基于CiteSpace近二十年植物叶脉密度研究现在与趋势分析

叶脉在植物叶片中具有物质传输的功能,用于供应水分、传输养分和糖以及为叶片提供生物机械支撑,其中叶脉结构通过影响叶片的水分供应状况,进而直接影响植物叶片的光合作用。本研究采用文献计量学方法,对植物叶脉密度相关文献的年发表数量进行了定量分析。研究结果显示了植物叶脉密度研究的基本文献特征、主要智力基础和主要研究力量。同时,揭示了该领域的研究热点和趋势。本研究从文献计量学的角度对植物叶脉密度进行了客观、全面的分析。为相关领域的学者细化研究方向、解决具体科学问题、寻求或建立感兴趣领域的相关合作提供参考。

深松铲叶脉状内通道分支出口流速影响因素分析与试验

针对叶脉状内通道深松铲内部结构的液体流速变化会影响深松铲的自润减阻与改良液层施的效果的问题,该研究采用基于计算流体动力学的仿真分析并结合物理试验,研究了结构参数(内通道孔径、孔间距、孔数)和工作参数(主通道入口流速)对分支出口液体出流速度的影响。首先利用仿真方法开展单因素试验,优选出试验因素的水平范围值,其次开展Box-Behnken试验,以各分支出口液体出流速度最大值为目标值,对叶脉状内通道多分支出口管的结构参数和工作参数进行优化取值,建立各影响因素与分支出口流速之间的二阶回归模型,并对模型进行优化求解,进而得到最优参数组合为:内通道分支出口孔径为6 mm、孔间距为110 mm、孔数为4、主通道入口流速为7 m/s。在此工况下,内通道分支出口平均流速为3.264 m/s。按最优参数组合条件对叶脉状内通道进行设计加工并进行相应的物理试验,试验结果为内通道分支出口平均流速2.971 m/s,与仿真结果的误差为8.97%。由此,检验了叶脉状内通道结构优化设计的效果,同时为具有自润减阻与改良液层施的深松铲叶脉状内通道结构的优化设计提供一定的理论基础。

基于Mask R-CNN的柑橘主叶脉显微图像实例分割模型

针对目前植物解剖表型的测量与分析过程自动化低,难以应对复杂解剖表型的提取和识别的问题,以柑橘主叶脉为研究对象,提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask region convolutional neural network,Mask R-CNN)的主叶脉显微图像实例分割模型,以残差网络ResNet50和特征金字塔(Feature pyramid network,FPN)为主干特征提取网络,在掩膜(Mask)分支上添加一个新的感兴趣区域对齐层(Region of interest Align,RoI-Align),提升Mask分支的分割精度。结果表明,该网络架构能够精准地对柑橘主叶脉横切面中的髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞进行识别分割。Mask R-CNN模型对髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞的分割平均精确率(交并比(IoU)为0.50)分别为98.9%、89.8%、95.7%和97.2%,对4个组织区域的分割平均精确率均值(IoU为0.50)为95.4%。与未在Mask分支添加RoI-Align的Mask R-CNN相比,精度提升1.6个百分点。研究结果表明,Mask R-CNN模型对柑橘主叶脉各类组织区域具有良好的识别分割效果,可为柑橘微观表型研究提供技术支持与研究基础。

石楠叶片面积和叶脉性状之间的关系

叶片面积和叶脉性状是重要的叶片功能性状,它们之间的相互关系能够反映叶片生物量在支撑结构成本和光合收益之间的投资权衡以及植物对环境的适应能力。本研究以石楠为材料,通过化学处理去除表皮和叶肉,使用扫描仪获取叶脉的完整图像,再使用LEAF GUI和R软件处理叶脉图像获得所需数据。采用幂函数构建叶片面积和叶脉性状之间的相互关系,经对数转换进而获得线性模型;采用最小二乘法拟合获得线性模型的参数。结果显示:石楠叶片中脉长度的平方与叶面积约呈正比关系,总叶脉长度、总叶脉面积均和叶面积呈正比关系,总网眼面积和叶面积约呈正比关系,平均网眼面积和网眼个数在“对数-对数”尺度上呈现出弱的反向线性相关性,平均网眼面积和网眼密度(即单位叶面积上的网眼数量)在“对数-对数”尺度上呈现出强的反向线性相关性。可得结论:叶片面积与总叶脉性状(总叶脉长度、总叶脉面积、总网眼面积)之间存在显著的正比关系;中脉长度与叶面积之间呈现出显著的异速生长关系(接近1/2次方的幂函数关系);平均网眼面积与叶面积无关,但和网眼密度反向相关。换言之,网眼密度和叶片大小无关,意味着植物叶片单位面积的光合能力与叶片大小无关;而平均气孔大小(正比于平均网眼大小)则与网眼密度反向相关。

