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作物根系观测技术与方法研究

作　者: 廖荣伟
导　师: 刘晶淼
学　校: 中国气象科学研究院
专　业: 气象学
关键词: 根系观测方形整段标本法微根管观测法 MATLAB图像处理
分类号: S31-3
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

在中国气象科学研究院固城生态环境与农业气象试验站内的大型根系观测系统中,采用地下根系室玻璃窗观测法、微根管观测法和方形整段标本法,观测了屯玉46号玉米的根深、根幅、根长和根重,根据观测资料分析了玉米根长、根长密度和根重密度等在土壤剖面中的分布状况,得出了屯玉46号玉米品种根量(根长和根干重)在土壤剖面中随着深度增加呈减少分布型。在吐丝期0-40cm土层根长占整层根长51.5%,0-80cm土层占76.2%,0-120cm土层占90.5%。在乳熟后期其分布趋势与吐丝期相似。在乳熟后期,玉米最大根深可达230cm,根长总量达8.288km·m-2,明显大于一般夏玉米的最大根深和根长总量,反应出屯玉46号玉米根系发达,有强的抗旱性能。通过玻璃窗观测,玉米根深比远离玻璃窗处根深要深,玉米成熟期最大根深可达300cm以下,最大根幅可达125cm。表明紧贴在玻璃窗边生长的玉米根系其根深、根宽生长的较为迅速,且与玻璃窗处土壤环境条件和远离玻璃窗处土壤环境条件不同有关。地下根系室微根管观测图像采用自动化图片拼接与人工单张图像拼接处理得出的结果具有较高的相关系数,可以很好的代替人工拼接图像,实现微根管内单点环绕管壁一周的图像自动拼接。根据建立的MATLAB(Matrix Laboratory)数字图像处理程序,得出8月4日和8月25日试验小区内土壤各个层次的根长密度值,选择出了自动处理所采用的增强对比度参数,实现了相应生长期根系图像的自动化处理。对8月4日和8月25日东3小区分别选取对比度参数[0.48 0.5]和[0.42 0.44],得出的结果与人工挖掘取样资料结果的相关系数分别为0.94和0.85,且通过显著性检验,表明两种处理结果与人工挖掘取样结果相关性较好,对于选定参数处理出的两日不同深度的根长密度值,与对应深度的人工挖掘取样根长密度值之间建立回归方程,并通过显著性检验,结果显示回归方程的回归效果显著,表明微根管观测根系的结果与实际取样结果具有较好的相关性,因此可以使用微根管观测系统来代替耗时费力的人工取样。最后,在对东5、东7、东9、西4、西6、西8、西10小区处理结果的分析中,发现图像处理对比度参数取值的变化范围在0.4-0.6之间。当试验小区的玉米生长状况与取样区域玉米生长状况较为接近,并且微根管观测能够获取得到整层完整根系图像的区域,处理结果与挖掘法得到的结果较为接近。而试验小区的玉米生长状况与取样区域玉米生长状况差异较大时,处理结果误差较大。产生误差的来源一方面是由于不在同一个试验小区中,玉米生长发育状况差异较大,造成地下根系量的不同;另一方面由于是定点观测,在选定的观测点玻璃管壁上根系有可能没有定居或较少定居,直接造成根系图像中的根系量不足,使处理得到的根系结果与挖掘得到的结果产生误差。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第一章引言  8-16
  1.1 绪论  8
  1.2 根系形态观测方法  8-11
    1.2.1 田间直接取样方法——挖掘法  9
    1.2.2 直接观察法  9-10
    1.2.3 间接观测方法  10-11
    1.2.4 其他方法  11
  1.3 数据利用与分析  11-12
  1.4 根系观测的国内外研究进展  12-13
  1.5 本文的研究内容和意义  13-16
第二章试验背景和方法  16-25
  2.1 试验背景  16-20
    2.1.1 试验场背景及设施  16-20
    2.1.2 作物种植情况  20
  2.2 观测项目  20-23
    2.2.1 地下根系观测  20-21
    2.2.2 玻璃面根系观测  21-23
    2.2.3 大田根系获取  23
    2.2.4 玉米生长期观测  23
  2.3 观测方法  23-25
    2.3.1 微根管根系观测  23-24
    2.3.2 方形整段标本法  24-25
第三章利用 MATLAB辅助图像处理技术处理玉米根系图像  25-33
  3.1 MATLAB 概述和特点  25
  3.2 应用 MATLAB 辅助图像处理技术对玉米根系图像操作处理过程  25-33
    3.2.1 MATLAB RGB 图像  25-26
    3.2.2 MATLAB 图像的插值缩放和剪切  26-27
    3.2.3 MATLAB 灰度图像  27-28
    3.2.4 MATLAB 图像增强  28-30
    3.2.5 MATLAB 中值滤波  30-31
    3.2.6 对象标注  31-32
    3.2.7 图像的特性度量  32-33
第四章试验结果分析  33-39
  4.1 方形整段标本法取得的结果  33-36
    4.1.1 根长在土壤中的分布  33-34
    4.1.2 根长密度在土壤中的分布  34-35
    4.1.3 根重（干重）密度在土壤中的分布  35-36
  4.2 微根窗观测根系深度和根幅  36-37
  4.3 微根管观测根系取得的结果  37-39
第五章根系数据资料分析  39-57
  5.1 根系图片的预处理  39-42
  5.2 根系图片处理  42-47
    5.2.1 图片标准化  42
    5.2.2 根系图像处理区域选择  42
    5.2.3 根系图像处理技术改进  42
    5.2.4 自动处理图像结果分析  42-47
  5.3 资料回归分析  47-48
    5.3.1 正态线性回归模型  47-48
    5.3.2 回归检验  48
  5.4 其它小区自动处理图像结果分析  48-55
    5.4.1 东5 区图像处理  48-49
    5.4.2 东7 区图像处理  49-50
    5.4.3 东9 区图像处理  50-51
    5.4.4 西4 区图像处理  51-52
    5.4.5 西6 区图像处理  52-53
    5.4.6 西8 区图像处理  53-54
    5.4.7 西10 区图像处理  54-55
  5.5 小结  55-57
第六章结论与讨论  57-60
  6.1 结论  57-58
  6.2 讨论及建议  58-60
致谢  60-61
参考文献  61-65
附录  65-68
个人简介  68

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