郝一枫[1]（2021）在《农业物料微观力学检测系统研制与应用》文中研究表明农产品、农作物的力学特性是确定其机械损伤条件、优化工艺参数和机具设计参数的重要指标之一。现有研究通常使用万能材料试验机对样品的宏观力学特性进行检测,但农产品、作物的损伤往往是从微观组织的损伤开始并不断演变,样品宏观力学特性难以反映其微观结构的变形及损伤。因此,需要对加载过程中样品的应力、应变及微观结构变化信息进行同步获取,以全面评价样品力学特性,并获取微小损伤的产生条件。为此,论文研制了一种农业物料微观力学检测系统,试验获得了系统的检测性能与检测条件;以典型水果苹果、典型作物水稻茎秆为检测对象,开展了微观力学试验。主要研究内容与结果如下:（1）研制了农业物料微观力学检测系统,由驱动模块、应力-应变检测模块、数据采集模块、图像采集模块和控制及数据处理模块等组成,能够进行微观压缩、拉伸和弯曲试验,并同步获取样品受力、变形和微观结构变化;加载位移驱动、显微图像测量、样品形变测量的最大相对误差分别为2.00%、1.77%和1.33%,弹性系数检测的最大相对误差为0.94%,能够满足对农业物料微观力学特性检测的要求。（2）利用农业物料微观力学检测系统对常见水果苹果进行微观拉伸、压缩试验。结果表明,样品宽度、放置时间、固定方式和加载速度对检测结果的影响均不显着,较佳的检测条件为样品长、宽、厚分别为5 mm、5 mm和3 mm,取样后立即开始试验,压缩试验不使用粘合剂,拉伸试验利用粘合剂对样品两端面固定,加载速度为0.6 mm/min。苹果薄壁组织的拉伸弹性模量、压缩弹性模量分别为3.265±0.520 MPa、2.288±0.261 MPa;应变0-4%时,细胞并没有明显形变;不同位置的细胞形变并不同步,靠近载荷施加部位的细胞先产生形变,而组织中部的细胞在样品整体应变较大时仍没有明显形变;苹果薄壁组织在应力-应变曲线中屈服阶段前的应力最大值处会发生局部失效,产生不可逆的损伤;其后,随着应变进一步增大,局部失效开始出现在组织的其他部位。（3）利用农业物料微观力学检测系统对常见作物授粉期杂交水稻进行微观弯曲试验。结果表明:（1）不同节间的微观弯曲模量在抽穗初期、中期和末期分别为5.15-70.59 MPa、13.64-51.35 MPa和38.17-60.29 MPa,除第1节间外,其余节间的微观弯曲模量随时间增加而增大,在各个时期内随高度上升而减小;节间的弯曲失效应变在抽穗初期、中期和末期分别为0.10-0.23、0.17-0.26和0.12-0.24,并随着时间的增加而增大,在各个时期内随高度的上升而减小;节间的微观弯曲强度在抽穗初期、中期和末期分别为3.03-7.54 MPa、4.39-6.08MPa和4.50-7.54 MPa,在各个时期内随着高度上升而减小;节间的微观压缩模量在抽穗初期、中期和末期分别为4.36-62.98 MPa、10.44-72.22 MPa和23.50-139.22 MPa,随时间的增加而增大,在各个时期内随高度上升而减小;叶鞘能够为节间提供额外的支撑作用,尤其是对于较高的节间;（2）施加赤霉酸后杂交水稻父本的株高显着增加,且其主要来源于第2及第3节间的伸长,但其弯曲模量以及压缩弹性模量显着下降;虽然节间的纤维素结晶度在喷洒赤霉酸后有所上升,但第2至第4节间的弯曲模量在抽穗初期及中期显着下降;（3）授粉期内,对于直径变化较小的节间,宏观与微观弯曲模量变化趋势较为接近,但对直径有所变化的节间,更大的直径导致了更小的宏观弯曲模量测量值;宏观力学特性试验检测的宏观力学特性难以反映茎秆壁本身的力学特性,需要对小尺度的样品进行检测。
陈德来[2]（2021）在《小麦光腥黑粉菌对小麦花药发育的影响》文中研究指明小麦光腥黑粉菌（Tilletia laevis Kühn）引起的小麦光腥黑穗病（common bunt）在春小麦和冬小麦上都有发生,遍布世界的小麦种植区。目前,对于小麦光腥黑粉菌侵染对小麦花器发育的影响尚未完全清楚。本研究以小麦光腥黑粉菌及其高感小麦品种“东选3号”为供试材料,优化了小麦光腥黑粉菌的人工培养条件,并利用超高效液相色谱质谱联用技术定性定量分析了小麦光腥黑粉菌5个发育时期胞外代谢物及其对菌丝发育的影响。利用显微技术对健康植株和病株各发育时期的营养器官及花药、绒毡层和花粉进行了形态和细胞学观察,并采用转录组测序技术分析了小麦光腥黑粉菌侵染小麦花药7个发育时期淀粉和蔗糖代谢通路,并挖掘获得了参与淀粉和蔗糖代谢通路关键基因种类及表达特性。取得主要结果如下:1.试验通过不同培养基和培养条件的筛选与优化小麦光腥黑粉菌冬孢子萌发的培养条件,发现以土壤浸出液为最佳培养基,温度16℃、p H 7.0、转速150 rpm和接种量1.2×105个孢子/ml作为其最佳培养条件。优化后小麦光腥黑粉菌冬孢子的萌发率提高10%,对小麦植株侵染率提高5%。2.采用超高效液相色谱质谱联用技术,在小麦光腥黑粉菌冬孢子、先菌丝、初生担孢子、H体和次生担孢子等5个发育时期共检测出743种代谢产物,显着差异代谢物101种,主要集中在有机酸及其衍生物,有机杂环化合物,脂类和类脂分子等8类。KEGG代谢通路分析表明,差异代谢物显着富集于蛋白质消化吸收、氨基酸的生物合成、癌症的中心碳代谢等15条代谢途径;冬孢子活化过程共有差异代谢物285种,富集在蛋白质消化吸收等4条代谢途径;先菌丝时期共有差异代谢物112种,富集在氨基酸的生物合成等4条代谢途径;初生担孢子时期有差异代谢物77种,富集在苯丙烷代谢等代谢途径;H体时期有差异代谢物40种,富集在亚油酸新陈代谢等7条代谢途径;次生担孢子时期有差异代谢物84种,富集在肠道免疫网络的Ig A生产和癌症中的胆碱代谢途径,此时期产生的青霉素含量增加了232.08倍。青霉素可诱导植物产生赤霉素,进而影响花药的发育,推测青霉素为小麦光腥黑粉菌的主要致病代谢物。3.根据小麦花药细胞在发育过程中的变化特征,建立花药发育时间轴,划分为减数分裂前时期、减数分裂时期、四分体时期、早期小孢子时期、晚期小孢子时期、二核花粉时期和三核花粉时期等7个时期,并发现小麦光腥黑粉菌经花丝侵入花药后依次侵染药壁细胞和生殖细胞。侵染引起小麦花药表皮细胞、药室内壁细胞和花粉母细胞的数量减少,中间层细胞和绒毡层细胞数量增多;表皮细胞、药室内壁细胞和中间层细胞的细胞体积增大,花粉母细胞体积减小且变形;侵染引起中间层细胞和绒毡层细胞解体延迟、花粉母细胞不均等分裂、四分体胼胝质降解延迟、大多数晚期小孢子不能发育为二核花粉、花粉内淀粉积累减少、花药内的活性氧在晚期小孢子大量累积、防御系统的SOD、CAT和POD活性显着上升。4.基于转录组学对小麦光腥黑粉菌侵染后花药7个发育时期测序分析,共获得495.08 Gb的高质量Clean Data,筛选获得27164个差异表达基因,其中10649个上调,16515个下调表达基因。病原菌侵染花药发育的减数分裂前时期有3553个基因上调表达,2083个基因下调表达;减数分裂时期有930个基因上调,4070个基因下调;四分体时期有186个基因上调,1056个下调;早期小孢子时期有960个基因上调,1811个基因下调;晚期小孢子时期有2267个基因上调,2627个基因下调;二核花粉时期有1129个基因上调,2286个基因下调;三核花粉时期有1624个基因上调;2582个基因下调。从上调和下调的基因分布看出,随着侵染花药发育时间的延长,下调表达的基因比上调表达的基因明显增多。差异基因的KEGG通路分析发现差异基因富集到内质网中的蛋白质加工、淀粉蔗糖代谢、植物与病原菌互作、苯丙烷生物合成和植物激素信号传导通路,且挖掘获得两个关键基因,调控淀粉合成的2-GBSS I和蔗糖转运的Ta SUT1A。同时,基于生理指标、组织化学分析及基因定量表达的结果表明,侵染花药出现了淀粉、蔗糖含量下降、花药细胞壁转化酶和液泡转化酶活性下降的现象。以上结果说明小麦光腥黑粉菌侵染花药败育的关键时期为晚期小孢子,绒毡层细胞程序性死亡延迟是花粉败育的主要原因;淀粉合成及蔗糖转运的基因表达下调,花药发育早期绒毡层和小孢子的蔗糖运输受到干扰,淀粉合成受阻,小孢子营养供给不足,最终导致花粉败育。小麦光腥黑粉菌侵染花药育败机制与糖运输受阻密切相关。
谢若瀚[3]（2020）在《果树地上部锌营养的利用特征与稳态机制研究》文中研究说明锌是植物必需的微量营养元素,直接或间接参与植物体内的代谢过程,被誉为“生命之花”、“智慧元素”。然而,全球土壤缺锌状况十分严重,且大部分果树对缺锌敏感,每年有大量果园因为作物缺锌导致严重的果实减产与品质下降。本研究以缺锌敏感的典型高价值果树作物（苹果、扁桃等）作为供试材料,综合运用高通量金属组学分析技术（Micro-XRF、Nano-XRF、XAS、ICP-MS）,结合稳定性同位素示踪、超低温高压冷冻-冷冻置换（HPF-FS）、超高效液相色谱-质谱联用（UPLC-MS/MS）、实时荧光定量PCR等技术,针对果树缺锌敏感问题,系统研究了落叶果树作物中锌营养的运输机制、稳态调节、需求规律与利用特征,并进一步结合果树补锌困难的生产实际,探究果树叶片对叶面锌肥的吸收机理。取得的研究结果如下:1.以金冠苹果（Malus domestica‘Golden Delicious’）两年生幼苗为试验材料,研究不同外源锌处理条件下对苹果韧皮部锌运输能力的影响。结果发现苹果缺锌症状的显现存在一定滞后性,在早期缺锌时,其叶片锌含量处于缺锌临界值,但并不会显现出明显的缺锌症状,表现为隐性缺锌状态,该状态下果树幼叶中锌含量和维管束中的锌信号高于成熟叶和老叶,茎韧皮部中的锌积累也显着高于木质部,且能将更多吸收的稳定性同位素68Zn转运至幼嫩叶片中。可见,早期缺锌可以诱导锌迅速从老叶（源）中释放出来,通过韧皮部高效地再转运至新生器官（库）内,以弥补新生器官对锌养分的需求。该结果表明苹果能迅速响应外界缺锌信号,韧皮部对锌的再转运能力会根据外源锌可利用度进行调节。2.以金冠苹果（Malus domestica‘Golden Delicious’）两年生幼苗为试验材料,在明确苹果树对锌的再转运能力的调控基础上,进一步探究隐性缺锌状态下锌的韧皮部运输的生理和分子机制。