苹果树冠层叶片形态特征研究

为了更好地认识苹果树的冠层结构,定量化描述冠层中叶片的形态特征。通过选取两个品种苹果树冠层不同类型枝条的叶片形态指标,利用SPSS软件对数据进行分析处理。利用数理统计方法对大量叶片形态特征数据进行了统计分析、数据拟合和误差分析,建立了苹果树不同类型枝条上叶片形态特征的数学模型。不同品种苹果树不同枝条类型,具有相同的叶片形态特征,随着叶位提升,发生规律性变化。通过对这些形态特征的分析研究,可以对苹果树冠层有更直观的认识,为构建准确、符合生理性状的果树三维模型提供必要的知识模型支撑。同时提高了基于三维模型进行果树冠层生理生态功能的仿真模拟研究的可信度。     

资产收益扶贫的机制和实施过程——以山西省典型模式为例

资产收益扶贫是在实践中探索的精准脱贫新路径,尚处于不断摸索的时期,亟需加强理论研究和实践探索。资产收益扶贫机制包括动力机制、决策机制和利益分配机制,最核心的内容就是利益分配机制,优化和完善利益分配机制有助于资产收益扶贫的进行。资产收益扶贫实施的过程一般要经过识别、规划、帮扶、管理、考核等5个阶段。山西省资产收益扶贫机制的典型模式主要有龙头企业主导型和合作社主导型,对这2种类型的绩效进行比较,得出增强实施主体和贫困户之间的利益联结,对增加贫困户的股份收益、增强新型经营主体规模、实现山西省脱贫攻坚任务的顺利完成和现代农业发展具有重要意义。     

植物三维形态数字化设计评价指标体系探讨

 针对植物可视化建模与数字化设计技术及软件工具研发中存在的目标不明确、流程不统一、技术不规范、难以量化评价等问题,结合植物三维形态结构、形态建成过程特点和软件工程技术标准,探讨了当前植物三维形态数字化设计目标以及应用需求,提出了植物三维形态数字化设计的功能评价指标和技术评价指标,并以模糊综合评价模型为实例阐述了评价体系的应用。     

信息传播技术与农业推广

简述了农业传播方式的分类、农业传播的变迁,着重分析了信息传播技术与农业推广相互沟通效果的途径、方案;指出农业推广人员要提高人际沟通能力,与农民相互学习,选择合适的传播方式和沟通渠道,并运用好创新扩散理论、团体规范和群体压力理论;最后提出信息传播技术与农业推广的现实意义。     

籼型水稻三系不育系广抗13A抗稻瘟病基因的鉴定与分离

稻瘟病是一种由稻瘟病菌Magnaporthe grisea(Hebert)Barr引起的水稻病害,该病严重影响水稻的产量和质量。实践证明,选育和种植抗瘟品种是防治稻瘟病最经济、有效和安全的措施。因此,开展稻瘟病抗性遗传和育种研究具有十分重要的意义。前人在稻瘟病抗性的遗传分析方面做了较为深入的研究,Mackill等培育     

Cd、Pb及复合胁迫对小麦种子萌发及幼苗根系的影响

研究不同浓度Cd2+、Pb2+及其复合胁迫对小麦种子萌发及幼苗根系生长的影响。采用发芽盒滤纸发芽法,分别设置不同浓度Cd2+（0,15,30,60,120 mg/L）、Pb2+（0,100,200,500,1000 mg/L）及Cd2+与Pb2+的复合溶液处理两个小麦品种,测定小麦种子发芽率、发芽势及幼苗根系生长等指标。结果表明：与对照相比,不同浓度的Cd2+、、Pb2+及其复合胁迫对小麦种子的发芽及根系生长均有抑制作用,并随浓度的增大抑制作用增强;单一低浓度的Cd2+、、Pb2+处理与对照之间多数无显著性的差异;Cd2+和Pb2+复合胁迫的强度要高于单一重金属Cd2+和Pb2+的处理;淮麦33对不同Cd2+和Pb2+及复合胁迫的耐性要高于烟农19。     

安徽省甘薯病害的发生及防治对策

本文介绍了安徽省甘薯主要病害甘薯茎线虫病、甘薯根腐病、甘薯黑斑病、甘薯黑痣病的发生概况及流行规律,并在此基础上提出了各种病害的防治方法,包括农业防治、化学防治等,以期为上述病害的有效防治和甘薯的高效栽培提供参考。     

海南砂仁的离体快繁

研究了以笋芽作外植体的海南砂仁(Amomum longiligulare T.L.Wu)的快繁技术。试验结果表明：MS BA3．0mg／L NAA0．05mg／L的培养基有利于芽的诱导培养；增殖培养基可采用MS BA8．0mg／L NAA0．05mg／L；在1／2MS N从1．0mg／L的培养基上进行生根壮苗培养的效果最佳；炼苗14d的效果较7d的佳，移栽成活率可达100％。     

植株自旋转多视角重建技术在小麦植株三维表型获取中的应用评估

基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高,引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建,但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维表型解析中的适用性,基于植物旋转设计了便携式小麦植株三维表型高通量采集系统,选取穗期不同品种的小麦植株作为实验样本进行点云重建,基于Hausdorff距离评价了重建点云的精度误差;并基于人工测量数据,对所提取的表型指标精度进行评价。结果表明,植物旋转式重建的点云与相机旋转式重建的点云有较高的一致性,点云精度差距基本控制在0.4 cm以下;获取的叶长、叶宽和株高的均根方误差分别为0.79、0.13和0.53 cm,平均绝对百分比误差分别为3.26%、7.63%和0.74%,表明该方式适合穗期的小麦植株表型重建,具有较高的点云重建和表型提取精度,并为小麦植株表型评价提供了一种低成本的解决方案。