基于插值法分析施肥量和留叶数对烤烟的影响

为明确烤烟适宜的施肥量和留叶数,提升烟叶生产过程中的综合效益,以施肥量和留叶数为变量,采用正交试验设计,通过插值的方法分析了不同施肥量、留叶数对烤烟农艺性状、经济性状、品质性状的影响。结果表明:随着施肥量由450 kg·hm^(-2)增加至600 kg·hm^(-2),烤烟长势显著提升,产量、均价、中部和上部烟叶主要化学成分协调性评价总分逐渐提高;随着留叶数由每株16片增加至20片,成熟期最大叶面积与倒3叶面积差值逐渐增大,株形呈“倒塔形”-“筒形”-“塔形”变化。产量、产值分别提高20.8%、18.8%,上等烟率、均价分别降低7.6%、1.5%,烟叶种植净收益逐渐提高,中部和上部烟叶主要化学成分协调性评价总分均呈现先升高后降低的变化趋势。在烟叶生产过程中,适度提高养分供给强度,并增加留叶数,有利于提高烟叶品质,且烟农种植净收益较高。

3个紫薇品种形态和生理特性对干旱胁迫的响应

【目的】探明干旱胁迫对紫薇品种形态特征和生理特性的影响,为鉴选耐旱紫薇品种提供参考依据。【方法】以睡美人、莎拉的最爱、纳齐兹3个紫薇典型品种为材料,采用持续干旱和梯度干旱(盆苗浇水量100%;浇水量75%,轻度干旱;浇水量50%,中度干旱;浇水量25%,重度干旱;浇水量0%,极度干旱)胁迫法进行处理,通过测定植株形态、盆苗日失水量、叶片含水量、复水成活率和叶绿素荧光等指标变化,对3个紫薇品种的耐旱性开展综合分析。【结果】持续干旱试验中,紫薇植株形态评分依次为睡美人>莎拉的最爱>纳齐兹;平均盆苗日失水量/水盘日蒸发量比值依次为睡美人<莎拉的最爱<纳齐兹;睡美人、莎拉的最爱复水成活率均为80%,纳齐兹为60%。梯度干旱试验中,紫薇品种植株形态得分、叶片含水量、最大荧光(F_(m))、最大光化学效率(F_(v)/F_(m))均随干旱程度的加深而降低,初始荧光(F_(0))则随之增大,各指标变化幅度3个紫薇品种间表现为睡美人<莎拉的最爱<纳齐兹;睡美人盆苗浇水量0%处理、莎拉的最爱盆苗浇水量0%和25%处理、纳齐兹盆苗浇水量25%和50%处理下快速叶绿素荧光诱导曲线(OJIP曲线)在300μs出现显著峰值(K-band),说明干旱造成PSII供体侧的放氧复合体(OEC)受损。使用隶属函数法对3个紫薇品种的复水成活率、盆苗日失水量/水盘日蒸发量、植株形态、叶片含水量、PSⅡ初始荧光、PSⅡ最大荧光、PSⅡ最大光化学效率7个测量指标进行综合评价,分值依次为睡美人(0.934)>莎拉的最爱(0.366)>纳齐兹(0.116)。【结论】3个紫薇品种的耐旱能力依次为睡美人>莎拉的最爱>纳齐兹。睡美人、莎拉的最爱适合在节水园林中应用。

紧凑型玉米株型及生理特性研究

紧凑型玉米各叶片长度在茎杆上的空间分布呈近似纺锤型,叶角度较平展型小,叶向值也大,其受光姿态优于平展型.紧凑型米玉对CO_2同化强度、根系吸收强度比平展型大;硝酸还原酶活性比平展型高.紧凑型玉米具有体内氮素代谢旺盛,后期不早衰,籽粒灌浆快,粒重高,单株生产力大和适宜密植等优点.选育和推广高光效紧凑型玉米杂交种是今后玉米高产的主要途径.