结果发现隐性缺锌果树的韧皮部中,锌以烟酰胺螯合态存在的比例高于对照植株,烟酰胺合成相关基因Md NAS3与烟酰胺锌转运相关基因Md YSL6的表达量在隐性缺锌时显着提高,说明早期缺锌信号会诱导果树体内烟酰胺的合成,加速烟酰胺对锌的螯合作用,促进锌以烟酰胺锌结合态的形式进行韧皮部运输。该过程能使锌养分被高效地供应至植株的新生器官中,为新生器官在生长发育过程中对锌养分的大量需求提供保障,该过程是苹果应对早期缺锌胁迫的关键机制。3.选取金冠苹果（Malus domestica‘Golden Delicious’）为试验材料,研究其营养生长期对锌的分配、储存与再利用。对苹果生长期、休眠期和萌芽期植株不同器官中锌的分布进行微纳米尺度的原位表征,发现在果树旺盛生长期,茎节点作为果树体内养分转运的重要枢纽,其维管束中的锌含量远远高于茎组织中的其他部位,该部位中锌的主动储存很可能是侧芽中锌养分的重要来源之一;在果树休眠期,芽是果树储存锌养分的关键场所,为提高养分利用效率,果树会优先将锌养分区隔在具有高度代谢活性与发育能力的分生组织及其附近的维管束运输系统中;此外,休眠芽内锌与磷元素在细胞与亚细胞水平的空间分布上具有显着的相关性,进一步研究发现锌在植物休眠芽中以植酸结合态的形式储存,果树春季顶芽的萌动会伴随着芽中维管束的快速发育与植酸锌的降解,促进芽中储存锌养分的快速释放和再利用,为早春果树锌的养分需求提供保障。4.选取美国加州主栽扁桃品种[Prunus dulcis（Mill.）D.A.Webb]为试验材料,研究其生殖生长期对锌的需求规律与运输分配。从组织、细胞和亚细胞水平上表征扁桃从开花到结果过程中锌在各重要生殖器官（包括花朵、花粉管、花药、花粉粒、果实和种子等）内的时空分布特征,发现在扁桃的雌蕊中,花柱中间的引导组织是锌的重要贮存库;在雄蕊中,锌则大量储存于花粉粒,且优先分布在花粉粒边缘的膜上,药隔表皮细胞的细胞膜和药室的内壁是锌在花药中的主要积累位点;对于扁桃等坐果量大的果树作物而言,其果实发育期容易出现“短暂的缺锌效应”,进一步探究发现该现象产生的内在因素来源于果实发育过程中植株体内锌养分供求关系的不平衡,硬核期果实对锌养分的需求量远远大于其他发育时期,但锌在运输过程中会大量区隔于花柄和种皮中,成为锌从母体向子代组织运输的两大瓶颈,极大降低了锌迁移进入果实的效率。5.针对传统叶面肥肥效评价方法具有破坏性采样、易产生污染等缺陷,构建了植物体内基于同位素示踪结合金属组分析技术的叶面锌肥精准原位评价体系,并利用该体系进一步研究果树叶片表皮特性（毛状体密度和气孔开闭）对其叶面锌吸收的影响;通过在植物叶片细胞与亚细胞水平上原位表征锌的跨角质层渗透过程,发现叶表皮对叶面锌肥的弱渗透性来源于叶片角质层细胞壁对锌的吸附固定作用,该过程是影响叶面肥肥效的重要因素。进一步评估叶片吸收锌肥后锌元素与叶内原有其他元素的交互作用,并探究了叶面吸收的锌肥在叶中的形态转化过程。综上,本研究探明了不同外源锌处理条件下苹果对缺锌胁迫的响应以及隐性缺锌情况下果树的锌稳态调节,提出了由烟酰胺介导的高效锌再转运是果树应对早期缺锌胁迫的重要机制;系统解析了果树作物在营养发育期、休眠期、萌芽期和生殖发育期中锌在不同器官、组织和细胞中的原位分布特征和赋存形态转化,揭示了果树年生长周期中对锌养分的需求和利用规律;并进一步明确了叶片表皮特性对作物叶面锌吸收的影响,提出叶片角质层细胞壁对锌的固定作用是影响叶面锌肥肥效的重要因素之一。上述研究结果为进一步改善果树作物锌营养的科学管理,优化与改进果树锌生物强化技术,以及研发新型叶面锌肥及其促效技术提供了科学依据。
王亚群[4]（2020）在《基于数据增广和特征融合的花粉细胞图像识别》文中研究说明花粉细胞图像识别在空气检测、化石鉴定、蜂蜜质量控制、植物年代测定与跟踪等环境和医学领域扮演着重要角色。传统花粉细胞图像识别基于人工进行特征设计,并使用机器学习方法进行分类识别,不仅对从业人员的植物形态学知识与实践经验要求较高,而且通常需要复杂的特征工程。而基于卷积神经网络的花粉细胞图像识别能够避免复杂操作产生不可控的精度误差,实现花粉图像高效、可靠的分类识别。为此,本文开展基于卷积神经网络的花粉细胞图像识别研究,主要工作和贡献总结如下:（1）针对花粉细胞图像采集、成像困难造成的数据集规模较小问题,设计了一种基于数据增广的花粉细胞图像识别方法。在POLEN23E花粉细胞图像数据的基础上,加入三种分割花粉细胞图像数据集,并对POLEN23E数据集进行基于Mixup算法的统计学增广,构建了 MixupPOLEN23E+CPOELN23E等多个增广花粉细胞图像数据集。实验表明,MixupPOLEN23E+CPOELN23E增广图像集取得了较好识别效果,本文的数据增广方法将花粉细胞图像识别准确率平均提升3.4%-4.6%,有效弥补了样本量不足的缺陷。（2）针对花粉细胞图像识别困难问题,设计了一种基于特征融合的花粉细胞图像识别方法。一方面对花粉图像进行传统特征提取,构建基于词频的视觉词典,并与深度残差网络特征图进行级联融合,加强样本的特征学习。另一方面在网络中引入了 Focal Loss损失函数,减小了简单/困难样本识别差异。实验表明,基于特征融合的识别方法能有效改善花粉细胞图像特征提取质量,提高花粉细胞图像识别精度。
林国强[5]（2020）在《高温胁迫下水稻幼穗及颖果发育的研究》文中研究说明水稻是全世界最重要的粮食作物之一,超过一半的人口以水稻为主食。在人口爆炸式增长的前提下,水稻的产量和质量日益受到人们的关注。然而全球变暖影响水稻的生长发育过程,导致发育异常、产量下降、品质变差。水稻可分为籼稻和粳稻两个大的类群,而不同类型的水稻对高温的响应不同。为探明不同时期高温对不同类型水稻籽粒发育的影响,本研究采用盆栽试验的方式,在2017年和2018年分别研究了幼穗发育期高温对籼稻和灌浆期高温对粳稻发育的影响,观测农艺性状和产量指标,采用体视显微技术观察幼穗及颖果的生长和发育过程,使用树脂切片技术观察胚乳细胞及淀粉体的发育,利用快速粘度分析仪、X-射线衍射仪、傅里叶变化远红外光谱、13C固体核磁共振波谱分析等技术研究了高温胁迫下水稻淀粉的理化性质参数变化。主要研究结果如下:（1）花粉充实期高温胁迫促进籼稻幼穗早期发育,加快幼穗分化进程,致使高温胁迫下籼稻花粉充实过程受阻,花粉粒变形或积累不足。（2）穗期高温胁迫后籼稻颖果生长速度加快,颖果变小,产量下降,表观直链淀粉含量降低,导致淀粉有序结构增加,糊化温度升高,峰谷粘度、低谷粘度和最终粘度上升。高温组籼稻淀粉与同期对照组相比拥有更大的溶胀点、耐剪切力。（3）穗期内各时期高温处理均影响了水稻淀粉的积累和成熟淀粉的晶体结构。一次枝梗分化期和雌雄蕊原基分化期高温组水稻淀粉的单螺旋结构较多,无定形峰和双螺旋结构较少。而花粉充实期高温则显着增加了水稻淀粉的无定形峰面积,同时减少了单螺旋和双螺旋结构的比例。一次枝梗分化期和雌雄蕊原基分化期高温抑制了籼稻果皮和胚乳细胞的发育和淀粉积累,导致淀粉颗粒变小和退化率降低,而花粉充实期高温则增大了淀粉颗粒,增加了淀粉积累。（4）灌浆期高温抑制粳稻整体长势,同时加快水稻颖果早期发育,降低结实率和千粒重等农艺性状指标,导致产量下降,但并未对淀粉结晶结构造成影响。本研究表明,穗期两个阶段的高温对籼稻颖果发育和淀粉性质的影响部分相似,但也有显着差异,而灌浆期高温导致粳稻花粉粒变形,从而降低成熟水稻产量。以上研究结果不仅丰富和深化了高温胁迫下水稻的研究,而且为高温胁迫下水稻的生长发育以及淀粉的加工和利用提供了重要的参考依据。
姚志凤[6]（2019）在《小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究》文中研究指明小麦条锈病是影响我国小麦优质、高产的重要真菌性气传病害,具有分布广、流行性强、危害大等特点。加强对小麦条锈病的早期检测和预测预报,对于减少经济损失、控制农药滥用、保证粮食安全具有重要的意义。本研究利用光谱分析、图像处理、GIS及机器学习等新一代信息技术手段与传统植物保护技术融合的方式,探究小麦条锈病的发病机理、病害光谱特征和传播规律,开展基于热红外和高光谱技术的小麦条锈病早期快速诊断、病害识别与严重度评估,基于Arc GIS和拉格朗日混合单粒子轨迹模型的小麦条锈病夏孢子时空动态分布,基于生境信息的智能化预测预报技术研究,以期为小麦条锈病早期诊断和预测预报提供新思路、新方法和新途径。论文主要内容与结论如下:（1）提出了一种基于热红外成像技术的小麦条锈病早期检测方法,实现了小麦条锈病潜育期叶片的快速、无损检测。利用热红外成像技术连续16天采集小麦样本的热图像,探究小麦叶片温度在早期病害胁迫下的变化响应。结果发现,热红外图像可在接种后第6天将受到侵染但未显症的小麦植株与健康植株区分开来,较肉眼观察提前了4天;且随接种天数的增加,健康小麦叶片平均温度和最大温差无明显变化,而接种病菌的小麦叶片的平均温度呈逐渐下降趋势,最大温差则逐渐增大,接种后第16天,接种叶片的平均温度比健康叶片低2.22℃,最大温差比健康叶片高1.8℃。（2）针对小麦条锈病病情严重度主要依靠植保专家根据经验目测定级,存在劳动强度大、效率低的问题,提出了一种基于热红外成像技术的小麦条锈病严重度定量评估方法。在对不同严重度的小麦条锈病叶片的热红外图像有效增强的基础上,分别采用最大类间方差法和温差阈值法提取染病区域,并根据条锈病染病区域占总叶片面积的比例对小麦条锈病病害严重程度进行评估。通过计算64个样本的染病面积占比,并与实际植保人员目测的病情严重度进行拟合分析表明,本文方法检测的病害严重度与实际病害程度相关系数R在0.97以上,说明基于热红外图像的方法可以成功提取小麦植株的病害区域并用于小麦条锈病严重度的评估分析,为小麦病害严重度评估提供了一种新的方法。（3）提出了一种基于高光谱成像技术的小麦条锈病早期检测方法。连续采集不同侵染天数下小麦叶片的高光谱图像和相应的叶绿素含量,通过化学计量法研究小麦条锈病早期胁迫阶段,叶片的叶绿素含量与高光谱信息的响应特性,并建立了基于PCA-BPNN的小麦叶片叶绿素的预测模型,校正集决定系数RC2和预测集决定系数RP2分别为0.921和0.918。