玉米果穗图像单一特征的品种鉴别力评价.pdf

玉米果穗图像单一特征的品种鉴别力评价.pdf

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1、第27卷第1期1962011年1月农业工程学报TransactionsoftheCSAE、,01.27NO.1Jan.201l玉米果穗图像单一特征的品种鉴别力评价杨锦忠1,张洪生1,郝建平2,杜天庆2,崔福柱2,李娜娜2,梁改梅3(1.青岛农业大学数字农业研究中心,青岛266109;2.山西农业大学农学院,太谷030801;3.山西省农业科学院,太原030031)摘要:寻找新的果穗性状并评价它们单独鉴别品种的能力,是玉米新品种特异性、一致性和稳定性(DUS)测试研究的重要内容。采集了4个品种各50个果穗的RGB图像,用图像处理法提取了4大类形态特征共计145个性状,逐一性

2、状对品种进行判别分析,以性状的品种识别率表示性状鉴别品种的能力大小。单一性状的品种识别率变化在0.244~0.634之间,在前17个高鉴别力性状中,果穗长宽比等具有与指南性状同等的甚至更高的品种区分能力。单一性状的广义遗传力一‘般都小于O.66,且与鉴别力高度‘致(),=O.29+0.44x,r---0.897,P<0.01)。总体上,四大属性的鉴别力从大到小依次为形状类>纹理类>颜色类>大小类。从受试的145个特征中筛选出许多具有较高品种鉴别能力的性状,可望应用于玉米新品种DUS测试T作。关键词:玉米,图像处理,品种识别,果穗形态,DUS测试doi:10.39698.i

3、ssn.1002—6819.2011.01.032中图分类号:s513,$326文献标志码:A文章编号:1002—6819(2011)一01—0196—05杨锦忠,张洪生,郝建平,等.玉米果穗图像单一特征的品种鉴别力评价[J].农业工程学报,2011,27(1):196--200.YangJinzhong,ZhangHongsheng,HaoJianping,eta1.Identifyingmaizecultivarsbysinglecharacteristicsofearsusingimageanalysis【J】.TransactionsoftheCSAE,2011,

4、27(1):196--200.(inChinesewithEnglishabstrac00引言中国乇米年种植面积高达2000"--3000万hm2,新品种的数日很多,玉米已经成为植物新品种特异性、一致性和稳定性(DUS)测试数量最多的作物,年均申请量高达200多【l】。我国的玉米DUS测试指南(简称指南)规定植株或者器官形态特征为主要性状【2】,数据采集主要依靠目测分级及手工测量,存在速度慢、精度低、客观性差等问题。而且,随着注册品种增加,客观上要求添加新的性状以区别类似品种。图像处理作为一种高度自动化的智能采集技术,和生物化学技术与分子技术一样,是国际植物新品种保护联盟

5、(UPOV)认可的植物DUS测试新技术【引。图像处理用于采集种子形态数据。杨锦忠等采集了玉米种子图像的大小类、形状类、纹理类、颜色类共计46个特础4】,闸建文等采集毛米种子图像的3类11个外部特征【51,都取得了较好的品种识别效果。吴继华等【6】和Sakai等【J7】在水稻种子图像特征上也取得了成功,Dubey等利用45个分别属于形状、大小和颜色的小麦种子形态特征进行品种鉴别【8】,何胜美等使用种子图像的20个形态特征和12个颜色特征识别小麦品种【9】,Utku等人则早在1998年就尝试用椭圆近似小麦种子轮廓,用于品种识别【1o】。此外,在小扁豆【11】和亚麻种子[12-

6、13】上都获得了良好的品种鉴别收稿H期:2010-01—18修订日期:2010-10-25基金项目:山东省科技攻关计划项目(2009GGl0009005),山西省归国留学人员项目(2003049),山东省农业重大应用技术创新项目(6207a7)。作者简介:杨锦忠(1963--),男,教授,博士,博上生导师:研究方向:数字农业·青岛青岛农业大学,266109.Email:jzyang@qau.edu.∞效果。图像处理技术还用于采集玉米植株形态[14。15】,以及秋海棠花瓣颜色‘16】、菊苣根形态【17】和菊花叶形状【18】等数据,其中花卉的特征主要用于品种鉴别。玉米果穗这一

7、生殖器官具有霞要植物分类学和作物学地位,是新品种DUS测试的重要对象。但是,图像处理在乐米果穗DUS测试上的应用还不多见,我们曾报道了图像处理成功用于采集指南规定的玉米果穗DUS性状fI91。本文在利用图像处理技术采集果穗性状的基础上,评价了单个玉米果穗性状的品种鉴别力,探索广义遗传力作为品种鉴别力间接指标的可行性,筛选适用于玉米新品种DUS测试的性状。1材料与方法1.1试验材料供试材料为4个玉米品种(NDl08、ND364、DH3号、zD958),收获种子生产田各50个发育正常的上位成熟果穗备用。1.2图像采集EPSON85

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