超声波-微波协同法提取分蘖葱头有机硫化合物的工艺优化及其组分分析

以分蘖葱头为试材,采用超声波-微波协同法提取有机硫化合物,进行分蘖葱头有机硫化合物工艺优化试验,并利用气相色谱-质谱联用仪对提取物组分进行分离鉴定,以期为进一步研究和开发分蘖葱头功能组分提供参考依据。结果表明:最佳提取工艺为微波温度55℃、料液比1∶8 g·mL^-1、协同时间6 min、搅拌转速300 r·min^-1、超声波功率500 W,该条件下有机硫化合物得率为0.2771%±0.0023%。该条件得到15种有机硫化合物,含量较高的是噻吩类39.0678%±0.0043%,其次是三硫化合物14.1570%±0.0071%和硫醚类7.3872%±0.0052%,其中含量相对较高的有机硫化合物为2,4-二甲基噻吩、3,5-二乙基-1,2,4-三硫杂环戊烷、二烯丙基二硫醚。     

褐菇多糖提取工艺的优化研究

以新鲜褐菇子实体为材料,采用热水浸提法,探讨料水比、提取温度、提取时间以及提取次数等因素对褐菇多糖提取率的影响.通过正交试验得到提取褐菇多糖的最佳工艺条件为:料水比1:30、温度90℃、提取时间2.5 h、提取2次.     

基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%,召回率达51.1%～73.9%,调和平均值为57.6%～78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。     

基于堆叠沙漏网络的单分蘖水稻植株骨架提取

针对水稻栽培和遗传育种研究中单分蘖性状高通量无损提取的实际需求,该研究提出了一种基于沙漏网络模型的单分蘖水稻关键点预测和骨架提取方法。首先,对原始图像进行批量裁剪、gamma校正和锐化卷积等预处理,获取单色背景下的水稻单分蘖图像数据集;设计水稻单分蘖各器官关键点数据标注策略,构建监督数据集。然后,构建堆叠沙漏网络架构实现叶片数固定和不固定的水稻关键点检测,引入沙漏结构整合图像的多尺度特征,结合中间监督机制整合不同沙漏模块信息。叶片数一致的情况,模型预测准确率最高可达96.48%;叶片数不一致的情况,预测准确率达到82.09%。最后,根据预测关键点及其对应的语义信息连接形成植株骨架,选取茎秆长、叶片长、穗长、叶片-茎秆夹角和茎节点位置5个表型参数对生成骨架模型的实际意义进行评估,其均方根误差依次为5.82 cm、3.09 cm、1.71 cm、3.22°和2.04 cm,证明了该方法能较好地识别水稻单分蘖关键点,为水稻骨架提取提供了一种新思路,有助于加快水稻育种速度。     

番茄基因组DNA不同微量提取方法的比较及适用性分析

为了探究不同基因组DNA提取方法在生物学试验中适用性问题,采用5种方法提取番茄基因组DNA,并通过琼脂糖凝胶电泳、微量紫外分光光度计、聚合酶链式反应(PCR)比较提取的DNA浓度、质量及适用性。结果显示,碱裂解煮沸法成本低、操作简便,但所提取的DNA浓度最低,质量最差,只适合一般PCR检测试验;SDS冰浴法和改良的CTAB法操作步骤多、程序复杂,提取的DNA浓度和质量好,通用性最强,但所用试剂具有毒性;高盐低pH法和PVP-40法操作简单,提取的DNA浓度和质量较好,具有一定的通用性,且所用试剂无毒,建议一般性的生物学试验可优先考虑这两种方法。     

油菜籽预处理工艺对粕残油率的影响

通过扫描电镜研究了油菜籽原料、高低粕残油率挤压膨化试样及传统螺旋压榨试样的显微组织结构.结果表明:粕残油率低的试样经挤压膨化后细胞壁破坏充分,物料膨化效果好,有利于溶剂油与油脂的迅速充分接触,从而提高油脂浸出速度、降低粕残油率(＜1%);相反,粕残油率高的试样细胞壁没有被充分破坏,传统压榨工艺试样组织结构坚实细密不利于油脂浸出,粕残油率相对较高(＞9%).     

青蒿素最佳提取工艺研究

以干青蒿叶粉末为原料,搅拌速度、溶剂量、温度、时间和原料粒度为考察因素,设计五因素四水平正交试验,研究青蒿素最佳提取条件。结果表明,青蒿素最佳提取条件为搅拌速度800 r/min,溶剂量60 mL(1 g原料),提取温度50℃,提取时间120 min,原料粒度0.25 mm。     

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。