同时,利用数字图像处理技术,绘制小麦条锈病潜育期的叶绿素可视化分布图,实现了小麦病害早期侵染检测的可视化。结果表明,基于高光谱的小麦条锈病可视化检测方法可在条锈病侵染后第6天检测到小麦病斑,较肉眼观察提前了34天。（4）针对小麦条锈病与白粉病在田间常常混合发生,却因病源和发病机理不同而需要鉴别区分和对症下药的问题,提出了一种基于高光谱成像技术的小麦不同病害的诊断与鉴别方法。利用HyperSIS高光谱成像系统采集小麦条锈病、白粉病和小麦健康叶片的光谱数据,通过PCA、SPA、CSAR等方法提取光谱特征,建立LS-SVM和ELM病害分类模型,并对模型进行识别试验。结果表明,PCA-ELM识别模型最优,对校正集和预测集的预测准确率分别为99.58%和100.00%,且该模型仅包含560nm、680nm和758nm 3个波段,为开发便携式小麦病害鉴别仪器提供了依据。（5）小麦条锈病病原菌孢子随气流传播是病害大规模爆发流行的根源,针对这一特点,提出了一种基于夏孢子时空动态分布的小麦条锈病预测模型。利用Arc GIS和全球再分析数据,建立基于拉格朗日混合单粒子轨迹的数值模型,对小麦条锈病夏孢子进行大区域长时间序列的传播轨迹和沉降模拟。结果表明,小麦条锈病夏孢子的传播呈现本地传播与省际间相互传播两种方式,既存在本地迭代进化,也存在不同省市间交叉扩散,为我国小麦条锈病周年侵染循环理论提供了高空气流的佐证;同时,单次的小麦条锈病外传轨迹与沉降分析,可用于突发性天气下,即时模拟预报空中病菌孢子的扩散趋势,为条锈病的短期预报提供支持;而大尺度长时间序列的多次传播轨迹聚类、沉降叠加分析,为气传性小麦条锈病病害远程传播的中长期预测提供了一种新思路。（6）针对现有模型多以数理统计分析为主,预测稳定性差的问题,提出了一种基于生境信息的小麦条锈病预测模型。在对小麦病害生境信息相关性分析和有效降维的基础上,分别建立了反向传播网络和支持向量机的小麦条锈病预测模型,并通过遗传算法和粒子群算法优化网络参数和结构,最终建立GA-BP和PSO-SVM的预测模型。结果发现,两个模型的校正集的准确率均为100.00%,但在预测集的准确率上,PSO-SVM优于GA-BP模型,且平均耗时更短,表明基于SR-PSO-SVM的小麦条锈病预测模型更适用于小麦条锈病流行程度的中长期预测。
王震[7]（2019）在《基于图像处理的稻瘟病孢子和白穗表征识别研究》文中研究指明稻田病虫害的发生是造成水稻减产,影响稻米质量的主要因素,防止稻田病虫害的发生以早期预防为主,目前早期预防手段主要是根据生产经验对稻田进行药物全覆盖式植保,虽然取得了较好的防治效果,但大量药物残留也带来了粮食食品安全和环境污染等巨大副作用。如何因病、因虫精准植保,是响应国家减肥减药农业生产战略所面临的重点研究方向。精准植保首先要识别和预测病虫害的发生,病原菌孢子是稻田真菌病害微观层面的诱发因素,白穗是病虫害宏观层面的危害表征,将病原菌孢子和白穗表征作为识别和预测稻田早期病虫害发生的指标,能够在病虫灾害发生的初期进行精准防治和有效预警,对稻田植保减少药物使用有着重要意义。本文选取病原菌孢子和白穗表征作为监测指标,从稻田病害前期的病原菌孢子识别和病虫害发生初期造成的白穗表征识别两方面研究入手,以田间孢子自动捕捉仪和小型多旋翼无人机航拍系统为数据信息采集平台,利用电子显微镜成像技术、数字图像处理技术,结合机器学习算法,对稻田病虫害初期的发生进行识别和预测,为稻田病虫害的早期预防、精准植保提供理论依据和生产指导。本文针对山东稻区病虫害,展开稻瘟病病原孢子和病虫害白穗表征图像识别研究,同时,对试验稻田进行病虫害人工调查,将稻瘟病病情指数与稻田实时识别的稻瘟病孢子数量、螟虫害危害指数与无人机识别的白穗数量建立关联,为稻田病虫害预警提供监测指标,以进行实际植保生产指导。本文开展的主要工作和取得的结论如下:1.设计一种田间孢子自动捕捉仪,实现全天候、多时间段稻田病原菌孢子连续自动采集。该装置采用间歇式静态工作方式,简易、便携,一次可携带6片载玻片,每片载玻片可自由设定采样时间,采样完毕自动切换载玻片。项目期间利用该装置共采集30970幅田间孢子图像供试。设计一种基于小型多旋翼无人机的稻田冠层图像样本采集方案,实现大面积稻田全覆盖式农情采样。该方案充分发挥小型多旋翼无人机快速、实时、远程等优点,不但破解稻田环境不适合地面机械进入的难题,而且弥补布点式采样造成数据不全面的不足。项目期间利用小型多旋翼无人机共采集11799幅稻田白穗图像供试。2.提出一种基于梯度方向直方图特征（HOG特征）的加性交叉核支持向量机（IKSVM）检测稻瘟病孢子方法。该方法首先对显微图像分析系统预处理的稻瘟病孢子图像利用Gamma校正法调节图像的对比度,抑制噪声干扰;然后提取孢子图像的HOG特征作为输入向量,输入到支持向量机中,构建加性交叉核支持向量机分类器;最后通过机器学习训练得到稻瘟病孢子分类器。为测试所提出的HOG/IKSVM方法的综合性能,分别选用HOG/线性SVM方法与HOG/径向基核SVM（HOG/RBF-SVM）方法做对比试验。试验结果表明,IKSVM在面对菌丝、杂质的干扰时总体识别效果最好,总体识别率可以达到98.2%,高于HOG/线性SVM方法的79%;在平均检测时间上,HOG/IKSVM方法的平均检测耗时仅为HOG/RBF-SVM方法的1.1%。HOG/IKSVM方法在病原孢子识别上,不但总体识别率高,而且检测速度也有大幅度提高,检测速率逼近线性SVM,符合孢子室内检测快速、准确的要求。3.提出一种基于Haar-like特征结合Adaboost学习算法的稻田白穗表征识别方法。该方法以小型多旋翼无人机为采集平台,机载图像采集设备采集稻田冠层图像,进行预处理后作为白穗识别的研究对象。方法引入4类Haar-like特征模型,为验证特征模型的性能,设计了各类Haar-like特征模型以及多类Haar-like特征模型组合的识别性能对比试验,试验结果表明4类Haar-like特征及其组合特征中,C类+D类Haarlike组合特征对分类器性能提升强于其他特征。采用C类+D类Haar-like组合特征进行Adaboost训练学习,生成白穗表征识别用的强分类器,在测试集样本容量为550的情况下（正样本190个,负样本360个）进行识别试验。经试验,稻田白穗的正确识别率和误识别率分别为94.21%和3.33%,算法可以有效的抑制绝大多数的稻田背景、稻叶遮挡、稻穗黏连等复杂情况的影响,不过对于高强度光照和严重遮挡情况下的识别,算法还有待进一步优化和提高。为验证算法性能,设计了同轮廓波特征算法的对比试验,试验结果表明,C类+D类Haar-like组合特征识别效果优于轮廓波特征识别。采用C类+D类Haar-like组合特征,经Ada Boost训练学习得到的强分类器对测试集中的65张图像,423个白穂样本进行在线识别试验,结果表明:白穗识别率可达93.62%,误识别率为5.44%。4.设计2018、2019年度稻田病虫害危害指数与稻瘟病孢子数量、白穗表征数量的拟合试验。试验从约6000m2稻田中的“圣稻13”和“圣稻19”两个品种上进行,分别分析稻瘟病病情指数与稻田空气中稻瘟病病原孢子数量、螟虫虫害指数与稻田白穗识别数量之间的关系。试验数据表明:1)稻瘟病病情指数与当前稻瘟病孢子识别数量、5-7天前稻瘟病孢子识别数量均呈正相关关系,当稻瘟病孢子综合数量多于50个/400 m2时,稻瘟病病情指数与两个时间段的孢子识别数量均具有较好的相关性。2018年度和2019年度,调查区内稻瘟病病情指数与当前稻瘟病孢子识别数量、5-7天前稻瘟病孢子识别数量相关性决定系数R2区间分别为（0.677,0.903）和（0.557,0.925）,且随着孢子识别数量的增加,相关性更为显着;5-7天前的稻瘟病孢子识别数量拟合度优于当前稻瘟病孢子识别数量,可作为稻瘟病病害发生的预警指标;2)稻田螟虫亩活虫量与当前白穗识别数量、10-12天前白穗识别数量均呈线性正相关关系。2018年度和2019年度,调查区内螟虫亩活虫量与当前白穗识别数量、10-12天前白穗识别数量相关性决定系数R2区间分别为（0.936,0.999）和（0.961,0.999）,相关性显着;10-12天前白穗识别数量的拟合度最好,故可将10-12天前的无人机识别稻田白穗数量作为预警稻田螟虫危害发生的最佳参数指标。
韩丽萍[8]（2019）在《花粉图像纹理特征提取方法的研究》文中研究表明花粉颗粒的分类识别在花粉过敏控制、刑事侦查、石油勘探以及古气候重建等领域有着重要应用。但传统的花粉颗粒分类识别方法主要是依靠显微镜的人工目视检查,需要操作者具有丰富的孢粉形态学专业知识,鉴别过程耗时费力且易受操作者主观意识影响,准确度普遍不高。鉴于显微镜下的花粉图像有着跟普通图像类似的结构、纹理特征,利用计算机对花粉颗粒进行分类识别已经成为花粉鉴别的有效手段。但现有的花粉图像分类识别方法仍存在些许不足,主要包括以下两方面:现有描述子大多对噪声敏感、对花粉图像的旋转缩放没有较好的鲁棒性;多数描述子将多种特征融合,旨在利用不同特征的优点来构建花粉图像的最优表示,但这也大大增加了算法的时间复杂度,不利于花粉图像的实际分类识别。针对以上问题,本文对花粉图像的纹理特征提取方法进行研究,主要的研究内容包括:（1）针对传统局部二进制模式（LBP）有着对噪声敏感、对图像旋转变化的鲁棒性不高等问题,对传统局部二进制模式进行改进,提出一种基于主梯度编码的局部二进制模式,并将其应用于花粉图像的分类识别。该方法首先计算图像块在主梯度方向上的梯度幅值;其次,分别计算图像块的径向、角向以及复合梯度差;然后,根据各图像块的梯度差进行二进制编码,采用自适应权重分配策略为二进制编码自适应分配权重,并计算花粉图像在径向、角向以及复合方向上的LBP特征直方图;最后,将不同尺度下的纹理特征直方图融合,将融合特征用于花粉图像的分类识别。实验结果表明,该方法对花粉图像的噪声、旋转和缩放具有较好的鲁棒性。（2）针对花粉图像的纹理变化范围相较于普通纹理图像较小,过宽的量化区间难以捕捉不同花粉图像的细微纹理差异的问题,提出一种局部十进制模式（LDP）,并将其应用于花粉图像的分类识别。该方法通过增加量化区间的数量、缩小量化区间的范围来捕获花粉图像的细微纹理差异,首先将花粉图像的梯度图像分解到8个方向,找出最大、最小以及中位梯度方向;其次,计算像素块在各梯度方向上的梯度幅值;然后,根据各量化区间内的像素块的数量进行十进制编码;最后,计算最大、最小以及中位梯度方向上的LDP特征直方图,将融合的特征用于花粉图像的分类识别。实验结果表明,该方法的平均正确识别率能达到90%以上,且识别效率也高于部分对比方法。
