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玉米褐斑病流行规律及GEM种质资源抗病性鉴定 被引量：4
1
作者 贺字典 余金咏 +2 位作者 于泉林 杜金友 林小虎 《玉米科学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期131-134,共4页
近几年玉米褐斑病发生逐渐严重,已成为玉米生产上的一种主要病害。2007～2009年连续3年对冀东地区玉米褐斑病的发生规律进行了调查,并对57份美国GEM种质资源进行了田间自然发病条件下的抗病性鉴定。结果表明,7月份的降雨量是褐斑病流行... 近几年玉米褐斑病发生逐渐严重,已成为玉米生产上的一种主要病害。2007～2009年连续3年对冀东地区玉米褐斑病的发生规律进行了调查,并对57份美国GEM种质资源进行了田间自然发病条件下的抗病性鉴定。结果表明,7月份的降雨量是褐斑病流行的重要因素,Logistic模型能较好地拟合降雨量对褐斑病流行的影响;玉米拔节期是褐斑病防治关键期,当累积降雨量达到247.7 mm时要及时进行防治。抗病性鉴定结果表明,GEM种质资源中有37份免疫材料,占鉴定总数的64.91%;有8份抗性材料,占总数的14.03%。 展开更多
关键词 玉米褐斑病 流行规律 种质资源 抗病性鉴定 GEM种质
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当前内蒙古玉米育种形势分析 被引量：1
2
作者 张建华 石春焱 +3 位作者 额尔敦嘎 高玉华 杨凤玲 齐国祥 《玉米科学》 CAS CSCD 2002年第z1期88-90,共3页
本文就内蒙古自治区农牧结合 ,目前玉米育种的实际情况出发 ,客观分析内蒙古玉米育种现状 ,提出今后 10年玉米育种发展趋势 :仍然以高产育种为目标 ;充分利用地方品种和低纬度玉米资源 ,加强群体选育 ,创造构建新的杂优模式 ;重视不育... 本文就内蒙古自治区农牧结合 ,目前玉米育种的实际情况出发 ,客观分析内蒙古玉米育种现状 ,提出今后 10年玉米育种发展趋势 :仍然以高产育种为目标 ;充分利用地方品种和低纬度玉米资源 ,加强群体选育 ,创造构建新的杂优模式 ;重视不育系的选育 ;加大对饲料、高油。 展开更多
关键词 玉米 种质资源 商业化育种
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南非玉米种质资源的引进及其利用 被引量：2
3
作者 马春红 李运朝 +5 位作者 及增发 李晓煜 李良英 甄占萍 崔四平 贾银锁 《作物杂志》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期123-125,共3页
从南非引入24份玉米种质资源进行初步试种,结果表明:南非22号比对照农大108增产44.4%,子粒赖氨酸含量比对照略高;南非9号比对照增产37.5%,但子粒赖氨酸含量比对照低5.6%;南非3号增产11.2%。南非2号与5号的子粒赖氨酸含量分别比对照高10... 从南非引入24份玉米种质资源进行初步试种,结果表明:南非22号比对照农大108增产44.4%,子粒赖氨酸含量比对照略高;南非9号比对照增产37.5%,但子粒赖氨酸含量比对照低5.6%;南非3号增产11.2%。南非2号与5号的子粒赖氨酸含量分别比对照高10.3%与8.6%,达极显著水平,其他12个品种子粒赖氨酸含量也均超过了对照。通过南、北方4个生长季节的试种、产比与选育,已获得各类优株穗选资源共计300个穗,丰富了当地种质资源。 展开更多
关键词 南非玉米 种质资源 优质蛋白玉米 赖氨酸 品质分析
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玉米种质资源抗玉米矮花叶病鉴定 被引量：16
4
作者 陈雨天 郭满库 +3 位作者 朱小阳 高卫东 戴法超 李林 《植物保护》 CAS CSCD 北大核心 1996年第2期13-15,共3页
１９９２～１９９５年采取玉米矮花叶病人工接毒和自然感染相结合的方法鉴定玉米种质资源２５３８份。按高抗、中抗和感病划分４级抗病类型。其中表现高抗的有广优５、Ｆ０９－２和白１９７等３３份；抗病的有Ｄ７２９、白米苞谷和糯苞... １９９２～１９９５年采取玉米矮花叶病人工接毒和自然感染相结合的方法鉴定玉米种质资源２５３８份。按高抗、中抗和感病划分４级抗病类型。其中表现高抗的有广优５、Ｆ０９－２和白１９７等３３份；抗病的有Ｄ７２９、白米苞谷和糯苞谷等３１份；中度抗病的有白总１８、小玉米和大黄玉米等３９份；感病的有２４３５份。 展开更多
关键词 玉米 种质资源 矮花叶病 抗性鉴定
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基于改进YOLO v7-tiny的玉米种质资源雄穗检测方法
5
作者 马中杰 罗晨 +3 位作者 骆巍 王利锋 冯晓 李会勇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期290-297,共8页
针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异,无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低,以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题,提出了一... 针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异,无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低,以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题,提出了一种改进YOLO v7-tiny模型的玉米种质资源雄穗检测方法。该方法通过在YOLO v7-tiny中引入SPD-Conv模块和VanillaBlock模块,以及添加ECA-Net模块的方式,增强模型对雄穗特征的提取能力。利用自建的玉米种质资源雄穗数据集,训练并测试改进模型。结果表明,改进YOLO v7-tiny的平均精度均值为94.6%,相比YOLO v7-tiny提升1.5个百分点,相比同等规模的轻量级模型YOLO v5s、YOLO v8s分别提升1.0、3.1个百分点,显著降低了图像中雄穗漏检及背景误检为雄穗的发生,有效减少了单穗误检为多穗和交错状态下雄穗个数误判的情况。改进YOLO v7-tiny模型内存占用量为17.8 MB,推理速度为231 f/s。本文方法在保证模型轻量化的前提下提升了雄穗检测精度,为玉米种质资源雄穗实时、精准检测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 种质资源 玉米雄穗 目标检测 无人机 可见光影像 YOLO v7-tiny
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