基于Micro-CT的玉米籽粒显微表型特征研究

植物显微表型主要是指植物组织、细胞和亚细胞水平的表型信息,是植物表型组学研究的重要组成部分.针对传统籽粒显微性状检测方法效率低、误差大且指标单一等问题,本研究利用Micro-CT扫描技术对5种类型11个品种玉米籽粒开展显微表型精准鉴定研究.基于对CT序列图像的处理解析,共获取籽粒、胚、胚乳、空腔、皮下空腔、胚乳空腔和胚...     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。     

北京市延庆区马匹毛色、运动及性情性状相关基因的分型研究

为有效开发利用北京市延庆区马遗传资源,促进旅游业的发展,育成性能优良的骑乘马品种,试验以北京市延庆区60匹马为研究对象,采用DNA测序和聚合酶链式反应-限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)法对毛色性状基因MC1R、ASIP、KIT,运动性状基因DMRT3以及性情性状基因SLC6A4,进行基因分型,并对各基因群体遗传参数[等位基因频率、基因型频率及各基因突变位点的期望杂合度(expected heterozygosity,He)、观测杂合度(observed heterozygosity,Ho)、多态信息含量(polymorphism information content,PIC)及哈迪-温伯格平衡(Hardy-Weinberg equilibrium,HWE]进行统计分析。结果表明：北京市延庆区马匹MC1R基因的外显子1第248位碱基存在突变(C→T),为错义突变,共有EE、Ee和ee三种基因型;ASIP基因的外显子2第192位碱基存在11 bp的缺失突变,共有AA和aa两种基因型;KIT基因的外显子14第122位存在突变(G→A),为沉默突变,共有GG和gg两种基因型;DMRT...     

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。     

土壤水分对小麦叶片含量水量及生理功能的影响

考察了不同灌溉量条件下，冬小麦不同生育时期土壤水分对植株叶片水分状况及生理功能的影响。结果表明，从返青至封行前的春生5叶期期间，土壤含水量与植株叶片含水量之间呈负相关关系，其中20－40cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平；从挑旗至蜡热期，土壤含水量与植株叶片含水量之间呈正相关关系，其中0－20cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平。叶温以适中含水量条件下表现较低，当处于极端少水条件下叶温显著增高，在偏多水条件下叶温也呈增高趋势。在孕穗期，供水不足使PSⅡ的原初光能转化效率Fv/Fm明显降低，而水量偏多未产生显著影响，在灌浆盛期，供水不足和水量偏多均使Fv/Fm显著下降，叶片含水量由75％下降到70％左右是叶片光合生理活性的一个重要转折点，应作为判断叶片水分亏缺阈值的重要参考。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

我国当前农产品产地土壤重金属污染形势及检测技术分析

从农产品产地环境监测出发,针对农田土壤重金属污染问题,通过追踪一系列重金属污染事件报道,指出了进行农产品产地土壤重金属检测的重要意义;在综述现有重金属含量常规及新的检测方法基础上,分析了各自的优缺点,并针对农产品产地土壤重金属含量的检测问题,进行了现有各种重金属检测手段的对比分析,提出了目前农产品产地土壤重金属含量检测中面临的主要问题,为今后农产品产地环境中土壤重金属参数获取技术和低成本快速检测装备平台的研究和开发提供参考。     

无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展

田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。     

幼树靶标探测器设计与试验

针对果园对靶喷药中幼树靶标难以精准探测的难题,该文基于红外传感器设计了幼树靶标探测器,该探测器能同时探测喷药机两侧果树树干,根据用户设置的喷雾宽度和延迟距离等参数计算出靶标喷雾位置,并准确控制电磁阀开闭以进行对靶喷药。实验室试验表明,在传感器探测范围内探测距离和树干直径对探测器探测准确性几乎没有影响,速度对探测准确性有微小量影响,速度不大于1m/s时喷雾总宽度计算精度不小于96.1%。果园试验表明,行走速度不大于0.94m/s时,幼树靶标探测器能100%探测到树干并准确计算出喷雾位置和喷雾宽度。     

应用叶绿素计诊断烤烟氮素营养状况

为探讨叶绿素计在估测烤烟叶绿素和氮浓度上的应用价值,进行了3个田间试验。即:郑州点2003年设施N.51.0.kg/hm2与4个品种NC89、RG17、85048、541;2004年设5个氮肥用量:N.30.04、0.5、51.0、61.5、75.0.kg/hm2与2个品种中烟101、云烟85;玉溪点于2005年设5个氮肥用量:N.02、7.0、54.5、81.8、109.0.kg/hm2与K326品种的试验。测定了不同试验条件下烤烟叶片的叶绿素计(SPAD-502和CCM-200)值和实际叶绿素浓度、全氮浓度,并进行了三者关系分析。结果表明,应用叶绿素计监测烤烟叶片最佳测定部位为完全展开叶的中部。叶绿素计测定值因年份、地点、氮肥水平、叶位、同一叶片不同的部位而异。叶绿素计值与叶绿素浓度、叶片全氮浓度之间有稳定的极显著相关性。叶绿素计SPAD-502的SPAD值和CCM-200的CCI值与叶绿素浓度之间的决定系数分别为0.8755(P0.001)和0.9499(P0.001)。SPAD计值(SPAD)与全氮浓度(N)之间回归方程为N=0.0265SPAD+0.9601(R2=0.7649,P0.001),经检验该模型具有较好的精确性和普适性,利用叶绿素计进行烤烟氮素营养监测是可行的。