15种忍冬属植物叶脉形态及分类

植物叶片的显微结构常作为植物分类的主要依据。为探究忍冬属(Lonicera)植物在叶脉序上的差异性,采用脉络法或清净法对15种忍冬属植物叶片进行处理,观察脉序并测定脉岛数。结果表明,15种忍冬属植物多具四级脉序结构;一级脉构架类型均为环节曲形羽状脉,二级脉与主脉夹角均为锐角。15种忍冬属植物叶脉序特征包括三级脉为贯串型或结网型;三级脉和四级脉构成网眼;网眼具盲脉,盲脉多回分支;具有五级脉等。叶脉岛数具有差异,可作为辅助特征鉴别忍冬属植物。叶脉序及叶脉岛数可作为忍冬属植物分类鉴定的依据之一,利用以上特征编制了检索表对15种忍冬属植物进行区分。

光强对苗期大豆叶片水力导度及叶脉性状的影响

【目的】探究光强对苗期大豆叶片水力导度、光合特性和叶水势的影响,分析叶脉性状对不同生长光强的适应机制,为提高大豆光能利用提供理论支撑。【方法】选用强耐荫型的大豆品种南豆12和弱耐荫型的大豆品种桂夏7为试验材料,在人工气候室进行盆栽试验,设置高光强((424.47±12.32)µmol·m^(-2)·s^(-1),HL)、中光强((162.52±20.31)µmol·m^(-2)·s^(-1),ML)和低光强((93.93±9.87)µmol·m^(-2)·s^(-1),LL)处理。在处理20 d后研究不同生长光强对苗期大豆叶片水力导度、光合参数、叶片水势及叶脉性状的影响。【结果】相对于高光强处理,低光强处理下南豆12和桂夏7的叶片水力导度显著降低,南豆12的叶片水力导度在3个处理下均显著高于桂夏7。与高光强处理相比,在中、低光强处理下南豆12的叶片水力导度分别降低7.56%和21.24%,气孔导度分别降低43.96%和58.89%,净光合速率分别降低29.44%和46.49%。同样,桂夏7的叶片水力导度分别降低42.16%和23.71%,气孔导度分别降低54.55%和45.79%,净光合速率分别降低37.03%和42.06%。南豆12和桂夏7的叶片水势在处理间均无显著差异。大豆的叶片水力导度与气孔导度在3个光强处理下均达到极显著正相关(P<0.01),随着光强的降低,叶片水力导度与净光合速率呈显著正相关(P<0.05),与气孔导度呈极显著正相关(P<0.01)。对于叶脉结构,与高光强相比,中、低光强处理下两个大豆品种的小叶脉密度以及主叶脉和小叶脉的木质部导管面积均显著降低,且南豆12的小叶脉密度和主叶脉木质部导管面积在中、低光强处理下均显著高于桂夏7。南豆12的主叶脉密度在处理间无显著变化,桂夏7的主叶脉密度在中、低光强处理下较高光强显著降低11.4%和15.0%。光强降低显著增长了叶脉到气孔的距离。南豆12在中、低光强处理下叶脉到气孔的距离较高光强增长21.33%和60.01%,桂夏7叶脉到气孔的距离增长31.50%和53.59%。相关性分析表明,大豆叶片水力导度与小叶脉密度、主叶脉和小叶脉的木质部导管面积呈显著正相关(P<0.05),与叶脉到气孔的距离呈极显著负相关(P<0.01)。【结论】光强会通过调控大豆叶脉结构影响叶片水力导度,弱光降低大豆叶片水力导度,但叶片水力导度和气孔导度保持协调,维持叶片水分供需平衡。弱光下具有较高的叶脉密度能够缩短水分运输的距离,保证较好的叶片水分供应能力,从而有利于CO_(2)的扩散和光合作用,这是耐荫型大豆适应弱光环境的又一策略。