面向植物分类的被子植物叶形特征自动提取

在植物分类学中,叶的形态特征是重要的分类依据。根据被子植物分类对叶特征提取的要求,设计了植物叶形特征自动提取方案:使用扫描仪进行植物叶图像采集;对原始图像进行预处理,包括去除背景、去除叶柄、叶片方位校正;根据预处理后的图像进行叶形特征提取,获得纵横比、位置度2个特征数据。根据特征数据结合植物分类学知识能够识别叶片的基本形状。通过测试验证了方案的有效性。

施肥水平对烟株长势及烟叶质量的影响

施肥是对烟株生长及烟叶品质影响较大的一个栽培因子，随施肥量的增加，烟株的株型发生变化由塔型→筒型→倒塔型；烟株养分积累不平衡，总糖含量降低，总氮和烟碱含量增加。试验表明，优质烤烟在云南烟区的适宜施肥量为纯氮８ ～１０ｋｇ／ 亩（ Ｋ３２６ 品种） ，株型为筒型，株高９０ ～１００ｃｍ ，叶片长度为６０ ～８０ｃｍ ，田间最大叶面积系数为３ ．０ ～３ ．５ ，最大采烤叶面积系数为３ ．５ 左右，大田生长期为１１５ ～１２０ 天，田间叶面积系数的变化符合Ｓ 型曲线方程。

基于形状上下文特征的植物叶图像匹配方法

提出一种将形状上下文特征应用于植物叶片图像自动识别的方法。该方法首先根据叶片形状自适应确定边界点数目,然后计算叶片的形状直方图,最后利用形状直方图计算不同目标之间的匹配相似度。实验结果验证了该方法的有效性。

水稻品种魔王谷粒形、剑叶性状和株高QTL定位

以粳稻魔王谷和籼稻CO39配组衍生的280个重组自交系为材料, 2015年和2016年对其粒形、剑叶形态、株高性状进行了相关性分析和QTL检测。剑叶长分别与粒厚和株高存在极显著负相关和正相关,剑叶宽与粒宽存在极显著正相关。检测到17个粒形QTL,分布于第1、第2、第3、第4、第5、第6、第7、第9和第10染色体上,贡献率为3.51%～48.65%;其中,第3染色体RM6080-RM6283区间对粒长和千粒重兼具显著作用,第5染色体RM8211-RM3381区间同时影响粒宽和粒厚。检测到12个控制剑叶形态性状的QTL,分布于第1、第3、第4、第6、第7和第9染色体上,贡献率为4.26%～38.40%;有5个多效QTL区间,其中,第4染色体RM252-SFP4_6区间同时控制剑叶长、剑叶宽、剑叶面积和粒长,第9染色体RM257-RM3909区间同时影响剑叶面积和粒长。只检测到一个控制株高的QTL,位于第1染色体的RM6333-RM5536区间,是一个主效QTL,贡献率为28.76%。这些结果为进一步开展粒形、剑叶形态、株高基因的精细定位、克隆和分子辅助育种奠定了基础。

基于集成神经网络的植物叶片识别方法

针对植物叶片识别中识别精度低的问题,从叶片特征描述、分类器设计两个角度出发提出了一种基于集成神经网络的植物叶片识别方法。叶片特征由区域几何特征与纹理特征共同构成,其中区域几何特征由不变矩特征和叶片几何描述参数共同构成,叶片纹理特征利用灰度共生矩阵进行提取。在分类器设计方面,采用一种集成神经网络学习算法,用于解决多类别植物叶片分类问题,其基分类器由二类别分类器和互补分类器构成。为避免叶片特征受到旋转等因素的影响,需要对叶片图像进行预处理。在预处理后,利用集成神经网络分类器对叶片样本进行训练与识别。在Flavia叶片数据库中选取20类叶片,每类30张共计600张叶片进行试验,基于集成神经网络的植物叶片识别方法的平均识别精度为91%。与其他叶片识别方法相比,试验结果表明,此方法可以提高叶片识别的精度。

不同栽培密度对黄常山生长的影响

[目的]探讨栽培密度对黄常山生长特性的影响,确定其适宜的栽植密度。[方法]通过人工栽培试验研究不同栽培密度(50 cm×50 cm、40 cm×40 cm、25 cm×25 cm)对黄常山各项生长指标的影响。[结果]不同栽培密度下黄常山株高、分枝数、叶面积、叶片SPAD值、地上部分干重、地下部分干重和总干重等生长指标的差异均达到显著水平。栽培密度为50 cm×50 cm时,黄常山叶片形态指标最优,适合作为观叶观花地被植株栽植;栽培密度为40 cm×40 cm时,黄常山单位面积内生物量产出最大,适合作为药用植物栽植。[结论]试验结果为黄常山的高效栽培提供了理论依据。

