小麦品种间灌浆期耐湿性的生理效应差异

研究了耐湿性不同的小麦品种周麦13号和矮早781在灌浆期对涝渍胁迫的生理学效应,结果表明：在淹水条件下,周麦13号的叶绿素、脯氨酸（Pro）、可溶性糖、可溶性蛋白质含量和超氧化物歧化酶（SOD）活性、根系活力均高于矮早781;而矮早781的丙二醛（MDA）含量和质膜相对透性却明显高于周麦13号,这揭示了不同的耐湿性品种具有显著的生理效应差异。     

基于高光谱指数的林农复合系统小麦冠层氮含量估算研究

以杨树-小麦间作系统为研究对象,采用Field Spec Pro FR2500地物光谱仪采集的小麦叶层光谱180份,选取基于单作麦田冠层氮含量估测模型中精度较高的9个指数用于估测林农复合系统中小麦冠层氮的含量,探讨不同水平枯落物覆盖量、林分密度、施肥量条件下小麦叶层氮含量的光谱特征。随机选取116份样本作为训练集基以9个指数分别建立估测模型,其余48份样本作为预测集对估测模型进行适应性检验。结果表明:FDNDNI、SDr-SDb两种指数的P-R2与C-R2达到了0.839、0.777与0.844、0.758,此系统预测杨麦间作系统中小麦叶片冠层的氮含量的精度较高,其余7个指数预测精度不理想。以9个指数所建立的估测模型的精度均低于其对单作麦田氮含量的估测精度。     

基于支持向量回归的土壤全氮含量高光谱估测研究

以许昌灌溉试验站为研究区,实地采集81个土壤样本数据,在室内实验条件下利用ASD地物波谱仪采集土壤的反射光谱,结合化学测定的土壤全氮数据进行去包络线、一阶微分以等七种不同种类的光谱变换形式的相关分析,筛选出估测土壤全氮的特征波段,以特征波段为自变量建立基于支持向量机(SVR)的土壤全氮高光谱反演模型.结果表明:全氮特征波段集中在800～1100 nm、1300～1800 nm以及2100～2300 nm;以RBF为核函数,SD变换筛选的特征波段为自变量的SVR反演模型效果最好,该模型的决定系数(R²)为0.83,均方根误差(RMSE)为0.97 mg/kg.     

基于无人机遥感图像的森林火灾检测

为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘特征与纹理特征,采用机器学习方法进行森林火灾识别.实验结果表明,该检测方法对火灾与非火灾...     

湿涝害对灌浆期冬小麦叶片脯氨酸含量的影响：脯氨酸 …

灌浆期冬小麦受湿涝害胁迫 叶片组织游离脯氨酸积累，抗湿涝害的小麦品种脯氨酸积累多，不抗湿涝害的品种脯氨酸积累少，测定叶片组织脯氨 含量值可作为鉴定小麦品种灌浆期对湿涝害抗性的生理指标。     

小麦灌浆期籽粒粒重差异的代谢蛋白质组学初步研究

高粒重（48号）和低粒重（154号）小麦株系是01-35（大粒）和6044（小粒、多穗）的稳定杂交后代,具有相似的遗传背景.取灌浆期（开花后17天）的小麦籽粒,提取代谢蛋白,双向电泳后,进行图谱分析.结果显示：两品系中分别鉴定了380和367个蛋白点,其中52个蛋白点为两品系差异显著性表达.将其中13个差异点采用基质辅助激光解析电离飞行时间质谱（matrix assisted laser desorption/ionizaton time of flight mass spectrometry,MALDI-TOF-MS）进行了肽质指纹图分析,通过采用Mascot软件对MSDB数据库查询,其中9个蛋白质点得到了鉴定,包括葡聚糖合成酶、葡萄糖-1-磷酸-腺苷转移酶小亚基前体、一种胚胎晚期富集蛋白等.本研究初步建立了小麦籽粒灌浆其代谢蛋白蛋白质组分析的双向电泳（2-DE）方法,通过质谱分析、数据库搜索的结果对粒重形成的机制进行了探讨,并对以后的研究工作提出了改进方案.     

基于动作捕捉的无人机运动状态识别

无人机运动状态识别是无人机运行状态分析的基础,是实现无人机航迹预测的必要条件。对于非合作目标来说,动作捕捉系统可以有效采集其航迹数据。提出一种基于动作捕捉的无人机运动状态识别方法。首先,通过插值、重采样、滤波等方法对包含噪声的无人机航迹数据进行预处理;然后,通过特征提取与特征选择方法,针对速度、加速度、曲率、转角这4个运动参数,提取无人机运动特征;并分割无人机航迹。最后运用支持向量机的方法进行无人机运动状态识别,对速度、加速度、曲率的分类精度分别达到了95%、90%和100%。证明了本方法的可行性。     

