2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、玉米在我國農(nóng)作物中占有重要地位,發(fā)展玉米種子品性評價(如玉米種子純度、活力)及優(yōu)良品種培育技術(shù)(如單倍體育種技術(shù))是保證玉米產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長和發(fā)展的關(guān)鍵。目前,傳統(tǒng)種子純度與活力評價方法存在費時、費力,部分具有破壞性,準(zhǔn)確性差等問題,而單倍體玉米種子依靠人工分選效率低、錯誤率高,不能滿足玉米種子產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的需求。近紅外光譜技術(shù)因其快速、無損等特點具有解決上述問題的潛力,但種子外形變化大、成分分布不均及高速采譜曝光時間短等因素是限制其發(fā)展的

2、技術(shù)瓶頸。
  本論文利用近紅外光譜分別對玉米雜交種純度、單倍體玉米種子及玉米種子活力進(jìn)行研究。從玉米育種企業(yè)收集990粒和432粒種子分別用于玉米雜交種純度和單倍體研究,并分別使用臺式FT-NIR光譜儀和自行設(shè)計制造的動態(tài)光譜采集裝置采集種子的靜態(tài)(手動)和動態(tài)光譜(自動);另收集1300粒干種子和170粒吸脹種子,使用FT-NIR光譜儀分別逐粒采集靜態(tài)光譜,用于研究玉米種子活力。研究結(jié)果:①對手動和多次平均采集的靜態(tài)光譜,采用

3、常規(guī)光譜預(yù)處理方法(包括MSC、SNV及Savitzky-Golay導(dǎo)數(shù))和SIMCA建模方法,建立的籽粒雜交種純度及單倍體玉米籽粒模型的正確識別率均在90%以上;②對自動采集的高速(約20粒/s)運動種子的動態(tài)光譜,使用與①相同的方法建模,其正確識別率下降至85%。③分別利用CARS及小波變換處理各自(純度和單倍體)的動態(tài)光譜,建立的玉米雜交種純度及單倍體玉米籽粒的SIMCA模型的正確識別率分別在90%及93%以上;④對于玉米種子活力

4、,利用CARS、小波變換及常規(guī)預(yù)處理方法處理其靜態(tài)光譜,采用SIMCA方法建立的干種子和吸脹種子活力識別模型的正確識別率在55%和75%以上。結(jié)論:與靜態(tài)光譜相比,動態(tài)光譜噪聲增大1個數(shù)量級,常用處理方法難以消除其影響。本文研究的方法可有效消除其影響,實現(xiàn)了近紅外光譜對玉米種子純度和單倍體玉米籽粒的準(zhǔn)確、快速識別,是該領(lǐng)域中的重大技術(shù)突破,對玉米種業(yè)發(fā)展具有重要意義;吸脹可明顯提高玉米種子活力模型的正確識別率,尚需進(jìn)一步研究提高其識別率

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