小麥（Triticum aestivum L.）生理和產(chǎn)量表型相關(guān)遺傳研究對(duì)高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)新品種改良具有重要指導(dǎo)價(jià)值。為解析小麥品種干物質(zhì)積累與轉(zhuǎn)運(yùn)遺傳特性,發(fā)掘穗數(shù)調(diào)控相關(guān)基因位點(diǎn),本研究設(shè)立兩個(gè)試驗(yàn)。一是以近20年來北部冬麥區(qū)主要推廣的7個(gè)品種（京冬8號(hào)、輪選987、京冬17、農(nóng)大211、中麥175、中麥816和中麥1062）為材料,研究品種間生長(zhǎng)發(fā)育的群體生理動(dòng)態(tài)、不同營(yíng)養(yǎng)器官干物質(zhì)積累與轉(zhuǎn)運(yùn)及其與收獲指數(shù)和籽粒產(chǎn)量的關(guān)系,提出今后品種改良目標(biāo);二是利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立小麥穗數(shù)識(shí)別模型,通過大樣本訓(xùn)練和驗(yàn)證,完善高精準(zhǔn)的穗數(shù)智能識(shí)別系統(tǒng),對(duì)比分析人工和智能識(shí)別的穗數(shù)基因定位結(jié)果,證實(shí)穗數(shù)識(shí)別系統(tǒng)在遺傳研究的有效性,并檢測(cè)出調(diào)控穗數(shù)的主效基因位點(diǎn)。主要結(jié)果如下:1.中麥816和中麥175具有較高產(chǎn)量潛力,分別為4923.0 kg·hm^-2和4913.0 kg·hm^-2,主要與其較高的生物學(xué)產(chǎn)量和收獲指數(shù)有關(guān)。從干物質(zhì)積累分析,苗期群體光截獲面積、灌漿期光能利用效率對(duì)干物質(zhì)積累有重要影響。灌漿期葉綠素含量低、旗葉面積小、光合速率高的品種,干物質(zhì)積... 

【文章來源】：甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-27個(gè)品種在開花期（a）和成熟期（b）地上干物質(zhì)的比例比較

冬小麥穗數(shù)識(shí)別與光合產(chǎn)物貯運(yùn)特性研究19粒轉(zhuǎn)化效率，也可作為我國(guó)北部冬麥區(qū)小麥改良方向。圖2-3小麥地上干物質(zhì)比例在北部冬麥區(qū)，南澳大利亞[106]和英國(guó)開花期[107]（a）和成熟期[108]（b）的比較Fig.2-3Comparisonoftheproportionofabove-groundmatterofwheatatanthesis(a)andmaturity(b)amongtheNorthernWinterWheatZoneofChina,theSouthernAustraliaandtheUnitedKingdom2.3討論作物產(chǎn)量是個(gè)體遺傳特性與群體種植表現(xiàn)共同協(xié)調(diào)的結(jié)果，合理的光合產(chǎn)物積累和分配遺傳機(jī)制是調(diào)控個(gè)體形態(tài)和群體結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵，也是實(shí)現(xiàn)小麥品種高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的根本[109]。葉片光截獲面積、光能利用效率直接影響干物質(zhì)積累量和籽粒產(chǎn)量，是小麥物質(zhì)生產(chǎn)和籽粒產(chǎn)量形成的基本“源”。NDVI和葉面積指數(shù)是反映小麥品種群體光合性能的一個(gè)重要指標(biāo)，開花前營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期，小麥光合同化產(chǎn)物隨著群體光截獲面積的增加而增加。本研究結(jié)果表明，中麥816、中麥175、中麥1062的苗期NDVI較高，但中麥175開花期組織器官可溶性碳水化合物較高，干物質(zhì)積累量較高，可能是中麥175的光能利用效率較高，與前期研究結(jié)果一致[25]。在灌漿期，輪選987、農(nóng)大211和中麥1062的NDVI和葉面積指數(shù)較大，中麥175的NDVI和葉面積指數(shù)較低（表2-3），主要與品種株型有關(guān)。中麥175幼苗生長(zhǎng)旺盛，分蘗較多，旗葉較小且葉片夾角小，花后NDVI和葉面積指數(shù)較低，輪選987、農(nóng)大211和中麥1062旗葉較大且葉片夾角較大，穗數(shù)相對(duì)略少，其NDVI和葉面積較大。關(guān)于葉片光合速率與產(chǎn)量之間的關(guān)系一直存在爭(zhēng)論[110]。理論而言，葉片光合速率與作物產(chǎn)量之間應(yīng)當(dāng)存在正相關(guān)或間接正相關(guān)，而負(fù)相關(guān)或者缺少正相關(guān)是假象，多數(shù)因?yàn)闃颖境闃訂栴}，葉片光合測(cè)定方法等試驗(yàn)因素造成[111]。Reynolds[112]等研

甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)2020屆碩士學(xué)位論文22圖像標(biāo)記穗數(shù)（Imagespikenumbercount,ISN）：利用數(shù)碼相機(jī)（大疆的HG310型云臺(tái)相機(jī)），在自然光照下以距小麥最高點(diǎn)的1.7m至1.9m處垂直向下拍攝，將紅色框所在區(qū)域拍成RGB圖像。拍攝時(shí)盡可能使得麥穗之間不發(fā)生遮擋，同時(shí)在圖像中表現(xiàn)大小適中，清晰可辨，如圖3-1a，獲取的圖像大小約3MB~4MB，分辨率為4000×2250。對(duì)獲取的小麥麥穗原始圖像進(jìn)行截取，僅保留紅色邊框區(qū)域，處理成分辨率為1000×1004的圖像保存，如圖3-1b，并使用LabelImg軟件對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注，如圖3-1c，每張圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)記數(shù)即為最后結(jié)果。3-1a3-1b3-1c圖3-1圖像訓(xùn)練前后Fig.3-1TrainingimagebeforeandafterlabelingR-CNN模型驗(yàn)證穗數(shù)（Validationspikenumbercount,VSN）：R-CNN模型的生成：對(duì)2017~2018年自然群體的小麥麥穗原始圖像進(jìn)行壓縮和校準(zhǔn)等預(yù)處理操作（同3-1b）。1032幅圖像約150000個(gè)麥穗樣本被作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，之后生成麥穗檢測(cè)模型。最后將所獲取的99份家系的792張圖像進(jìn)行模型檢測(cè)驗(yàn)證，最終得出穗數(shù)結(jié)果。標(biāo)注的訓(xùn)練及驗(yàn)證數(shù)據(jù)以VOC2007格式進(jìn)行保存，并將其轉(zhuǎn)成TFRecord格式用于下一步的訓(xùn)練和驗(yàn)證。3.1.4試驗(yàn)方法此研究以采集的麥穗RGB圖像輸給深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過系統(tǒng)進(jìn)行圖像檢測(cè)，識(shí)別出圖像中的麥穗并以綠色邊框選定。深度學(xué)習(xí)模型分部分：第一部分用于訓(xùn)練，生成麥穗檢測(cè)模型；第二部用于測(cè)試，測(cè)試麥穗圖像調(diào)用麥穗檢測(cè)模型生成檢測(cè)結(jié)果輸出。該系統(tǒng)模型如圖3-2所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3452555