沿淮地区不同小麦品种灌浆期耐渍性评价与鉴定

对不同小麦品种的产量和品质性状进行分析,为筛选适合在沿淮地区种植的耐渍品种提供参考。选择34份小麦品种为试验材料,采用大田试验在全生育期进行常规栽培和灌浆期渍水胁迫处理,测定穗数、穗粒数、粒重、产量、湿面筋、蛋白质含量、淀粉含量7个主要产量和品质指标,采用隶属函数法计算各指标耐渍系数,通过聚类分析评价各小麦品种的综合耐渍能力。渍水胁迫下,小麦的粒重、籽粒产量的降幅较大,各性状指标明显下降;从耐渍系数的变异系数看,灌浆期渍水胁迫对小麦产量和品质性状的抑制作用表现为粒重>湿面筋>蛋白质含量>籽粒产量>穗粒数>淀粉含量>穗数;耐渍性平均隶属值与粒重、淀粉含量呈极显著正相关,与粒重、湿面筋、蛋白质、淀粉含量的耐渍系数极显著正相关,与产量的耐渍系数显著正相关;通过聚类分析将34份小麦品种划分为3种类型：耐渍型、中间耐渍型和敏感型,材料数分别为22、10和2个,分别占参试材料的64.71%、29.41%和5.88%。粒重、籽粒产量可作为小麦耐渍评价的首选指标;扬麦13、扬麦22和宁麦13可作为小麦耐渍栽培育种的参考资源。     

基于LS-SVM的无人机费用预测

无人机费用预测是在装备研制设计阶段就必须考虑的重要问题。针对无人机费用预测小样本、具有不确定性等特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machines)的无人机费用预测模型,并应用于研制费用、维修保障费用预测。应用结果表明,LS-SVM具有较高的费用预测精度。     

基于快速支持向量机算法的灌浆地层识别

针对灌浆地层裂隙存在不确定性变化的特点,提出基于支持向量机(SVM)的灌浆地层智能识别方法,以提高地层识别能力.为了提高支持向量机模型的运算速度,采用几何方法求取支持向量,避免了二次规划算法求解.该算法根据支持向量的几何分布特点,从距离最近的样本点开始,通过不断地寻找违反KKT条件的样本点来找出支持向量.最后,选取大理岩石(较完整地层)和砂质板岩地层的部分灌浆实验数据样本建立灌浆地层的分类模型,用其他未训练的同分布的新数据进行地层识别验证.仿真结果表明,改进支持向量机分类方法简单有效,与神经网络方法相比有更强的泛化能力和更快的运算速度.     

不同氮化合物添加对羊草叶绿素和叶氮含量的影响

氮沉降是全球变化研究的热点问题之一。以内蒙古呼伦贝尔草甸草原优势种羊草为研究对象,分析不同氮化合物和不同剂量氮添加对羊草叶片叶绿素和叶氮含量的影响。结果表明:硝酸铵和硫酸铵两种氮素化合物对叶绿素和叶氮含量的影响没有显著差异;在两种氮添加均显著增加了羊草叶片叶绿素和叶氮含量,且随着氮浓度的增加,叶绿素和叶氮含量呈单峰模式;在两种化合物添加处理下,羊草叶绿素和叶氮含量之间呈显著正相关关系。     

冬小麦冠层叶片氮素营养方向反射光谱的预测

以2个小麦品种,4个氮素水平的裂区实验设计,对垂直垄平面上不同观测角度冬小麦冠层光谱与叶片氮素含量的关系进行研究。结果表明,在选择的10种光谱特征参量中,RVI与冠层叶片氮素含量相关性最高,不同角度RVI中,0°观测角的RVI的相关性最显著。对冠层不同角度RVI及叶片氮素进行多种模型拟合,其中0°的GROWTH模型拟合效果最好,建立的0°模型RMSE为0.3402,预测准确率达到90.3%,比180°模型预测精度高23.7%,比90°高5.5%;对2个小麦品种分别建立0°观测角GROWTH模型,普通蛋白型小麦J411模型RMSE为0.2915,反演准确率达到91.64%,ZY9507模型RMSE比J411高31%,预测准确率低3.3%,说明建立的模型更适合普通蛋白含量小麦品种叶片氮素含量检测。     

水氮耦合对冬小麦籽粒灌浆特性及产量的影响

在大田试验条件下,以冬小麦矮抗58为材料,在小麦生育期不灌水(W0)和拔节期灌水(W1)两个水分处理下,研究了不施氮肥(N0),180 kg/hm(2N1),240 kg/hm(2N2),300 kg/hm(2N3)4个施氮水平对冬小麦籽粒灌浆特性和产量的影响.结果表明:拔节期灌水处理小麦籽粒产量、氮肥农学利用效率明显高于不灌水处理,但灌水处理水分利用效率明显低于不灌水处理.相同水分处理下,不同施氮处理之间存在明显差异,且均以240 kg/hm2施氮处理产量最高.研究还发现,在拔节期灌水处理条件下,小麦籽粒灌浆后期存在"灌浆小高峰"现象,这可为最终提高籽粒千粒重,进而提高小麦籽粒产量奠定基础.综上所述,适宜的水分处理和合理的施氮量有利于提高小麦产量和水、氮利用效率.     