基于APDL的叶脉参数化建模与有限元分析

为了探索植物叶脉对滚动接触摩擦副表面摩擦磨损性能的影响,这里基于APDL参数化设计语言,以叶脉为研究对象,对ANSYS软件进行了二次开发,实现了叶脉的有限元参数化建模。同时,利用ANSYS/LS-DYNA求解器、LS-PREPOST后处理器对“滚子-叶脉”系统进行了显式动力学分析。结果表明:应用APDL编程和ANSYS的二次开发,可以实现叶脉有限元参数化建模和动力学分析的全过程。这为进一步研究叶脉对滚动接触摩擦副的影响机理提供了思路,也为叶脉拓扑结构的优化奠定了基础。

大白菜叶脉紫色程度快速及准确划分方法

旨在探索一种快速准确地划分大白菜叶脉中花青素含量的方法。以自主创制的紫色叶脉散叶大白菜为研究材料,利用pH示差法对其紫色、浅紫色和白色叶脉单位质量花青素含量进行测量,结果表明不同颜色叶脉花青素含量存在显著差异,其含量分别为78.480 mg·kg^(-1)、16.703 mg·kg^(-1)和1.993 mg·kg^(-1)。用色差计对3种叶脉的色差值进行测定,结果表明色差值L^(*)、a^(*)、b^(*)变化规律与人眼观察到的颜色变化趋势基本一致,且与花青素含量有相关关系,相关系数分别为0.8917、0.7979、0.8917。此外,对L^(*)、a^(*)、b^(*)值显著性差异分析发现,3种颜色叶脉的L^(*)、a^(*)、b^(*)值均存在显著性差异,其中L^(*)值的差异最大,紫色叶脉和浅紫色叶脉、浅紫色叶脉和白色叶脉的L^(*)值边界间隔分别是10.446和4.357,3种颜色叶脉区分明显,以此作为判断紫色、浅紫色和白色3种不同颜色叶脉的色差值参数标准,可为大白菜叶脉花青素紫色程度判断提供一种新的快速检测方法。

仿叶脉均热板的传热性能实验研究

均热板作为一种高效散热元件已广泛应用于电子器件的热管理,其吸液芯的结构形式是均热板进行高效散热的关键。文章受自然界植物叶片蒸腾作用的启发,通过粉末烧结形成多孔结构的吸液芯以模仿植物叶脉及叶肉组织,设计了以多边形的边(VC-B)和以多边形(VC-G)作为均热板内部支撑两种吸液芯结构进行对比研究,并探究充液率以及冷却水温度对均热板传热性能的影响规律。研究表明:VC-B均热板在充液率为60%左右时具有最优的传热性能,所能承载的最大热流密度为120 W/cm^(2);VC-G均热板在冷却水温度为10℃时所能承载的最大热流密度为130 W/cm^(2);在较低的冷却水温度下,均热板的传热能力较强,但均温性较差。仿叶脉均热板可为大功率、高热流密度电子设备的散热提供有效的解决途径。

新树源朴树叶脉标本制作工艺研究

朴树在叶脉标本制作中较为罕见,且常见的叶脉标本制作方法有酸碱腐蚀法和微生物腐蚀法.为了探索新树源朴树叶脉标本的制作工艺,以碱液腐蚀法作为对照,用不同浓度的枯草芽孢杆菌腐蚀液(0、3、5、7、9g/L)腐蚀朴树的叶子,并设置不同的腐蚀时间和腐蚀温度进行深入研究,根据两者腐蚀步骤的难易程度以及制作叶脉标本过程中的绿色环保程度进行比较,从而筛选出较优的枯草芽孢杆菌液腐蚀法.结果表明:腐蚀液浓度为3 g/L,腐蚀温度为30℃,腐蚀时间为20天时叶肉残余量最少即叶脉标本制作效果最佳;且叶片较碱液腐蚀法完整.经漂白、染色、塑封、裁剪、打孔、挂吊穗等相关制作工艺即可制作出精美的叶脉工艺品.该朴树叶脉标本制作工艺可以更好的运用到中小学课堂教学和相关工艺品制作中去,对于丰富人们的精神生活,具有一定的实践意义.