雷雨[9]（2019）在《小麦条锈病的高光谱检测与空气中夏孢子监测方法研究》文中研究说明小麦条锈病一直是威胁我国西北、西南、华北和淮北等冬麦区和西北春麦区的重要病害,是我国重要的农作物病害防控对象,农业农村部每年均投入大量的人力和物力用于病情调查和监测,但由于缺乏有效地对病害进行早期监测和预报的技术,造成条锈病易流行和暴发,给小麦生产带来了极大的损失。小麦条锈病是一种气传性真菌病害,真菌夏孢子菌源数通过气流传播是影响小麦条锈病发生和流行的主要原因,传统的小麦条锈病病情调查和条锈病菌夏孢子监测方法具有工作量大、效率低,且随工作时间准确性降低等缺点,导致难以把握大尺度农田病情和真菌孢子的实时和动态变化情况。为了快速、准确地对小麦条锈病病害程度进行分级评估以及实现田间空气中小麦条锈病夏孢子数量的远程实时监测,本文重点研究小麦条锈病病害程度分级方法、真菌夏孢子显微图像的分割和计数方法以及空气中的夏孢子捕捉和显微图像远程实时采集装置和软件系统方法,为最终实现基于物联网的广域范围内空气中小麦条锈病菌夏孢子数量的远程实时预测预报奠定基础。论文主要研究内容和结论如下:（1）为了快速、准确地对小麦条锈病病害程度进行分级评估,提出了一种基于高光谱成像的小麦条锈病病害程度分级方法。首先利用HyperSIS高光谱成像系统采集受条锈菌侵染后不同发病程度的小麦叶片高光谱图像,通过分析叶片区域与背景的光谱特征,对555 nm波长的特征图像进行阈值分割获得掩膜图像,并用掩膜图像对高光谱图像进行掩膜处理,提取仅含叶片的高光谱图像;然后用主成分分析法得到利于条锈病斑和健康区域分割的第2主成分PC2图像,采用最大类间方差法分割出条锈病斑区域;最后根据条锈病斑区域面积占叶片面积的比例对小麦条锈病病害程度进行分级。试验结果表明:测试的270个不同小麦条锈病病害等级的叶片样本中,265个样本可被正确分级,分级正确率为98.15%,为田间小麦条锈病病害程度评估提供了基础,也为小麦条锈病抗性鉴定方法提供了新思路。（2）为解决分水岭算法对粘连夏孢子经距离变换后常存在多个局部极小值而产生的过分割问题,研究并提出了一种基于改进分水岭的夏孢子分割计数算法。该算法首先用K-means聚类分割及形态学处理方法将夏孢子目标区域从背景中分割出来,接着对夏孢子二值图像进行距离变换,对距离变换后的夏孢子灰度图像提取局部最小值,并将局部最小值作为梯度图像的局部最小值,然后利用分水岭算法分割粘连夏孢子,对3857个夏孢子进行分割和计数试验,正确率达到了92.6%,比传统的基于距离变换的分水岭算法提高了13.0%,得到了较好的分割计数结果,很好地解决了夏孢子的过分割问题,可实现夏孢子的高效和准确计数。（3）针对多孢子粘连分割计数困难的问题,提出了一种基于凹度和轮廓段融合的夏孢子分割计数算法。该算法首先通过形状因子和面积对图像中目标区域进行粘连判定,判定为单个孢子的区域直接拟合并计数,对判定为粘连孢子的边缘轮廓,基于凹度提取出轮廓上的凹点,并通过凹点将边缘轮廓分割成多个轮廓段,用距离测量和偏移误差方法对粘连孢子轮廓段进行融合来以判别同一孢子的轮廓段,最后对同一孢子的轮廓段采用最小二乘椭圆拟合算法进行椭圆拟合,并统计椭圆的个数。对120幅夏孢子图像进行计数试验,并与改进分水岭分割计数算法进行对比,结果表明,该文算法最低计数准确率为92.7%,最高计数准确率为100%,平均计数准确率为98.6%,比改进分水岭分割计数算法高6.0个百分点,表明该文算法有效地提高了小麦条锈病夏孢子计数精度,可为田间在线式小麦条锈病夏孢子监测装备的开发提供技术支持。（4）为实现空气中夏孢子捕捉和显微图像的远程自动采集,提出了一种高放大倍数、高分辨率的小麦条锈病菌夏孢子显微图像远程采集系统的设计方案,并设计了系统软硬件。针对现有孢子捕捉设备需人工定时换取载玻片、不能自动采集等问题,基于ARK-1123C型嵌入式工控机和显微镜数字摄像头,设计实现了自动取载玻片、涂脂、空中孢子捕捉、孢子显微图像采集、载玻片回收等一系列功能,且可根据用户需求远程设置孢子捕捉和显微图像采集参数,采集的图像通过无线网络传输到远程服务器中。为了验证系统的性能,在小麦田间进行了40 d的系统综合试验测试。测试结果表明,系统可长时间稳定工作,能够远程实时采集放大400倍的4096像素×3288像素的夏孢子显微图像。该系统能够实时采集和远程传输小麦条锈病菌夏孢子显微图像,可满足野外小麦田间空气中夏孢子监测的需求,为农田空气中小麦条锈病菌夏孢子的自动计数及条锈病的监测提供重要技术支持。（5）开发了小麦条锈病菌夏孢子图像分割与计数软件。为了实现对小麦条锈病菌夏孢子的自动计数,基于MATLAB GUIDE平台和LCC编译器开发了基于图像处理的夏孢子自动计数软件。该软件独立于MATLAB环境,可在没有MATLAB软件的计算机上对夏孢子进行自动计数。利用该软件,可以实现夏孢子的K-means聚类分割和形态学预处理,对复杂的粘连孢子可以通过基于改进分水岭分割计数算法和基于凹度和轮廓段融合的分割计数算法,实现对粘连孢子的自动分割和计数。通过使用夏孢子自动计数软件对夏孢子计数测试,平均计数精度均达95%以上,可实现对显微图像中夏孢子的快速、准确地计数,为用于田间在线式小麦条锈病夏孢子监测系统提供了方便和准确的工具。
王声翔[10]（2017）在《X射线相位衬度生物学成像研究》文中提出在过去的一个多世纪,利用物质吸收信息的X射线成像方法在医学诊断、材料科学、信息科学、生命科学以及各种工业领域中发挥着重要的作用。随着科学技术的更新,如今X射线成像研究在吸收衬度成像基础上,开展了很多基于相位衬度的成像理论和实验方法学研究。自上世纪九十年代,这一研究开始被报道以来,一直受到众多科研工作者的关注,特别是当X射线与物质相互作用时,低原子序数组成的轻元素样品发生的相位变化是吸收变化的几千到几万倍。这无疑在生物成像和医学诊断领域中有着重要的研究意义。在众多X射线相位衬度成像技术中取得巨大发展的技术主要有两种,分别是基于同步辐射光源的透射X射线泽尼克相衬成像和使用实验室光源的X射线光栅相位衬度成像。本文正是利用这两种成像技术开展了生物成像的理论研究和相关实验方法学的探索,根据X射线相位衬度成像系统的具体性质开拓生物学成像应用,主要包括完整细胞样品的纳米分辨三维结构成像和水果样品无损检测。细胞是生命活动的基本单位,对于完整细胞的纳米分辨三维成像的研究是目前细胞生物学领域中一项重要的课题。以花粉细胞成像为例,目前使用较多的可见光显微镜受限于空间分辨率难以观察亚细胞结构,而电子显微镜虽具有很高的空间分辨能力却难以穿透完整花粉细胞获得三维结构信息。本文阐述的X射线显微技术,无需机械切片,并以很高的空间分辨能力进行完整花粉细胞进行三维成像。在获取不同亚细胞器三维结构和分布情况时,具有快速的统计各细胞器的体积含量等优势。本文基于系统分辨力为30nm的北京同步辐射透射硬X射线泽尼克相衬显微镜,选取水稻花粉作为研究对象,开展X射线相位衬度成像理论和细胞三维成像实验方法学研究。合肥国家同步辐射实验室搭建了自主设计的X射线光栅相位衬度成像系统,并对这一系统从搭建到测试,从成像理论到实验验证开展一系列研究工作。不同于普遍开展的动物实验研究,本文依托X射线光栅相位衬度成像平台开展了水果无损检测应用实验研究,通过一次成像,同时获得水果的吸收、相位和散射三种不同的信息。三种信息互为补充,从不同角度反映了样品的内部结构信息,实现对样品的完整表征。通过对比三种信息图像和已有的动物组织成像研究,论证了 X射线光栅干涉仪成像在水果无损检测,乃至食品无损检测上巨大的应用价值。本论文的工作和创新主要如下:1.提出了一种快速分离样品相移信息分离新方法。本文先对X射线相位衬度成像技术从信息分离方法和实验技术方面进行了详细的研究和分析。并参照微分干涉仪成像原理,提出一种使用双频光栅用于透射显微镜的相移信息分离新方法。2.发展了透射X射线泽尼克相衬显微实验方法学。本文通过借鉴电子显微镜样品处理和软X射线细胞成像方法,探索了适合硬X射线泽尼克相衬细胞显微成像的方法,并在北京同步辐射装置硬X射线泽尼克相衬显微镜上首次完成35微米大小真核细胞纳米分辨三维成像。3.研究了花粉细胞纳米分辨三维细胞器含量和分布情况。利用三维重构片层准确的将水稻花粉的细胞壁、萌发孔、细胞核、液泡、油滴和线粒体等重要的亚细胞结构区分出来。统计并计算了花粉各细胞器的体积含量和相对表面积百分比,其中油滴所占细胞体积百分比最高,达9.98%。液泡和细胞核各占总体积的3.54%和2.25%,线粒体所占体积约2.37%。从实验结果上为后续硬X射线细胞三维成像摸索出一条有效的实验技术。4.开拓了 X射线光栅相位衬度成像的水果无损检测应用。大量的科学研究渴望利用X射线光栅相位衬度成像在医学诊断中做出重大突破,然而由于目前X射线光栅相位衬度成像对人体造成的辐射损伤超出可接受范围,使得这一应用处于瓶颈之中。本文对圣女果和梅干开展实验研究。通过对不同品种和状态水果开展成像实验,证实了 X射线光栅干涉仪对各组织密度差异较小的水果样品成像有明显的优势。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农业物料微观力学特性检测技术研究现状 |
| 1.2.2 农业物料微观力学可视化检测仪器研究现状 |
| 1.2.3 现有研究的主要问题 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 农业物料微观力学检测系统研制 |
