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围绕植物表型性状参数快速检测技术的关键问题,本论文从两个不同的角度深入地研究植物表型性状参数快速检测技术。第一个角度,以植物的生长过程为线索,从研究籽粒表型信息检测开始,延伸到叶片表型信息的获取,从植株叶片单体到多个叶片,进而拓展到冠层叶片
植物表型性状参数快速检测研究-随着数字农业和农业物联网技术的快速发展,研究和开发植物表型信息的快速无损检测技术和传感仪器等软硬件平台已经成为现代农业研究的热点。在进行农业科学研究时,研究人员可以使用昂贵的精密设备...
基于植物叶片图像的植物病害检测方法张善文，张云龙（郑州大学西亚斯国际学院，河南郑州451150）摘要：对植物病害准确、快速的识别是对植物病害采取防治措施的基础，同时对灾害评估也具有积极意义。.别局部保持映射（DLPP）的基础上，提出了1种植物...
【摘要】：植物性状反映了植物对生长环境的响应和适应,将环境、植物个体和生态系统结构、过程与功能联系起来(所谓的“植物功能性状”)。该文介绍了植物功能性状的分类体系,综述了国内外植物功能性状与气候(包括气温、降水、光照)、地理空间变异(包括地形地貌、生态梯度、海拔)、营养...
植物表型分析是对植物复杂性状的综合评估，传统的育种者根据个人经验对品系进行主观的视觉表型分析。尽管获得了一些成果，但在植物生理性状和难以用肉眼观察的性状方面就显得力所不及了，尤其在抗逆性育种巨大的工作量面前，低通量，人工的方法无法达到评估的要求。
我院储诚进教授团队的研究表明在较为均质的环境中，功能性状与局域环境的相互作用也许能够被忽略而不会使得对植物表现的预测出现较大的偏差。意味着今后的研究需要在更大的尺度上或者严格控制环境梯度的实验中进一步检测这种高阶相互作用对植物个体表现及适合度的影响。
文章目录1.文献摘要2.图像处理技术（IPT）在农作物病虫害识别中的应用2.1基于手动特征提取的病虫害识别2.2基于深度学习网络自动特征提取的病虫害识别3.10种不同CNN体系结构在农作物病虫害识别上的性能比较4.现有文献中的问题汇总5.本文献的...
鉴于图像处理和SVM的植物叶片分别归类研究.在地球这个巨大的生态圈中，植物与人类以及环境有着密不可分的关系。植物作为生物圈中最基础目_最重要的生产者，植物通过光合作用不仅维持了氧气和二氧化碳的平衡，还为其他物种包括人类提供生存环境及食物...
植物叶寿命及其相关叶性状的生态学研究进展.【摘要】：科学家早已注意到,具有长叶寿命的植物通常生长于营养和(或)水分较为缺乏的环境,而具短叶寿命的植物一般生长在具有较高的营养可利用性地带。.国外大量的实验研究结果表明,单位重量的叶氮含量...
因此,本论文以入侵欧亚的杂草加拿大一枝黄花(SolidagocanadensisL.)为例,通过生物地理比较(中国和美国取样)和同质园种植实验,探讨入侵植物的化感性状在入侵地是否发生了快速适应性增强；中国种群的竞争作用是否大于美国种群的竞争作用；化感作用在入侵