中国狸尾豆属及其近缘属植物的叶脉序特征分析

探究狸尾豆属Uraria Desv.及其近缘属蝙蝠草属Christia Moench、算珠豆属Urariopsis Schindl.叶脉序特征在属间及种间的变异规律和分类学意义,为其作为药用植物资源的鉴定、开发利用及保护提供资料。采用清净法制作标本,观察和描述了该类群12个物种的叶脉序特征,基于叶脉序特征进行主成分分析和聚类分析,并编制分种检索表。结果表明:(1)狸尾豆属及其近缘属叶脉序特征具有一致性,主要体现在其都为直行羽状脉,间二级脉为复合型(铺地蝙蝠草除外),三级脉为网结型与贯穿型兼有,叶缘末级脉汇聚于叶缘;(2)属间或属内种间有分类价值的叶脉序特征有顶生小叶叶形、顶生小叶长宽比、二级脉对数及间距、二级脉及三级脉与主脉夹角的变化、脉间区发育情况、盲脉分支情况等;(3)聚类分析显示这12个种聚为两大支,狸尾豆属、蝙蝠草属和算珠豆属物种未各自聚为一支,其中台湾蝙蝠草和长圆叶狸尾豆与狸尾豆属物种聚为一支,而短序算珠豆与蝙蝠草属物种聚为一支,分别显示出较近的亲缘关系。研究显示顶生小叶叶形、顶生小叶长宽比、二级脉类型、二级脉对数及脉间距、二级脉与主脉夹角及其变化、三级脉与主脉夹角变化、脉间区发育情况、盲脉分支情况是狸尾豆属及其近缘属具有分类价值的叶脉序特征。

福建薯蓣属植物叶脉序特征及其分类学意义

系统观察了福建薯蓣属 1 4种植物的叶脉特征 .根据脉序差异可分为两种类型 ,即羽状脉、弧形脉 ,由于各种间在一级脉的数目、方式、二级脉的夹角、走向、三级脉的类型、网眼发育情况、叶缘末级脉序类型以及盲脉分支情况等方面 ,存在种间差异 ,且形状稳定 .

做叶脉标本,制亚运会徽

不同形状的叶子可以得到不同式样和质量的叶脉标本。亚运盛会将在浙江举行,我们想用叶脉标本制作亚运会的图标,以此迎接意义非凡的亚运会。一、实验原理多数植物的叶、叶脉由坚韧的纤维素构成,在碱液中不易被煮烂,而叶脉四周的叶肉在碱液中容易被煮烂。

黄土高原草地植物叶脉性状沿环境梯度的变化规律

叶脉在维持叶片水分和光合能力方面具有重要作用,研究植物叶脉沿环境梯度的变化规律有利于从生理结构的角度探究植物叶片对环境变化的适应策略。以黄土高原中部为研究区域,沿水分和养分梯度从东向西选取10个取样点,涵盖了3种主要的植被带类型(森林草原、典型草原和荒漠草原),共获得519种植物叶片并测定其叶脉性状,包括叶脉密度(VLA,mm/mm^(2))、叶脉直径(VD,μm)和单位面积叶脉体积(VV,μm^(3)/mm^(2)),旨在探究不同脉型植物(包括网状脉、平行脉和单叶脉)叶脉性状的变异规律。结果表明:(1)黄土高原植物VD和VV沿经度增加减小,而VLA无明显变化(P>0.05)。(2)在不同脉型植物中VLA和VD的负相关关系只在网状脉和平行脉中存在,VLA和VV的正相关关系只在网状脉存在,VD和VV的正相关关系在不同脉型植物中均存在。(3)黄土高原自东向西随经度减小,网状脉植物的3种叶脉性状均显著增大(P<0.01),但变化趋势较弱(R~2=0.02—0.07);平行脉VLA无显著变化,VD和VV显著减小(P<0.01);然而,单叶脉植物的3种叶脉性状均无显著变化(P>0.05)。(4)叶脉类型是影响叶脉性状变异的主要因素(解释度为27.84%—62.25%)。环境因子中,土壤因子(主要是土壤水分和养分含量)对3种叶脉性状的解释度(0.54%—2.91%)大于气候因子(0.02%—0.77%)。这些结果表明,不同脉型植物具有不同的适应策略,未来在研究叶脉对环境变化的响应和变异规律时要考虑到叶脉类型的影响。

