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分析水稻水稻植株穗部性状在体测量毕业总结范文
21.2 穗部性状参数测量对水稻育种探讨的作用12-131.3 穗部性状参数测量技术探讨近况13-181.4 本论文探讨内容18-232 水稻穗部表型性状在体测量23-342.1 引言23-242.2 实验材料24-252.3 实验设备与图像采集25-312.4 分析与讨论31-322.5 本章小结32-343 稻穗区域提取34-593.1 引言34-363.2 图像分割36-523.3 区域生长及区域合并
摘要:水稻是世界最主要的粮食作物之一,全世界近一半人口从稻米为主食。水稻的产量一直是水稻育种中最为关心的不足。作为果实生长的器官,水稻穗部的性状如穗数、穗鲜重、穗干重、总粒数、实粒数、单株产量等直接与产量相关,由此是水稻的表型参数中能直接反应水稻育种水平的指标。在对水稻品种进行筛选和鉴定时,都需要对穗部性状参数进行测定与评价。传统的穗部性状测量主要依赖于人工,有着操作繁琐、劳动强度大、测量准确性受人工主观因素影响大等缺点。使用遥感成像和机器视觉等技术实现大面积大田水稻和高通量盆栽水稻测量不依赖手工测量,效率高,运用广。大田水稻穗部性状测量主要使用遥感技术实现大面积水稻的整体产量估测,需要利用专用设备获取遥感数据,不适用于小面积或单株水稻产量的估测,也无法精确估算单株水稻穗部性状参数。针对单株盆栽水稻穗部性状的在体测量技术,经查阅未见相关学术文献发表。此外,现代育种技术能在一天内生产上千个新品种,每一个品种都需要进行穗部性状测量从确定其育种和推广的潜力和价值。在这种背景之下,急需一种快速、简单、有效的穗部性状测量技术,从解决目前穗部性状测量技术的局限性。本探讨基于机器视觉、图像处理、方式识别及数学建模技术,实现单株水稻穗部性状参数包括穗数、穗鲜重、穗干重、总粒数、实粒数、单株产量的在体测量。主要探讨内容包括:(1)水稻稻穗区域的提取。探讨图像分割与处理算法,以水稻植株图像中提取出稻穗区域,分割算法必须快速有效,从实现快速测量的要求。(2)水稻稻穗区域的识别。经过图像初步处理后提取得到的稻穗区域中,可能有着茎叶等不属于稻穗的区域,需开发合适的识别算法,实现稻穗区域的准确识别。(3)穗部性状在体测量。在稻穗区域的准确提取和识别的基础上,实现水稻穗部性状的在体测量。使用数学建模技术,建立合适的产量相关特点的估测模型。实验结果表明,穗数测量平均误差为0.5,其中95.3%的植株的测量误差在±1从内。5-fold交叉验证结果显示,穗鲜重、穗干重、总粒数、实粒数和单株产量5个回归模型的预测误差分别为7.93%、7.37%、8.59%、7.72%和7.45%。这种办法适用于不同环境下(温室环境下和露天环境下)的水稻产量的在体估测。用后验差检验法对建立的5个回归模型的模型精度验证结果均为二级-合格。本论文所述的水稻穗部性状在体测量办法,克服现有的仪器或探讨所有着的不足,不需要将稻穗剪下后脱粒。结合自动化栽培、输送和图像采集平台,可实现盆栽水稻穗部性状的全自动化、高通量测量。主要创新点包括:(1)提出了一种在体、全自动化、高通量测量单株盆栽水稻穗部性状的新办法,解决了穗部性状测量依赖于人工测量的难题。(2)提出了水稻稻穗在体准确提取与识别的图像分析与处理新办法,解决了以水稻植株图像中提取与识别稻穗区域的技术难题,为单株盆栽水稻穗部性状在体测量的实现提供了技术支撑和先决条件。(3)提出了基于稻穗投影面积、茎叶投影面积和分形维数建立水稻产量相关特点包括穗鲜重、穗干重、总粒数、实粒数、单株产量的在体估测数学模型的新分析办法。本探讨将提升单株水稻穗部性状参数获取的速度,促进表型组学的进展,对发现并揭示水稻等作物重要基因功能,加强和提高我国在功能基因组及作物遗传改良领域的水平和地位有非常重要的作用。 关键词:植物表型组学论文 单株水稻穗部性状论文 在体测量论文 机器视觉论文 图像处理方式识别论文 数学建模论文
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    摘要4-6

    Abstract6-10

    1 绪论10-23

    1.1 水稻育种技术和表型组学探讨10-12

    1.2 穗部性状参数测量对水稻育种探讨的作用12-13

    1.3 穗部性状参数测量技术探讨近况13-18

    1.4 本论文探讨内容18-23

    2 水稻穗部表型性状在体测量23-34

    2.1 引言23-24

    2.2 实验材料24-25

    2.3 实验设备与图像采集25-31

    2.4 分析与讨论31-32

    2.5 本章小结32-34

    3 稻穗区域提取34-59

    3.1 引言34-36

    3.2 图像分割36-52

    3.3 区域生长及区域合并52-56

    3.4 分析与讨论56-57

    3.5 本章小结57-59

    4 稻穗区域识别59-89

    4.1 引言59-60

    4.2 穗数测量样本稻穗区域识别60-85

    4.3 产量估测样本稻穗区域识别85-86

    4.4 分析与讨论86-87

    4.5 本章小结87-89

    5 穗部性状在体测量89-131

    5.1 引言89-90

    5.2 水稻穗数在体测量90-93

    5.3 产量相关性状在体估测93-121

    5.4 分析与讨论121-128

    5.5 本章小结128-131

    6 总结与展望1

量估测,需要利用专用设备获取遥感数据,不适用于小面积或单株水稻产量的估测,也无法精确估算单株水稻穗部性状参数。针对单株盆栽水稻穗部性状的在体测量技术,经查阅未见相关学术文献发表。此外,现代育种技术能在一天内生产上千个新品种,每一个品种都需要进行穗部性状测量从确定其育种和推广的潜力和价值。在这种背景之下,急需

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