基于无人机高光谱影像的植被覆盖度遥感估算模型比较

为了探寻光谱解混模型估算植被覆盖度的精度及适用性,对广东省中山市民众镇义仓村内的一块香蕉林地,利用无人机高光谱数据,比较了3种植被覆盖度估算的经典模型(像元二分模型、Carlson模型和Baret模型)以及目前较为常用的3种光谱解混模型(线性光谱混合模型(Linear Mixed Model, LMM)、后验多项式非线性混合模型(Polynomial Post-nonliner Mixing Model,PPNMM)和考虑光谱变异的正态组分模型(Normal Compositional Model,NCM))估算植被覆盖度的效果. 实验结果表明:像元二分模型高估了植被覆盖度;Carlson模型低估了植被覆盖度;Baret模型在低植被覆盖度区域内高估了植被覆盖度、在高植被覆盖度区域内低估了植被覆盖度;LMM模型在高植被覆盖度区域有较好的估算效果;PPNMM模型在低植被覆盖度出现小幅度高估;NCM模型估算的效果最佳.     

拔节期追氮对冬小麦不同穗粒位籽粒特性的影响

以周麦18为材料,研究了底施纯氮120kg·hm~(-2)基础上拔节期不同追氮量对主茎穗和分蘖穗不同穗粒位籽粒特性的影响.结果表明:拔节期追氮,对主茎穗基部不孕小穗数、结实小穗率、不孕小穗率的影响达显著水平,对分蘖穗各性状的影响不显著.追氮处理下,结实小穗数和结实小穗率均高于不追氮处理.随追氮量增加,分蘖穗基部不孕小穗数增加,而主茎穗基部不孕小穗数低于不追氮处理.主茎穗及分蘖穗各穗位结实粒数和粒重均随小穗位升高呈先增后降二次曲线变化趋势,拐点分别位于9~10和6~9小穗位.拔节期追氮,促进了小穗粒数的增加,但二者之间并非正相关关系.主茎穗和分蘖穗不同粒位的粒数,以穗下部差异最大,尤以高追氮处理下差异显著.追氮对基部、顶部小穗第1、2粒位和中各小穗第3粒位粒重影响较大.主茎穗和分蘖穗第1、2粒位粒重显著高于第3粒位,而第1、2粒位粒重差异不显著.适量追氮增加了分蘖穗第3粒位粒重.本研究中,底施纯氮120kg·hm~(-2)基础上拔节期追氮100kg·hm~(-2)时,主茎穗及分蘖穗不同穗位与粒位的结实粒数、小穗重和单粒重均较高.     

基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.     

无人机可见光图像拼接算法的研究

无人机图像具有旋转,缩放,平移,遮挡,噪声等特点,使用SIFT(尺度不变特征变换)算法对其进行图像拼接,针对SIFT算法极值点搜索过程耗时多的问题,提出一种单维搜索极值点的改进策略;针对无人机图像拼接过程中因误差累积而导致全景图像扭曲的问题,采用改进的捆绑调整策略调整单应性矩阵,削弱误差累积的影响,保证图像较为平整的拼接.     

基于CSIFT算法的UAV影像配准技术研究

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)影像配准作为无人机数据处理的必要环节,一直是业界研究的关键技术.在传统配准中,由于只对灰度影像进行处理难免会产生特征混淆、误匹配等问题.本文分析了UAV影像的成像特点,采用CSIFT(Colored scale invariant feature transform)算法对UAV影像进行配准处理,并结合分块策略对配准结果进行优化.实验证明,CSIFT算法比传统SIFT(Scale invariant feature transform)算法在提取困难特征点时有非常明显的优势,尤其是在影像有较大倾角或较多水体等情况下,可以有效提高UAV影像配准效率.     

测墒滴灌对氮肥调控下冬小麦水分利用效率及灌浆动态的影响

为研究氮肥调控下测墒滴灌对冬小麦水分利用效率及灌浆动态的影响,通过2013-2015年的大田试验,在3个施氮水平(90 kg·hm~(-2)、240 kg·hm~(-2)和350 kg·hm~(-2))下,于冬小麦的播前、拔节期及开花期通过测墒补灌至土壤相对含水量为田间持水量的75%,以全生育期0灌溉及漫灌作为对照,分析了滴灌对冬小麦耗水量、水分利用效率、产量及灌浆特性的影响.结果表明:在滴灌条件下,田间耗水量随滴灌次数的增加而增加,而土壤贮水和降水占总耗水量的比例显著下降,灌溉水所占比例明显提高.施氮量为240 kg·hm~(-2)时,滴灌底墒水、拔节水和开花水的籽粒产量最大,达到10 109.79 kg·hm~(-2),WUE和IUE分别比漫灌显著提高50.52%和68.01%.在整个灌浆过程中,强势粒的灌浆速率均明显高于弱势粒,灌浆参数随施氮量的增加呈现先升高后降低的趋势,测墒滴灌能有效增加冬小麦的终极生长量,并且提高平均灌浆速率,提升灌浆能力.综合看来,施氮量为240 kg·hm~(-2),测墒滴灌底墒水、拔节水和开花水的产量和水分利用率较高,籽粒的灌浆能力较强.