【目的】叶绿素含量可以用来评价棉花的长势情况,快速、准确和大面积监测棉花叶绿素含量,有助于实现精准农业。【方法】分别用0~2阶(步长为0.2)的分数阶微分处理和1~10尺度下的小波变换对田间测定的陆地棉和海岛棉等2种棉花的高光谱反...【目的】叶绿素含量可以用来评价棉花的长势情况,快速、准确和大面积监测棉花叶绿素含量,有助于实现精准农业。【方法】分别用0~2阶(步长为0.2)的分数阶微分处理和1~10尺度下的小波变换对田间测定的陆地棉和海岛棉等2种棉花的高光谱反射率进行处理,提高棉花叶绿素含量反演精度。通过分析不同处理方式的光谱与叶绿素含量之间的相关性,筛选得出敏感波段;并运用支持向量机回归和随机森林回归模型分别构建棉花叶绿素含量高光谱估算模型。【结果】(1)在全波段范围内,2种棉花325~1075 nm光谱反射率曲线整体变化趋势基本相同,其反射率均随着叶绿素含量的增加而增大。(2)经连续小波变换和分数阶微分变换后,2种棉花高光谱数据和叶绿素含量的相关性有所增强。使用随机森林回归和小波能量系数7对陆地棉叶绿素含量的反演效果最好,建模集决定系数(coefficient of determination,R^(2))为0.931,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.782,剩余预测偏差(residual prediction deviation,RPD)为2.162;使用随机森林回归和小波能量系数6对海岛棉叶绿素含量的反演效果最佳,建模集R^(2)为0.932,RMSE为1.198,RPD为2.687。【结论】本研究可为棉花叶绿素含量遥感估算提供技术参考。展开更多
【目的】筛选海岛棉某一性状特别突出的优异种质资源,加快其新品种的选育进程。【方法】本研究以178份海岛棉核心种质资源为试验材料,通过调查和测定铃重、单株铃数、衣分、纤维长度、纤维比强度和马克隆值6个性状的表型数据,开展变异...【目的】筛选海岛棉某一性状特别突出的优异种质资源,加快其新品种的选育进程。【方法】本研究以178份海岛棉核心种质资源为试验材料,通过调查和测定铃重、单株铃数、衣分、纤维长度、纤维比强度和马克隆值6个性状的表型数据,开展变异度和遗传多样性分析。每个性状表型值按10%最优取样策略,初步筛选海岛棉优异种质资源;同时利用120对simple sequence repeat(SSR)引物对178份海岛棉核心种质进行多态性分析,并开展群体结构分析及基因型聚类分析,依据聚类结果对初选海岛棉优异种质进一步筛选,鉴定出最终的海岛棉优异种质资源。【结果】海岛棉核心种质资源中上述6个性状的变异度和遗传多样性较丰富。120对SSR引物在178份海岛棉种质中共检测出262个等位变异位点,平均值为2.18;多态信息含量(Polymorphism information content,PIC)为0.0678~0.6300,平均为0.2960,属于中度多态。聚类分析将178份海岛棉核心种质划分为2大类群。基于表型值和SSR标记的聚类分析结果,最终筛选出23份单一性状特别突出的海岛棉优异种质资源。【结论】基于表型和SSR标记能较好地分析与评价海岛棉种质资源、发掘海岛棉优异种质资源,为海岛棉遗传育种提供材料基础,同时也为作物优异种质资源的筛选与鉴定提供重要参考和依据。展开更多
文摘【目的】叶绿素含量可以用来评价棉花的长势情况,快速、准确和大面积监测棉花叶绿素含量,有助于实现精准农业。【方法】分别用0~2阶(步长为0.2)的分数阶微分处理和1~10尺度下的小波变换对田间测定的陆地棉和海岛棉等2种棉花的高光谱反射率进行处理,提高棉花叶绿素含量反演精度。通过分析不同处理方式的光谱与叶绿素含量之间的相关性,筛选得出敏感波段;并运用支持向量机回归和随机森林回归模型分别构建棉花叶绿素含量高光谱估算模型。【结果】(1)在全波段范围内,2种棉花325~1075 nm光谱反射率曲线整体变化趋势基本相同,其反射率均随着叶绿素含量的增加而增大。(2)经连续小波变换和分数阶微分变换后,2种棉花高光谱数据和叶绿素含量的相关性有所增强。使用随机森林回归和小波能量系数7对陆地棉叶绿素含量的反演效果最好,建模集决定系数(coefficient of determination,R^(2))为0.931,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.782,剩余预测偏差(residual prediction deviation,RPD)为2.162;使用随机森林回归和小波能量系数6对海岛棉叶绿素含量的反演效果最佳,建模集R^(2)为0.932,RMSE为1.198,RPD为2.687。【结论】本研究可为棉花叶绿素含量遥感估算提供技术参考。
文摘【目的】筛选海岛棉某一性状特别突出的优异种质资源,加快其新品种的选育进程。【方法】本研究以178份海岛棉核心种质资源为试验材料,通过调查和测定铃重、单株铃数、衣分、纤维长度、纤维比强度和马克隆值6个性状的表型数据,开展变异度和遗传多样性分析。每个性状表型值按10%最优取样策略,初步筛选海岛棉优异种质资源;同时利用120对simple sequence repeat(SSR)引物对178份海岛棉核心种质进行多态性分析,并开展群体结构分析及基因型聚类分析,依据聚类结果对初选海岛棉优异种质进一步筛选,鉴定出最终的海岛棉优异种质资源。【结果】海岛棉核心种质资源中上述6个性状的变异度和遗传多样性较丰富。120对SSR引物在178份海岛棉种质中共检测出262个等位变异位点,平均值为2.18;多态信息含量(Polymorphism information content,PIC)为0.0678~0.6300,平均为0.2960,属于中度多态。聚类分析将178份海岛棉核心种质划分为2大类群。基于表型值和SSR标记的聚类分析结果,最终筛选出23份单一性状特别突出的海岛棉优异种质资源。【结论】基于表型和SSR标记能较好地分析与评价海岛棉种质资源、发掘海岛棉优异种质资源,为海岛棉遗传育种提供材料基础,同时也为作物优异种质资源的筛选与鉴定提供重要参考和依据。