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基于无人机定量遥感的玉米高通量表型解析与评估研究
编辑: admin 来源: 未知 时间: 2020/8/6 17:54:06

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“饮用水水源保护区”,是国家为防止饮用水水源地污染、保证水源地环境质量而划定,并要求加以特殊保护的一定面积的水域和陆域。据悉,自2015年以来,江西省生态环境厅持续推进全省农村集中式饮用水水源保护区划定。截至目前,全省农村集中式饮用水水源地共1815个,其中乡镇(含“千吨万人”)饮用水水源地923个,已批复保护区477个,批复完成率为52%。【这】【是】【谁】【吃】【剩】【下】【的】【香】【蕉】【皮】【不】【知】【道】【扔】【到】【垃】【圾】【桶】【里】【,】【整】【天】【让】【我】【跟】【在】【你】【们】【屁】【股】【后】【边】【收】【拾】【。】【妈】【妈】【又】【开】【始】【开】【启】【唠】【叨】【模】【式】【,】【这】【时】【,】【我】【会】【和】【妹】【妹】【异】【口】【同】【声】【道】【:】【不】【是】【我】【。】【然】【后】【用】【怀】【疑】【的】【眼】【神】【指】【着】【对】【方】【又】【说】【道】【:】【是】【你】【吧】【。】【看】【到】【姐】【妹】【俩】【这】【么】【默】【契】【,】【妈】【妈】【也】【是】【笑】【着】【说】【:】【不】【管】【是】【谁】【的】【,】【做】【了】【就】【要】【承】【担】【,】【犯】【错】【误】【还】【可】【以】【改】【正】【,】【不】【要】【逃】【避】【。】【妈】【妈】【从】【小】【就】【教】【育】【我】【做】【人】【的】【道】【理】【,】【逃】【避】【往】【往】【是】【人】【们】【犯】【下】【错】【误】【愿】【意】【选】【择】【的】【一】【条】【路】【,】【可】【这】【条】【路】【会】【让】【你】【越】【走】【越】【迷】【茫】【,】【没】【有】【什】【么】【比】【逃】【避】【更】【可】【怕】【。】

【摘要】:随着环境恶化、自然资源稀缺和人口快速增长,人类面临着严峻的全球粮食安全问题。 为了满足未来的需求,需要加快培育高产、抗逆性强的新品种。

然而,传统的田间表型筛选方法具有破坏性、低效率、低维度、劳动密集且繁琐等缺点,严重地阻碍了田间育种工作的发展。 育种学家迫切地需要一种高通量获取和评估表型数据的技术手段,能够高效简便地从大规模基因型群体中筛选出表现优良的表型性状。 无人机遥感技术因具有实时、多源、动态等特点,为高通量获取和评估农作物的表型数据提供了新的解决思路。

本文利用无人机遥感高通量表型平台获取大规模玉米育种材料的表型数据,并选择具有代表性的抗逆表型性状——倒伏,形态结构性状——株高和生产性能性状——地上鲜生物量进行深入研究;通过建立玉米大群体育种材料的表型图谱和分析表型相似性,实现对多个表型性状的综合评估。 论文主要研究内容和结论如下:(1)提出了一种考虑玉米冠层空间结构的株高估算方法。 从实验数据中观察到小区尺度上玉米冠层结构是随着生育期发展而不断变化,高密度点云的分布也具有一定的随机性。 结合上述观察结果,提出了一种株高估算方法;其核心思想是尽量保留顶部冠层结构的同时,去除玉米下部叶片的影响;该方法使用了株高点云的三维空间坐标信息,能够保证小区尺度上多株植物参与株高的估算,可在一定程度上克服离群值的影响。 (2)通过测量大群体表型性状动态变化模式(时空剖面线)的相似程度,利用模糊C均值算法对与株高有关的三种时空表型性状进行聚类,揭示了株高在时间维度和空间维度的变异情况,验证了无人机遥感高通量表型平台获得的时空表型数据能够用于田间表型筛选。 (3)将无人机遥感提供的冠层结构和光谱信息与机器学习方法相结合来估算玉米地上鲜生物量。 首先,利用递归特征消除算法,以最小RMSE为优化目标,对14个预测变量进行筛选,得到只包括6个预测变量的最佳子集;然后,构建了4种机器学习模型(多元线性回归,支持向量机,人工神经网络和随机森林)并进行了比较和评估;同时考虑模型在训练集和测试集中的性能表现,随机森林模型给出了最均衡的结果,即误差较小,解释方差比例较高(训练集:R~2=,RMSE=/m~2;测试集:R~2=,RMSE=/m~2),并且随机森林模型提供的预测结果能够反映出玉米地上鲜生物量在不同基因型群体中的差异。 (4)构建了一种诺曼图模型来识别玉米倒伏。 首先,通过文献分析确定几种识别玉米倒伏的潜在特征因子;然后,依次采用差异显著性检验,单因素logistic回归分析、多因素logistic回归分析确定建模时的预测因子;最后,构建了两个诺曼图模型,并从区分能力和鲁棒性两个方面进行了比较分析。 研究结果表明诺曼图模型不仅能够定量地预测小区尺度上玉米发生倒伏的概率,还可以识别与玉米倒伏有关的危险性因子和保护性因子,其可视化的计算方式便于模型的推广和使用。 (5)通过建立大群体育种材料的表型图谱和表型相似性,综合评估了玉米开花期、地上鲜生物量、株高、株高平均增长率、叶色、倒伏、产量等多个表型性状。

首先,结合自组织映射网络和层次聚类各自的优势,提出了一种“两步聚类”方法来构建表型图谱;然后,使用主成分双标图分析了多个表型性状之间的相互关系;最后,基于不同育种目标,实现了大规模的玉米基因型群体和多个表型性状的初步筛选。

【学位授予单位】:中国矿业大学(北京)【学位级别】:博士【学位授予年份】:2019【分类号】:S127;S513。

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