平欧杂种榛不同树形对生长与结实的影响

【目的】研究树形对平欧杂种榛主栽品种坐果率、单果重、单株产量和出仁率等的影响,为新疆等西部干旱区平欧杂种榛栽培选择丰产树形提供理论依据。【方法】以5年生的新榛1号(84-254)、新榛2号(82-11)和新榛3号(84-310)3个品种为试材,比较不同树形的净光合速率、新梢生长量和产量等的差异。【结果】(1)将"三干"与"单干"树形的叶面积、净光合速率、坐果率和出仁率比较表明,新榛1号分别提高9.11%、2.99%、7.75%、2.89%;新榛2号分别提高8.09%、9.65%、19.53%、0.36%;新榛3号分别提高4.95%、12.05%、11.92%、2.08%。(2)单果重,新榛1号单干比两干、三干分别大0.1、0.28 g;新榛2号单干比两干、三干分别大0.04、0.13 g,新榛3号则相反。(3)单株产量,新榛1号两干、三干分别比单干多1.17、1.06 kg;新榛2号两干、三干分别比单干多0.26、0.63 kg;新榛3号两干、三干分别比单干多0.71、0.41 kg。(4)新梢生长量表现出单干<三干<两干,单干和两干达显著性差异。【结论】单干树形的单果重高于两干和三干,三干树形的叶面积、净光合速率、坐果率、单株产量、出仁率等指标均优于两干和单干。

水稻突变体库的构建及部分性状分析

利用不同技术创制突变体是作物遗传改良和功能基因组学研究的重要途径。本研究利用强磁场对水稻品种圣稻15进行辐射诱变,在构建水稻突变体库的基础上,经多年种植及筛选,获得93份在性状上与对照有明显差异的突变体。其差异表型主要集中在叶色、叶片形态、株高、抽穗期、穗型、粒型等方面。这些材料作为新的种质资源,将有助于水稻功能基因组学的研究及遗传育种。

基于空间曲线理论的植物叶片形态模拟

利用空间曲线理论建立了植物叶片的形态模型。通过调整参数可以得到不同种类的叶片形态,并且随着叶片轮廓线长度参数的增加,叶片可以生长。首先根据叶片的轮廓线的特征构造曲率函数族和挠率函数族,通过解空间曲线的基本方程,绘制出半边叶子的轮廓线。再利用对称性得到另半边叶子的轮廓线。综合利用投影和仿射变换方法确定叶中脉曲线。通过Loop细分得到光滑的叶面。在曲率函数是分段幂函数的情况下,证明了二维叶片的生长方向总是沿着初始叶片的对称轴方向。通过仿真试验验证了本文算法的可行性。本文的方法可以绘制出复杂的叶子。

4种百合科药用植物叶表皮与花粉的扫描电镜观察

为了解百合科药用植物叶表皮及花粉的形态,应用扫描电子显微镜对4种多年生药用草本植物吊兰、黄花菜、卷丹和紫萼玉簪的叶表皮及花粉进行了观察。结果表明,4种植物叶片的上下表皮都由一层排列紧密不同形态的细胞组成。吊兰和卷丹的气孔只分布于叶片下表皮,而黄花菜和紫萼玉簪的气孔分布于叶片上下表皮。垂周壁式样分为平直、隆起和波浪状等3种;平周壁式样分为光滑、条纹状、中间突起等3种。4种植物花粉粒均呈舟形,远极单萌发沟,极赤比均超过2.00,均为超长球形花粉粒。黄花菜和卷丹花粉外壁均为网状,吊兰花粉外壁具有许多小孔,而紫萼玉簪花粉外壁具有许多瘤状突起。百合科不同属药用植物叶片的气孔密度相差很大;花粉粒外壁纹饰差别也很大。

籼粳杂种一代部分株叶型性状和生理特性的研究

6个籼粳杂种一代的分蘖力、株高、穗长、上部三片叶面积超过高亲值或对照(汕优63)分别达到显著或极显著水平,叶片夹角偏向小值亲本,穗颈长、叶片厚度、含水量表现双亲均值,正向或负向优势均未达显著水平。分蘖期至乳熟期的单株叶面积、叶片含氮量的正向优势均达到显著或极显著水平,叶绿素含量在分蘖盛期未表现明显的优势,抽穗期至乳熟期则显著或极显著超过高亲值或对照。各主要生育时期的过氧化氢酶活性均具有明显的优势,过氧化物酶活性前期较低。抽穗期到乳熟期则极显著超过高亲值和对照。