| 2.1 设计要求 |
| 2.2 总体设计方案 |
| 2.2.1 系统组成 |
| 2.2.2 工作流程 |
| 2.3 硬件及软件系统设计 |
| 2.3.1 驱动模块 |
| 2.3.2 应力-应变检测模块 |
| 2.3.3 数据采集模块 |
| 2.3.4 图像采集模块 |
| 2.3.5 控制及数据处理模块 |
| 2.3.6 平台集成 |
| 2.4 参数校准 |
| 2.4.1 校准试验方案 |
| 2.4.2 校准试验结果与分析 |
| 2.5 检测性能测试 |
| 2.5.1 检测性能试验方案 |
| 2.5.2 性能测试结果与分析 |
| 2.6 小结与讨论 |
| 第三章 检测系统在苹果组织微观力学特性研究的应用 |
| 3.1 苹果薄壁组织微观力学检测方法优化 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 试验方案 |
| 3.1.3 试验结果与分析 |
| 3.2 苹果薄壁组织微观力学特性检测 |
| 3.2.1 试验材料 |
| 3.2.2 试验方案 |
| 3.2.3 试验方法 |
| 3.2.4 苹果薄壁组织微观力学特性 |
| 3.2.5 苹果薄壁组织失效分析 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 第四章 检测系统在授粉期杂交水稻父本微观力学特性研究的应用 |
| 4.1 试验方案 |
| 4.1.1 试验材料 |
| 4.1.2 试验设计 |
| 4.1.3 生长指标测定 |
| 4.1.4 微观力学特性测定 |
| 4.1.5 宏观力学特性测定 |
| 4.1.6 数据处理 |
| 4.2 授粉期杂交水稻父本植株生长指标测定结果与分析 |
| 4.2.1 生长指标测定结果 |
| 4.2.2 赤霉酸对生长指标影响 |
| 4.3 授粉期杂交水稻父本微观力学特性测定结果与分析 |
| 4.3.1 微观力学特性测定结果 |
| 4.3.2 赤霉酸对微观力学特性影响 |
| 4.4 授粉期杂交水稻父本宏观力学特性测定结果与分析 |
| 4.5 杂交水稻父本节间微观与宏观力学特性差异分析 |
| 4.6 小结与讨论 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 缩略词表 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 缩略语表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1 小麦光腥黑穗病发生危害及防治概况 |
| 1.1 小麦光腥黑穗病的发生与危害 |
| 1.2 小麦光腥黑穗病的传播 |
| 1.3 小麦光腥黑穗病的生物防控措施 |
| 2 小麦光腥黑粉菌人工培养条件研究现状 |
| 2.1 小麦光腥黑粉菌的生物学特性 |
| 2.2 小麦光腥黑粉菌人工培养条件研究进展 |
| 3 小麦光腥黑粉菌致病作用机制 |
| 3.1 小麦花药的发育 |
| 3.2 花粉的发育 |
| 3.3 花粉的败育 |
| 3.4 绒毡层与花粉败育 |
| 3.5 活性氧代谢与花粉败育 |
| 4 转录组学和代谢组学在小麦光腥黑粉菌致病作用过程中应用现状 |
| 4.1 转录组分析与花粉败育 |
| 4.2 代谢组学在真菌研究领域的应用 |
| 5 论文研究目的与意义 |
| 第二章 小麦光腥黑粉菌液体培养条件筛选及优化 |
| 前言 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 供试菌株和小麦 |
| 1.2 主要试剂与仪器 |
| 1.3 试验方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 最适液体培养基筛选 |
| 2.2 培养条件单因素优化 |
| 2.3 培养条件正交试验优化 |
| 2.4 培养条件优化的验证试验 |
| 2.5 固液体培养对冬孢子萌发率的影响 |
| 2.6 小麦光腥黑粉菌菌丝和孢子的活力验证 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第三章 基于超高效液相色谱质谱联用技术的小麦光腥黑粉菌代谢组学分析 |
| 前言 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 供试材料 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.3 质控样本 |
| 1.4 数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 代谢物定性定量分析 |
| 2.2 PCA与OPLS_DA分析 |
| 2.3 差异代谢物筛选及分析 |
| 2.4 代谢通路分析 |
| 2.5 小麦光腥黑粉菌胞外代谢物与菌丝发育的关系 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第四章 小麦光腥黑粉菌侵染小麦花药的细胞学观察 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试菌株和小麦 |
| 1.2 主要试剂与仪器 |
| 1.3 试验方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 小麦光腥黑粉菌侵染小麦花药的形态学观察 |
| 2.2 小麦光腥黑粉菌侵染小麦花药的细胞学观察 |
| 2.3 绒毡层细胞的发育与花粉败育 |
| 2.4 活性氧代谢与花粉败育 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第五章 基于转录组学的小麦光腥黑粉菌侵染小麦花药的淀粉和蔗糖代谢通路分析 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试菌株和小麦 |
| 1.2 主要试剂与仪器 |
| 1.3 试验方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 基因组文库构建 |
| 2.2 差异基因KEGG代谢通路分析 |
| 2.3 淀粉和蔗糖代谢通路上的差异基因表达分析 |
| 2.4 淀粉和蔗糖代谢基因实时荧光定量PCR验证 |
| 2.5 花药糖含量测定及分析 |
| 2.6 转化酶活性测定及分析 |
| 3 讨论 |
| 4 小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 1 全文总结 |
| 2 创新点 |
| 3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果 |
| 导师简介 |
| 联合培养导师简介 |
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 锌的生理生化特性与环境中的锌 |
| 1.1.1 锌的生理特性与生化功能 |
| 1.1.2 土壤中的锌及其对植物的有效性 |
| 1.2 植物维持体内锌稳态平衡的生理与分子机制 |
| 1.2.1 根系对土壤中锌的活化与吸收 |
| 1.2.2 缺锌与高锌胁迫下植物对根系内锌稳态的调节 |
| 1.2.3 锌的木质部装载过程 |
| 1.2.4 植物地上部锌的稳态平衡机制 |
| 1.2.4.1 膜转运蛋白在锌稳态中的作用 |
| 1.2.4.2 金属螯合物在锌稳态中的作用 |
| 1.2.5 锌与其他矿质营养元素的互作 |
| 1.2.5.1 大量元素对锌稳态的影响 |
| 1.2.5.2 中微量元素对锌稳态的影响 |
| 1.3 果树锌营养与施锌技术 |
| 1.3.1 缺锌对果树作物的影响 |
| 1.3.1.1 全球果树种植地缺锌状况 |
| 1.3.1.2 锌对果树营养生长的影响 |
| 1.3.1.3 锌对果树生殖生长的影响 |
| 1.3.2 果树缺锌矫正及其实践应用中的局限性 |
| 1.3.2.1 土壤施锌 |
| 1.3.2.2 叶面施锌 |
| 1.4 元素分布成像技术在植物锌营养研究中的应用 |
| 1.4.1 植物体内金属稳态平衡研究中元素成像的重要性 |
| 1.4.1.1 植物微量元素营养生物强化 |
| 1.4.1.2 金属元素转运相关基因功能表征 |
| 1.4.1.3 植物对重金属毒害的耐受机制 |
| 1.4.1.4 超积累植物对重金属的超积累机制 |
| 1.4.2 锌元素的原位成像技术 |
| 1.4.2.1 基于X射线荧光的元素成像技术 |
| 1.4.2.2 基于质谱的元素成像技术 |
| 1.4.3 同步辐射XRF技术在植物锌营养研究中的应用展望 |
| 1.4.3.1 活体植物中锌营养元素的迁移示踪 |
| 1.4.3.2 元素的三维分布成像 |
| 1.4.3.3 揭示叶面肥的吸收过程与调控因素 |
| 1.4.3.4 突变体的高通量筛选 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.5.1 科学问题提出 |
| 1.5.2 研究内容与技术路线 |
| 第二章 果树对缺锌胁迫的响应与锌再转运能力调控 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 植物预培养 |
| 2.2.2 植物锌处理与样品采集 |
| 2.2.3 锌含量测定 |
| 2.2.4 锌的分布特征分析 |
| 2.2.5 叶片稳定性同位素锌标记与示踪 |
| 2.2.6 数据分析处理 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 不同锌处理条件下苹果表型与锌含量 |
