中国现有葡萄品种叶片形态评价与分析

以中国农业科学院郑州果树研究所葡萄资源圃中保存的342个葡萄品种的成熟叶片为试材,采用度量性状与非度量性状相结合的调查方法,研究了供试葡萄品种的叶宽等9个度量性状和叶片形状等8个非度量性状,以期为进一步建立葡萄种质资源叶片性状数据库奠定基础。结果表明:现有栽培葡萄品种的叶片形状主要为楔形和五角形;9个度量性状具有明显的变异性,且与长度有关的度量性状变异系数均大于16.51%;主成分分析表明与长度有关的度量性状为第一主成分,与角度有关的为第二主成分,与比值有关的为第三主成分,累计贡献率达到77.186%。     

基于正交实验的两种苦苣苔叶片扦插繁殖研究

以苦苣苔品种Primulina dryas‘Hisako’和Primulina‘Blue Mood’为试材,采用正交实验设计,分析不同因素、不同基质组分对扦插成活率、子株数、子株叶数的影响,并筛选出最优组合。探讨影响报春苣苔属扦插成活的因素,为报春苣苔属的扦插繁殖技术提供参考依据。结果表明:3种不同因素对Primulina dryas‘Hisako’成活率的影响大小为浓度>基质>叶片部位,对子株数的影响大小为叶片部位>浓度>基质,对子株叶数的影响大小为基质>叶片部位>浓度,最优组合为IBA+NAA等量混合浓度100 mg·L^-1+泥炭:珍珠岩:蛭石的体积比2∶1∶1+叶片下部。4种基质组分对P.‘Blue Mood’成活率的影响大小为泥炭>稻壳炭>蛭石>珍珠岩,对子株数的影响大小为珍珠岩>泥炭>蛭石>稻壳炭,对子株叶数的影响大小为泥炭>稻壳炭>珍珠岩>蛭石,扦插基质最优组合为泥炭、珍珠岩、蛭石、稻壳炭的体积比6∶2∶2∶1。     

龙须草叶的形态解剖特征

龙须草叶由叶片和叶鞘组成。叶片狭长条形,均长80—120 cm,最长可达2m以上,均宽0.35cm。叶片中间薄,两侧厚,横切面呈长蜂腰状,两者在禾本科中实属罕见。上表皮泡状细胞集中在中脉两侧,数量很少。叶脉维管束鞘细胞为较大的薄壁细胞,内含多数较大的叶绿体,与其外厨叶内细胞构成“花环型”,属C_4植物特征,叶鞘中脉处厚,两侧渐薄,鞘肉中通气组织很发达。     

不同烟草品种和采收成熟度对烟叶等级质量的影响

为探究烟叶等级质量与品种及其采收成熟度的关系,以云烟87为对照,分析云烟116、云烟105及其不同采收成熟度对烟叶等级质量的影响。结果表明:除上等烟率外,烤后烟叶各等级质量指标均以云烟105最优,其次为云烟116;随着采收成熟度提高,各品种烤后烟叶等级质量均呈先逐渐变好后逐渐变差的趋势,以CM3处理(叶面综合变黄70%左右,主脉1/2～2/3变白)最优;采收成熟度对烤后烟叶等级质量的贡献率最大,其次为品种,品种与采收成熟度互作最小;云烟116对成熟度的响应较为敏感,而云烟105的响应相对较弱。综合分析,以采收成熟度为CM3的云烟105烟叶等级质量最佳,其次为采收成熟度为CM3的云烟116。     

基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型,并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数（coefficient of determination,r²）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001,且运行时间最短（运行时长=0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。     

水稻遭受水分胁迫后效的研究进展

从形态、生理、生化、产量等方面综述了水稻遭受水分胁迫后效的研究进展,为节水稻作技术的完善提供了一定的参考。     

铜对烟草光合特性的影响

以烟草为材料,研究了铜对烟草光合作用特性的影响.结果表明,播前采用适宜浓度的硫酸铜(CuSO4·5H2O)溶液处理土壤和种子,能够提高烟草叶片的光合色素含量、希尔反应活力、光合速率和比叶重.铜对烟草光合特性的影响表现为低浓度促进和高浓度抑制的双重作用,且低浓度的促进作用随着时间的延长而减弱,高浓度的抑制作用随着时间的延长而加强.     

头季稻剑叶同化产物分配与再生稻产量的关系

以4个品种(组合)为材料,研究了头季稻剑叶同化产物的分配与再生稻产量的相关关系.结果表明:(1)约70%～75%的剑叶14C同化产物进入到了穗部,25%～30%残留在剑叶和茎鞘中;(2)约65%～80%的剑叶同化产物分配在倒一和倒二节间;(3)同化产物在穗部的分配比例与再生稻产量及所有的产量构成因子均呈负相关,同化产物在茎鞘、剑叶及其他叶片的分配比例与再生稻产量及所有的产量构成因子均呈正相关;(4)各节间的同化产物分配比例与再生稻相应节位产量呈显著正相关关系.     

基于卷积神经网络的农作物叶片病害诊断

农作物病害诊断对于及时发现并采取防控措施具有重要意义.本研究针对苹果、玉米、番茄、葡萄等典型农作物的常见叶片病害问题,使用了两种目前使用最广泛的卷积神经网络——VGG 16及Resnet50,对典型农作物叶片病害进行识别.使用AI Challenger比赛的农作物叶片病害数据集图像,并对这些图像进行预处理,构建了47 ...