基于HMM的杨树变异体叶片特征参数数据挖掘

本文依据数据挖掘的基本原理,经叶形图像预处理、叶脉特征参数提取等过程,建立杨树叶脉结构特征数据仓库。最后通过改进的HMM(隐马尔可夫模型)对数据仓库建模,挖掘出与某一品种杨树自身特性有极大相关性的特征参数,为杨树苗木物理诱变育种中突变个体的自动化检测提供了研究基础。

结合LDA主题模型的植物叶片形状描述及分类

针对传统形状描述算子多侧重于叶片形状再表达,对叶片形状随机特性刻画不足的缺点,结合潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型建立有效的植物叶片形状描述算子,并据此构建叶片形状识别分类框架.首先建立叶片形状的多尺度词包模型,将形状空间联系引入形状生成模型.然后结合LDA建立叶片形状生成模型,提取形状分布参数作为叶片形状描述算子.最后使用K近邻进行叶片分类.实验表明,在异类叶片类间形状差异较小的复杂情况下,相比傅里叶、形状上下文等传统算子,结合LDA主题模型的植物叶片形状描述算子的叶片形状识别精度更高.

基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究

植物是生命的主要形态之一,其种类已达40多万种,对其进行分类识别在生物多样性保护,生态农业,生物安全中有着重要的意义。不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状,因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色。作为计算机视觉的一个重要应用的植物叶片图像识别,近些年来受到了学者们的关注,产生了大量的研究成果。但由于植物种类巨大,叶片图像存在的类内差异大、类间差异小和叶片的自遮挡等问题等诸多问题,使得叶片图像的识别仍然是目前计算机视觉应用研究的一个热点。对近些年来的基于形状特征的叶片图像识别算法进行了综述和比较,对现有的算法进行了分类,对目前各类最先进的识别算法进行了分析和比较。此外,还介绍了常用的叶片图像测试集和性能评估方法,并将各类算法进行了实验结果的比较研究。研究工作既为现有的植物叶片识别算法的实际应用提供了指导,又为今后进一步研究新的高性能的识别算法提出了努力的方向。

植物叶片形状可视化模型研究

针对不同形状的叶片,文章提出了植物叶片形状可视化建模的一种方法。植物叶片的形状几何模型造型采用矩形形状变形得到。通过在原矩形的参数方程上连续加上或减去不同幅度、频率、相位的三角波函数以及变形的高斯函数来实现叶片形状可视化模型研究。使用这种建模方法对不同形状的叶片进行研究。然后,在通过研究获得的叶片上加上叶脉,与真实树叶照片的对比,表明其仿真效果较好。

南丰蜜桔叶片几何形状造型

根据南丰蜜桔叶片的特征,将变形函数应用在矩形平面中模拟叶片形状。首先设计边界变形函数将矩形变形得到南丰蜜桔叶片轮廓形状;再将圆锥变形设计中脉;最后使用法向量的变形函数将平面叶片变形为曲面的效果。通过与真实图片的结果对比,表明其造型效果较好。

基于变形的植物叶片边缘锯齿模拟

针对叶缘具有锯齿特征的植物叶片进行研究,提出一种基于变形的叶片边缘锯齿的形状模拟方法。根据实际的树叶图像提取叶片的长宽比、圆形度等形状信息,确定基础矩形的参数;将变形函数应用在生成的矩形平面上,模拟矩圆形、椭圆形、卵圆形和倒卵圆形四种叶形;查询标本图鉴,归类叶片的轮廓信息,如锯齿类型、锯齿朝向、锯齿密度和高度等;利用正弦函数及其组合对叶片边缘再次变形,模拟圆形、尖形、直形和渐尖形锯齿;通过改变锯齿的方向,形成不同效果的锯齿;配合叶尖和叶基完成叶片模型构建。通过与真实图片对比,表明该方法能够快速、简单地反映不同类型植物叶片边缘锯齿的形状,较好地保持了植物叶片原有的轮廓特征,降低了叶片模型构建的复杂度。