| 2.3.2 不同锌处理条件下锌在苹果叶片上的分布 |
| 2.3.3 不同锌处理条件下锌在苹果茎上的分布 |
| 2.3.4 稳定性同位素锌的叶面吸收与再转运 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 果树中锌的韧皮部运输形态与机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 植物预培养 |
| 3.2.2 植物锌处理与样品采集 |
| 3.2.3 锌的赋存形态分析 |
| 3.2.3.1 样品制备 |
| 3.2.3.2 参比物制备 |
| 3.2.3.3 同步辐射X射线吸收光谱(XAS)测定与分析 |
| 3.2.4 有机酸与氨基酸含量测定 |
| 3.2.5 烟酰胺含量测定 |
| 3.2.6 RNA提取与cDNA合成 |
| 3.2.7 实时荧光定量PCR分析 |
| 3.2.8 数据分析处理 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 锌在苹果不同叶龄叶片中的赋存形态 |
| 3.3.2 苹果茎维管束中锌赋存形态的微区变化 |
| 3.3.3 不同锌处理条件下苹果叶片中的有机酸和氨基酸含量 |
| 3.3.4 不同锌处理条件下苹果不同部位中烟酰胺含量的变化 |
| 3.3.5 苹果烟酰胺合成与锌再转运相关基因对缺锌胁迫的响应 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 果树休眠和营养发育期对锌的季节性储存、释放与再利用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 植物预培养 |
| 4.2.2 植物样品采集 |
| 4.2.3 锌含量测定 |
| 4.2.4 锌的分布特征分析 |
| 4.2.4.1 Micro-XRF测定 |
| 4.2.4.2 Nano-XRF样品制备 |
| 4.2.4.3 Nano-XRF测定 |
| 4.2.5 锌的赋存形态分析 |
| 4.2.6 植物总磷、有机磷与无机磷的含量分析 |
| 4.2.7 数据分析处理 |
| 4.3 .结果与分析 |
| 4.3.1 锌在苹果茎节点处的积累特征 |
| 4.3.2 苹果不同部位茎的锌含量 |
| 4.3.3 苹果顶芽中锌的细胞与亚细胞分布特征 |
| 4.3.4 苹果顶芽中锌的赋存形态 |
| 4.3.5 苹果顶芽萌发过程中不同形态磷含量的变化 |
| 4.3.6 苹果顶芽萌发过程中锌的释放与迁移 |
| 4.3.7 其他多年生落叶果树作物休眠芽中锌的分布特征 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 果树生殖发育期对锌的需求规律与锌的运输障碍 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 植物预培养 |
| 5.2.2 锌含量测定 |
| 5.2.3 锌的分布特征分析 |
| 5.2.4 数据分析处理 |
| 5.3 .结果与分析 |
| 5.3.1 扁桃叶芽萌发过程中锌的迁移转运 |
| 5.3.2 扁桃开花过程中锌在生殖器官的微纳米尺度定位 |
| 5.3.3 扁桃果实发育过程中营养器官内锌养分的耗竭 |
| 5.3.4 扁桃果实发育过程中生殖器官内锌养分的输入 |
| 5.4 .讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 叶面锌肥的跨角质层渗透过程及其对叶片中养分状况的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 植物预培养 |
| 6.2.2 植物叶片表面特性的改变 |
| 6.2.2.1 调节叶片气孔开闭 |
| 6.2.2.2 调节叶片毛状体密度 |
| 6.2.3 叶面锌肥处理 |
| 6.2.4 锌的分布特征分析 |
| 6.2.5 锌的赋存形态分析 |
| 6.2.6 扫描电镜分析 |
| 6.2.7 数据分析 |
| 6.3 .结果与分析 |
| 6.3.1 叶面锌肥的精准原位评价体系构建 |
| 6.3.2 苹果叶片上下表皮特性及其叶面锌吸收差异 |
| 6.3.3 叶面锌肥跨角质层渗透过程 |
| 6.3.4 叶片表面特性对叶片锌吸收的影响 |
| 6.3.5 叶面施锌对叶片其他养分元素的影响 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 综合结论、主要创新点及研究展望 |
| 7.1 综合结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要成果 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 花粉细胞图像识别研究现状 |
| 1.2.1 基于传统方法的花粉细胞图像识别 |
| 1.2.2 基于深度学习的花粉细胞图像识别 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 相关研究基础 |
| 2.1 神经网络基础理论 |
| 2.1.1 神经元与激活函数 |
| 2.1.2 神经网络基本结构 |
| 2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.1 卷积神经网络基本结构 |
| 2.2.2 常用卷积神经网络介绍 |
| 2.3 分类性能指标 |
| 2.4 相关优化策略 |
| 2.4.1 数据增广 |
| 2.4.2 特征融合 |
| 2.4.3 损失函数 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于数据增广的花粉细胞图像识别 |
| 3.1 花粉细胞图像数据集 |
| 3.2 基于分割的花粉细胞数据增广 |
| 3.2.1 花粉细胞图像分割 |
| 3.2.2 分割效果对比 |
| 3.3 基于Mixup算法的花粉数据增广 |
| 3.4 基于数据增广的卷积神经网络 |
| 3.4.1 数据集划分 |
| 3.4.2 网络架构 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 分割增广对识别效果的影响 |
| 3.5.2 Mixup增广对识别效果的影响 |
| 3.5.3 两种增广方法的结合分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于特征融合的花粉细胞图像识别 |
| 4.1 问题定义与描述 |
| 4.2 深度残差网络 |
| 4.3 Focal Loss损失函数 |
| 4.4 基于特征融合的深度残差网络 |
| 4.4.1 特征融合 |
| 4.4.2 网络架构 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.5.1 特征融合对识别效果的影响 |
| 4.5.2 损失函数对识别效果的影响 |
| 4.5.3 花粉细胞图像识别方法效果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 高温对水稻生长发育的影响 |
| 1.1.1 高温对水稻幼穗分化的影响 |
| 1.1.2 高温对水稻抽穗扬花的影响 |
| 1.1.3 高温对水稻灌浆结实的影响 |
| 1.2 高温对水稻发育的影响机理 |
| 1.2.1 高温与水稻光合作用和碳氮代谢 |
| 1.2.2 高温与水稻呼吸作用 |
| 1.2.3 高温与水稻内源激素水平 |
| 1.2.4 高温与水稻内源蛋白及基因表达 |
| 1.2.5 高温与水稻的抗氧化系统 |
| 1.3 本研究意义及主要内容 |
| 第二章 幼穗分化期高温胁迫对籼稻幼穗发育的影响 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 植物材料和实验设计 |
| 2.1.2 体视显微观察 |
| 2.1.3 扫描电镜观察 |
| 2.1.4 树脂切片观察 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 植株整体形态 |
| 2.2.2 幼穗形态 |
| 2.2.3 胚囊显微结构 |
| 2.2.4 花药显微结构 |
| 2.3 讨论 |
| 第三章 幼穗分化期高温胁迫对籼稻颖果发育及其淀粉理化性质的影响 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 实验材料和实验设计 |
| 3.1.2 颖果形态观测以及鲜干重、含水率和水稻农艺性状的测定 |
| 3.1.3 颖果组织的结构观察 |
| 3.1.4 细胞数目和淀粉体数目的观测 |
| 3.1.5 淀粉体相对面积的统计 |
| 3.1.6 淀粉提取和表观直链淀粉测定 |
| 3.1.7 淀粉粒形态观察和粒径分布 |
| 3.1.8 X-射线衍射(XRD)分析 |
| 3.1.9 傅里叶变换红外光谱分析 |
| 3.1.10 ~(13)C固体核磁共振波谱(CP/MAS 13C NMR)分析 |
| 3.1.11 糊化特性分析 |
| 3.1.12 数据统计与分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 农艺性状和直链淀粉含量 |
| 3.2.2 颖果形态、鲜干重及含水率 |
| 3.2.3 果皮和胚乳发育 |
| 3.2.4 淀粉粒形态观察和粒径分布 |
| 3.2.5 X-射线衍射(XRD)分析 |
| 3.2.6 傅里叶变换远红外光谱分析 |
| 3.2.7 ~(13)C固体核磁共振波谱(~(13)C CP/MAS NMR)分析 |
