 cm、21.02和19.88,且不同无性系之间存在极显著的差异;说明杉木株型之间的差异较大。3)通过聚类分析将无性系063、054及061归为浓密型杉木,无性系047、148、023及049归为稀疏型。4)生长与形态之间的相关性分析表明浓密型杉木的生长量更大,根据以上的分析初步认定,在生长初期,杉木的理想株型具有枝条浓密和冠幅宽大的特点。     

基于YOLO v5的植物叶绿素含量估测与可视化技术

为快速估测并直观显示植物叶绿素含量的冠层分布,以苗期的簸箕柳作为研究对象,构建了一套多视角表型信息采集平台,通过目标检测算法YOLO v5检测识别出植物分枝区域并提取不同色彩空间下的主枝部分分层色彩因子,对比多种模型回归方法,将多组色彩因子组合与手持式叶绿素含量测定仪测得的SPAD进行反演建模,得到拟合度最高的色彩因子组合回归模型;将该模型应用于整株苗木图像来表征SPAD的冠层分布,实现叶绿素含量在整株植物分布上的可视化。结果表明：通过对比多种回归算法下不同色彩因子组合模型与SPAD指数的相关性,发现在RGB空间下由色彩因子R、G、B、G/R、G/B构建的对数项岭回归算法拟合模型效果最佳,其拟合度最高（R²为0.73）,且误差最小（RMSE为2.16）。本文通过采集多视角图像,基于YOLO v5目标检测模型识别出植物主枝冠层区域,得到叶绿素含量冠层分布的最佳估测模型并进行可视化,可实现植物苗期生长的监测与植物长势的快速评判,为氮胁迫早期诊断和氮肥科学施加提供技术指导。     

表型技术在林木育种和精确林业上的应用

缺乏有效的表型采集与分析能力已成为林木育种研究领域的瓶颈,其关键难点是生成准确的表型数据,以便正确解释获得的结果。在精确林业中面临的核心挑战是实现自动化、大范围、快速实时的表型性状分析。长久以来,林木遗传育种和精确林业监测要花费大量的人力收集常规表型数据,传统的表型研究方法具有效率低、维度低、通量低、精度低、劳动量大、主观性强等缺点,无法满足挖掘"基因型—表型—环境型"内在关联、揭示特定生物性状形成机制的科研需求。因此,亟需在林业上发展并应用非破坏式、自动化、高通量、高精度的表型监测技术。现代表型技术使用搭载多种类型成像传感器的系统,自动收集林木形态结构和生理生化等大量表型数据,实现对大批量林木个体的生长监测。另外,无损测量的特点使对同一林木个体进行连续监测得以实现,从而获取林木生长相关的表型性状,如在胁迫研究中,表型技术能明晰林木对胁迫的响应模式及其对胁迫的抗性。利用新型传感器技术对遗传测定群体进行准确、高通量、无损式、快速高效的表型信息采集,对于加快林木遗传改良进程、实施精确林业战略、挖掘优良种质、提高森林质量和抗逆能力至关重要。本文回顾林木表型技术的发展,介绍了基于个体和基于林分(群体)的林木表型技术的应用领域和研究内容。详细分析可见光相机、荧光成像仪、近红外成像仪、高光谱成像仪、热红外成像仪和激光雷达扫描仪等各成像传感器的测量参数、频谱范围、成像原理、优缺点,以及在林木表型信息采集上的应用现状等。林木表型技术的研究趋势为:1)构建新型采集平台获取林分和个体的关键表型性状以提高精度及通量;2)利用环境监测技术,分析林木在温度、湿度、水分、光照等非生物胁迫下的表型反应,以进行抗逆良种选育;3)利用生物胁迫下的表型变化分析推动精确林业中的病虫害监测、分类、识别和防治等;4)利用高通量表型技术与全基因组选择、数量性状位点和全基因组关联分析相结合以鉴定基因的功能,提高选择的准确性。表型技术的应用将实现快速实时、高质量、高精度、高通量的采集林木数据,从而提高育种效率,优化精确林业实践,加速林业信息化的发展进程。     

基于光学相机的植物表型测量系统与时序生长模型研究

为提高形态表型检测速率,满足形态表型测量的标准化需求,以拟南芥为例,提出一种测量植物三维形态特征的方法,并建立植物时序生长方程和可视化模型,构建了一套经济实用、面向拟南芥生长过程的形态表型测量机器视觉系统。通过光学相机采集拟南芥植株的二维图像序列,利用运动中恢复结构算法生成三维点云;设计一种彩色标板,基于彩色标板的坐标系标准化方法,提取拟南芥植株的点云并标准化坐标系。与传统人工接触式测量值相比,该系统交互测量的拟南芥叶片宽度、长度、主茎长度、叶片面积、叶片间夹角的平均相对误差分别为9. 83%、10. 10%、1. 07%、4. 09%和4. 37%。利用该系统采集哥伦比亚野生型拟南芥生命周期内的形态表型信息,拟合其数学生长模型,并使用L-studio软件,将时序生长模型可视化表达。结果表明,植物固定、传感器移动的平台结构解决了传统传感器固定、植物移动方式导致的植物抖动从而影响三维重建效果的问题,可快速、准确、可靠地提取植物表型信息。基于彩色标板的点云坐标系标准化方法在每个单位时间都能够对拟南芥植物对象进行参数提取,与传统的人工接触式测量方法相比,效率高、速度快,可满足拟南芥的形态表型分析需要。     

杉木生长性状的空间与竞争效应及其对遗传参数估计的影响

【目的】探讨整合空间与竞争效应的模型对不同林龄阶段杉木生长性状遗传参数评估的影响,为提高育种值预测和优良单株选择的准确性提供理论依据。【方法】以40年生杉木自由授粉子代测定林为研究对象,以幼林龄阶段、中林龄阶段和过成熟林阶段的胸径和树高为目标性状,基于最佳线性无偏估计的混合线性模型方法,分别拟合试验设计效应、空间效应、竞争效应、空间-竞争效应,利用赤池信息准则评价模型,对比不同模型估计的遗传参数和育种值。【结果】1)拟合空间-竞争效应平均提高生长性状狭义遗传力估计值的39.72%。针对不同林龄阶段胸径性状的遗传参数,拟合空间-竞争混合模型的加性遗传方差相比标准混合线性模型、空间模型和竞争模型分别提高4.46%、26.95%和35.87%,残差分别降低21.95%、26.81%和20.19%;树高性状空间-竞争模型的加性遗传方差1991和2020年相比基本模型提高10.73%和1.22%,残差降低12.75%和33.83%。2)竞争强度与林分个体间的距离有关,杉木生长性状受到相同行列个体的竞争效应要显著高于对角线方向个体。3)生长性状存在竞争效应,且径生长大于高生长。同一性状的加性-竞争...     

ASReml及其在林木遗传分析中的应用前景

介绍了当前用于林木遗传分析的主要方法和统计软件,详细阐述了ASReml软件的基本原理、功能、特点、操作步骤以及在当前林木育种中的应用情况和在方差分量估计、育种值预测、多变量分析和基因型与环境互作等领域的应用前景,以此为基础开发的TREEPLANdeng等系统在林木遗传评估中的应用展望。     

南非羊蹄甲的离体培养和植株再生

南非羊蹄甲(Bauhinia galpinii)为豆科(Leguminosae)羊蹄甲属(Bauhinia L.)植物.该属植物世界分布约600余种,遍布于热带地区,我国有40种,生长于南部和西南部[1],为灌木、藤本及小乔木,是深根性树种,易栽培难移栽,抗炎热耐干旱贫瘠土壤,绝大多数种类不耐寒.