基于坚果形态数字化分析的板栗品种鉴别

【目的】为解决板栗生产中品种混淆、利用率低等问题,采用几何形态测量法对不同板栗品种坚果形态进行数字化分析,建立板栗品种鉴别方法。【方法】以我国不同板栗主产区的80个品种,共3200个坚果为试验材料,统一参数对其平面、侧立面、底部组分别进行拍照。利用Image J软件,结合板栗坚果形态特征,按照一致顺序选择34个鉴定点,以此获得坚果形态坐标数据。利用Morpho J软件将数据进行普氏叠印分析,消除大小、位置等非形态因子的干扰,并以品种进行分类;对坐标数据进行相对扭曲分析,得到34个鉴定点的贡献率,以此提取重要鉴定点;通过主成分分析,将不同品种间坚果形态差异可视化,进行典型变量分析和判别分析,获得不同组分对不同板栗品种的鉴别效果。【结果】(1)相对扭曲分析显示,前25个鉴定点累计贡献率为87.7%,有较大的鉴别作用,作为重要鉴定点。(2)主成分分析显示,坚果的形态差异主要体现在果顶果肩、坚果平面轮廓形态、坚果厚度和底座相对大小。(3)典型变量分析显示,以不同组分单独进行鉴别时,大部分品种存在重合现象,区分度较低;以34个鉴定点综合鉴别时,不同品种间均有显著的区分,鉴别效果明显;以25个重要鉴定点进行鉴别时,效果与前者相似。(4)80个板栗品种以不同组分单独进行判别分析时,平面、侧面、底部组分正确率分别为72.5%~100.0%、71.8%~100.0%、70.0%~100.0%;以34个鉴定点进行综合判别,正确率为95.0%~100.0%;以25个重要鉴定点进行判别,正确率为92.5%~100.0%,后两者具有较高的判别率,能够实现80个板栗品种的鉴别。【结论】基于25个重要鉴定点的几何形态测量分析可实现不同板栗品种的准确鉴别,正确判别率达92.5%~100.0%,本研究建立了基于坚果形态数字化分析的板栗品种鉴别方法,将为生产实践中品种的正确应用提供新依据。