| 3.2.8 糊化特性分析 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 高温对籼稻颖果发育的影响 |
| 3.3.2 高温对籼稻产量的影响 |
| 3.3.3 高温对籼稻淀粉理化性质的影响 |
| 第四章 灌浆期高温胁迫对粳稻发育及其淀粉理化性质的影响 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 植物材料和实验设计 |
| 4.1.2 颖果鲜干重、含水率和产量相关性状的测定 |
| 4.1.3 颖果组织的结构观察 |
| 4.1.4 淀粉的提取 |
| 4.1.5 傅里叶变换红外光谱分析 |
| 4.1.6 ~(13)C固体核磁共振波谱(CP/MAS ~(13)C NMR)分析 |
| 4.1.7 数据统计与分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 粳稻农艺性状 |
| 4.2.2 颖果形态、鲜干重及含水率 |
| 4.2.3 粳稻小穗的发育 |
| 4.2.4 果皮和胚乳发育 |
| 4.2.5 成熟颖果的淀粉积累 |
| 4.2.6 傅里叶变换远红外光谱分析 |
| 4.2.7 ~(13)C固体核磁共振波谱(~(13)C CP/MAS NMR)分析 |
| 4.3 讨论 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.1.1 幼穗分化期高温对籼稻幼穗发育的影响 |
| 5.1.2 幼穗分化期高温对籼稻颖果发育及其淀粉理化性质的影响 |
| 5.1.3 灌浆期高温对粳稻发育及其淀粉理化性质的影响 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果目录 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 小麦条锈病研究概况 |
| 1.2.2 作物病害的检测与诊断研究现状 |
| 1.2.3 作物病害预测预报技术研究现状 |
| 1.3 存在问题分析 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 实验设备 |
| 2.2.1 热红外成像系统 |
| 2.2.2 高光谱成像系统 |
| 2.2.3 显微成像系统 |
| 2.2.4 SPAD-502 叶绿素仪 |
| 2.3 数据分析技术与方法 |
| 2.3.1 光谱分析技术 |
| 2.3.2 光谱数据预处理方法 |
| 2.3.3 光谱特征波段选择 |
| 2.4 模型构建与分析 |
| 2.4.1 模型构建方法 |
| 2.4.2 模型优化算法 |
| 2.4.3 模型评价指标 |
| 2.5 数据分析软件 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于热红外图像的小麦条锈病早期检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 供试样本与数据采集 |
| 3.2.1 供试小麦样本 |
| 3.2.2 热红外图像采集 |
| 3.2.3 显微图像采集 |
| 3.3 基于热红外图像的小麦条锈病早期识别方法 |
| 3.3.1 样本接种区域的温度提取 |
| 3.3.2 数据处理方法 |
| 3.3.3 小麦叶片热红外图像变化 |
| 3.3.4 小麦叶片表面温度变化 |
| 3.3.5 小麦叶片显微图像变化 |
| 3.4 基于热红外图像的小麦条锈病严重度评估 |
| 3.4.1 小麦病害严重度划分与数据获取 |
| 3.4.2 热红外图像预处理 |
| 3.4.3 热红外图像的病斑区域提取 |
| 3.4.4 病害分级结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于高光谱图像的小麦条锈病检测与鉴别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 供试样本与数据采集 |
| 4.2.1 供试小麦样本 |
| 4.2.2 光谱图像采集 |
| 4.2.3 叶绿素含量测定 |
| 4.3 基于高光谱成像技术的小麦条锈病早期诊断 |
| 4.3.1 高光谱图像预处理 |
| 4.3.2 不同侵染天数的小麦叶片光谱曲线分析 |
| 4.3.3 特征波长选取 |
| 4.3.4 叶绿素含量预测模型 |
| 4.3.5 SPAD的可视化分布 |
| 4.4 基于高光谱成像技术的小麦条锈病与白粉病鉴别 |
| 4.4.1 光谱预处理和样品划分 |
| 4.4.2 光谱特征分析 |
| 4.4.3 特征波长提取 |
| 4.4.4 病害种类判别模型的建立与比较分析 |
| 4.4.5 小麦病害显微图像分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 条锈病夏孢子远程传播与沉降模拟 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 供试数据与资料 |
| 5.2.1 数据与资料 |
| 5.2.2 HYSPLIT模型简介 |
| 5.2.3 模型构建与参数设置 |
| 5.3 模拟结果与分析 |
| 5.3.1 条锈病夏孢子运行轨迹分析 |
| 5.3.2 条锈病夏孢子沉降浓度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于生境信息的小麦条锈病预测分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 病情数据与气象资料 |
| 6.2.2 数据降维处理 |
| 6.3 预测模型与分析 |
| 6.3.1 基于遗传-神经网络的预测模型分析 |
| 6.3.2 基于粒子群-支持向量机的预测模型分析 |
| 6.3.3 模型综合比较与评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 引言 |
| 1.1 背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于图像处理的农作物病虫害识别研究 |
| 1.2.2 农作物病菌孢子识别研究现状 |
| 1.2.3 白穗识别研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方案和技术路线 |
| 2 试验方案、数据获取及处理 |
| 2.1 试验区概况与试验设计 |
| 2.2 采样试验设计 |
| 2.2.1 稻瘟病孢子样本采集试验设计 |
| 2.2.2 稻田白穗样本采集试验设计 |
| 2.3 试验数据获取 |
| 2.3.1 稻瘟病孢子图像数据获取 |
| 2.3.2 稻田白穗图像数据获取 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于HOG特征的IKSVM稻瘟病孢子识别研究 |
| 3.1 病菌孢子特征分析 |
| 3.2 HOG特征检测算法原理 |
| 3.2.1 标准化Gamma空间和颜色空间 |
| 3.2.2 图像像素梯度计算 |
| 3.2.3 Cell单元格分割与梯度方向直方图构建 |
| 3.2.4 块内归一化梯度直方图 |
| 3.3 构建SVM支持向量机 |
| 3.3.1 线性可分支持向量机 |
| 3.3.2 非线性支持向量机和核函数 |
| 3.3.3 松弛变量 |
| 3.3.4 加性交叉核支持向量机 |
| 3.4 稻瘟病孢子识别试验与结果分析 |
| 3.4.1 试验环境和样本库的建立 |
| 3.4.2 试验过程 |
| 3.4.3 试验结果及对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于小型多旋翼无人机图像的稻田白穂识别 |
| 4.1 稻田白穗特征分析 |
| 4.2 Haar-like特征提取 |
| 4.2.1 Haar-like特征简述 |
| 4.2.2 白穗Haar-like特征提取 |
| 4.3 积分图计算和Adaboost分类学习 |
| 4.3.1 积分图计算 |
| 4.3.2 Adaboost分类学习 |
| 4.4 白穗识别试验 |
| 4.4.1 白穗识别算法结构 |
| 4.4.2 识别试验环境与样本选取 |
| 4.4.3 Haar-Like特征模板性能分析试验 |
| 4.4.4 AdaBoost算法性能优化试验 |
| 4.4.5 水稻白穂在线识别试验 |
| 4.4.6 轮廓波对比试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 水稻病虫害预警指标性能验证试验与分析 |
| 5.1 试验条件 |
| 5.2 试验数据获取 |
| 5.2.1 田间孢子数据采集 |
| 5.2.2 稻田冠层影像数据采集 |
| 5.3 试验数据识别处理 |
| 5.3.1 稻瘟病孢子数据识别处理 |
| 5.3.2 稻田白穗表征数据识别处理 |
| 5.4 病虫害危害指数人工调查 |
| 5.4.1 稻瘟病田间调查 |
| 5.4.2 稻田螟虫虫害调查 |
| 5.5 试验数据分析 |
| 5.5.1 稻瘟病病情与病原孢子累积量关系分析 |
| 5.5.2 螟虫虫害与稻田白穗数量关系分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要工作与结论 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要成果 |
| 1.发表论文 |
| 2.专利 |
| 3.参与课题研究 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 基本概念介绍 |
| 2.1 图像特征基本概念 |
| 2.1.1 图像形状特征 |