叶脉式阅读,让深度阅读自然发生--以《深度学习》一书的专业性阅读为例

如何摆脱“走马观花式阅读”,让阅读走向高效与深度呢?这是作为一名阅读者经常要思考的问题。暑假期间,我阅读了闫学老师的《给教师的阅读建议》一书,发现她在书中说“阅读与思考的过程,从一句话到一本书,从一本书到另一本书,从许多书到一个知识谱系,从一个知识谱系到更广泛的知识谱系,并在这个过程中逐渐形成自己的知识谱系。这个过程让我想到一片叶子的脉络,植物生长所需的养分经由那些脉络源源不断地输送进来,最终长成一片碧绿的叶子,我把这称为‘叶脉式阅读’”。我很好奇这样的阅读方式,因此近期在阅读钟启泉教授的《深度学习》一书时,便尝试采用叶脉式阅读,从一开始的“这样阅读好麻烦”“这样阅读很辛苦”,到读着读着渐入佳境,逐渐体会到叶脉式阅读带来的收获与快乐。

基于eCognition软件的显微图像叶脉网络提取与优化

叶脉网络的提取及其性状参数的测算,可为植物叶脉生态学机理研究提供重要参考。以不同叶特性的6类树种(国槐、毛白杨、臭椿、洋白蜡、元宝枫和栾树)叶片为对象,基于e Cognition软件对叶脉显微图像进行多尺度分割,综合利用显微图像的光谱信息和几何信息构建提取知识库,并使用叶脉循环生长法对提取结果进行完善,增加叶脉网络的完整性。结果表明,叶脉提取的最优阈值分别为:尺度参数200,形状参数0. 7,紧凑度参数0. 3,亮度特征值230～280,光谱特征值180～230,几何特征值大于1. 5。叶脉密度测算的精度均达到了93%以上,对植物叶脉信息的快速提取具有较高的普适性。

植物叶图像的叶脉特征提取研究

植物的自动分类识别常用的特征有形状特征和纹理特征。提出了一种由叶脉分叉点和叶脉端点组成的新的叶脉特征,并给出了该叶脉特征的提取详解。通过实例分析,新特征能有效地提高植物种类分类的正确率,也证明了该特征是有效的。该特征的提出为通过叶图像进行植物分类提供了新的特征提取方向。

基于图像处理的叶片主叶脉节点分布信息的提取

植物的叶脉包含着植物重要的生理特征,叶脉及其分布信息的提取是植物分类、识别和建模的基础和关键。利用去叶柄后叶缘的曲率参数函数提取特殊点并利用特殊点确定主叶脉区域,为了避免主叶脉的弯曲和图像局部光照的不均匀对提取效果的影响,对主叶脉区域进行分块,然后利用Hough变换、区域生长和Harris角点检测等算法提取主叶脉区域内主叶脉与次级叶脉之间的节点分布信息,最后汇集节点分布信息得到整片树叶的主叶脉节点分布信息。结果表明,所采用的提取算法可准确地获得节点和节点分布信息。

基于K-means聚类的植物叶片图像叶脉提取

植物的叶片是植物最基本、最主要的生命活动场所。叶脉的提取与分析对叶片和整株植物结构的分析有一定的应用价值。该文提出一种基于K-means聚类(clustering)的叶脉提取算法。该算法首先对叶片图像的HSI彩色空间中的I信息进行K-means聚类处理,根据聚类的结果提取叶片边界,并将叶片图像分为受光均匀和受光不均匀的2类。对于受光均匀的叶片图像在聚类结果中直接提取叶脉,而受光不均匀的叶片图像则需去除部分叶肉后再进行一次K-means聚类提取叶脉。结果表明:该算法能有效地降低叶脉提取的错分率。

基于改进的Sobel算子和色调信息的叶脉提取方法

植物的叶脉包含重要的植物生理信息,对叶脉的提取是植物建模和识别的关键。利用HSI彩色空间(color space)提取叶脉的算法,该文提出改进的Sobel算子和色调信息相结合的叶脉提取算法。改进的Sobel算子用于基本叶脉轮廓的提取,色调信息用于主叶脉提取,然后将两者提取的图像融合得到最终的叶脉图像。结果表明,该方法可弥补Sobel算子和HSI彩色空间提取叶脉的不足,能更准确地提取叶脉信息,尤其适合于颜色有变化或光照不均匀的植物叶子样本,为进一步对叶脉尺寸和形态的分析打下基础。