| 2.1.2 图像纹理特征 |
| 2.2 局部二值模式 |
| 2.3 支持向量机 |
| 2.4 人工神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于主梯度编码的局部二进制模式 |
| 3.1 多角度采样 |
| 3.2 自适应分配权重 |
| 3.3 多尺度纹理特征统计 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 Confocal数据集的实验结果 |
| 3.4.3 Pollenmonitor数据集的实验结果 |
| 3.4.4 与其它算法的对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多方向的局部十进制模式 |
| 4.1 局部十进制模式 |
| 4.2 参数选择 |
| 4.2.1 邻域像素块数、采样半径以及像素块尺寸 |
| 4.2.2 量化区间数 |
| 4.2.3 量化阈值 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 Confocal数据集的实验结果 |
| 4.3.2 Pollenmonitor数据集的实验结果 |
| 4.3.3 与其它算法的对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验对比分析 |
| 5.1 Confocal数据集上的识别结果对比 |
| 5.2 Pollenmonitor数据集上的识别结果对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 小麦条锈病研究概况 |
| 1.2.2 光谱技术在植物病害监测上的应用 |
| 1.2.3 气传真菌孢子监测研究概况 |
| 1.2.4 显微图像采集技术研究概况 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 基于高光谱成像的小麦条锈病病害程度分级方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 供试材料与高光谱图像采集 |
| 2.2.1 实验材料 |
| 2.2.2 高光谱成像系统 |
| 2.2.3 高光谱图像采集与校正 |
| 2.3 小麦条锈病病害程度分级方法 |
| 2.3.1 健康与条锈病斑区域光谱曲线分析 |
| 2.3.2 高光谱图像的掩模处理 |
| 2.3.3 病斑高光谱图像的主成分分析 |
| 2.3.4 基于Otsu方法的病斑面积分割 |
| 2.3.5 小麦条锈病病害程度分级 |
| 2.4 试验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 小麦条锈病菌夏孢子显微图像分割和计数方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与供试显微图像 |
| 3.2.1 材料与设备 |
| 3.2.2 供试夏孢子图像 |
| 3.3 夏孢子图像预处理 |
| 3.3.1 图像的缩放处理 |
| 3.3.2 基于L*a*b*模型和K-means聚类的夏孢子目标分割 |
| 3.3.3 图像形态学处理 |
| 3.4 基于改进分水岭的夏孢子分割计数算法 |
| 3.4.1 分水岭算法原理 |
| 3.4.2 基于距离变换的分水岭夏孢子计数算法 |
| 3.4.3 改进分水岭夏孢子分割计数算法 |
| 3.4.4 试验结果与分析 |
| 3.5 基于凹度和轮廓段融合的夏孢子分割计数算法 |
| 3.5.1 基于形状因子和面积的粘连孢子判别 |
| 3.5.2 基于凹度的粘连孢子轮廓分割 |
| 3.5.3 粘连孢子轮廓段融合 |
| 3.5.4 试验结果与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 小麦条锈病菌夏孢子显微图像远程采集系统硬件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统总体方案设计 |
| 4.2.1 系统需求分析及功能确定 |
| 4.2.2 系统总体方案及结构 |
| 4.2.3 核心器件选型 |
| 4.3 系统硬件设计 |
| 4.3.1 载玻片取片机构设计 |
| 4.3.2 载物台设计 |
| 4.3.3 涂脂机构设计 |
| 4.3.4 孢子捕捉风道机构设计 |
| 4.3.5 显微图像采集机构设计 |
| 4.3.6 太阳能供电模块设计 |
| 4.3.7 箱体设计 |
| 4.4 系统硬件试制与安装 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 夏孢子显微图像远程采集系统软件设计及测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统软件设计 |
| 5.2.1 系统工作流程 |
| 5.2.2 显微图像采集与传输 |
| 5.2.3 系统应用软件 |
| 5.3 田间试验设计与试验方法 |
| 5.3.1 试验环境及仪器部署 |
| 5.3.2 系统运行稳定性测试 |
| 5.3.3 系统采集显微图像质量测试 |
| 5.3.4 能量可用性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 小麦条锈病菌夏孢子图像分割与计数软件设计与试验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 供试材料与夏孢子显微图像采集 |
| 6.2.1 实验材料 |
| 6.2.2 显微图像远程采集系统 |
| 6.2.3 夏孢子显微图像采集方法 |
| 6.3 软件系统总体设计 |
| 6.3.2 软件功能设计及系统框图 |
| 6.3.3 系统运行及开发环境 |
| 6.4 软件系统关键技术 |
| 6.4.1 基于K-means聚类的夏孢子目标提取 |
| 6.4.2 形态学预处理 |
| 6.4.3 夏孢子图像分割计数算法 |
| 6.5 软件结构与功能实现 |
| 6.5.1 自动计数系统软件界面 |
| 6.5.2 图像载入和缩放处理 |
| 6.5.3 图像处理 |
| 6.5.4 数据输出 |
| 6.6 结果和讨论 |
| 6.6.1 结果 |
| 6.6.2 讨论 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 生物细胞成像常用方法 |
| 1.2.1 光学显微镜方法 |
| 1.2.2 电子显微成像方法 |
| 1.3 X射线成像 |
| 1.4 论文主要工作和内容安排 |
| 参考文献 |
| 第2章 X射线相位衬度成像 |
| 2.1 透射X射线泽尼克相位衬度显微镜 |
| 2.1.1 泽尼克相位衬度显微镜 |
| 2.1.2 透射X射线显微镜及Nano-CT技术 |
| 2.1.3 透射X射线泽尼克相衬显微镜 |
| 2.2 X射线光栅相位衬度成像 |
| 2.2.1 Talbot自成像和Talbot(-Lau)干涉仪 |
| 2.2.2 X射线光栅相位衬度成像应用 |
| 2.3 其他几种相位衬度成像方法 |
| 2.3.1 晶体干涉仪 |
| 2.3.2 同轴相衬成像 |
| 2.3.3 衍射增强成像 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第3章 X射线泽尼克相衬成像实验方法学研究 |
| 3.1 BSRF显微CT实验平台 |
| 3.1.1 4W1A-X射线成像实验站简介 |
| 3.1.2 Nano-CT装置的调试 |
| 3.2 水稻花粉NANO-CT实验流程 |
| 3.2.1 水稻花粉的前处理 |
| 3.2.2 图像采集 |
| 3.3 花粉的三维重建 |
| 3.3.1 三维重构数据的分割 |
| 3.3.2 三维结构渲染 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第4章 水稻花粉细胞三维成像结果分析和讨论 |
| 4.1 水稻花粉发育过程简述 |
| 4.2 花粉亚细胞结构的分辨 |
| 4.2.1 花粉壁和萌发孔 |
| 4.2.2 细胞器的辨别 |
| 4.3 水稻花粉各细胞器分布和含量 |
| 4.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第5章 X射线相位衬度成像信息分离理论研究 |
| 5.1 X射线泽尼克显微镜中相移信息的提取 |
| 5.1.1 自洽波传播和强度传递方法 |
| 5.1.2 两块相移环提取折射信息方法 |
| 5.1.3 透射X射线显微镜成像相移信息快速提取新方法 |
| 5.2 X射线光栅干涉仪成像的信息提取 |
| 5.2.1 相位步进法 |
| 5.2.2 正反投影法 |
| 5.2.3 傅里叶变换法 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第6章 水果的X射线光栅干涉仪无损检测实验研究 |
| 6.1 X射线光栅相衬成像装置介绍及调试 |
| 6.1.1 合肥同步辐射实验室光栅相衬成像平台 |
| 6.1.2 系统调试 |
| 6.1.3 系统性质 |
| 6.1.4 实验结果展示 |
| 6.1.5 日本东北大学X射线光栅干涉仪平台简介 |
| 6.2 X射线光栅干涉仪水果成像流程 |
| 6.2.1 样品的选择 |
| 6.2.2 图像采集 |
| 6.3 结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第7章 总结和展望 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他科研成果 |
