期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术
被引量：
19
1
作者
马战林
刘昌华
+3 位作者
薛华柱
李静茹
房旭
周俊利
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期195-205,共11页
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合S...
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明:仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。
展开更多
关键词
冬小麦
种植面积识别
谷歌地球引擎
Sentinel卫星
随机森林
下载PDF
职称材料
黑龙江烟区烟草马铃薯Y病毒株系的分子鉴定
被引量：
8
2
作者
万秀清
乔婵
+3 位作者
赵淑娟
李若
李丽杰
郭振楠
《烟草科技》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期13-18,25,共7页
为明确黑龙江烟区烟草马铃薯Y病毒(Potato virus Y,PVY)株系种类及其分布状况,采用多重PCR技术及测序手段,对采集黑龙江省烟叶产区的107份疑似PVY样品进行了鉴定分析。结果表明:4个有代表性的PVY分离物HLJ-SH8、HLJ-SC2、HLJ-SC6和HLJ-M...
为明确黑龙江烟区烟草马铃薯Y病毒(Potato virus Y,PVY)株系种类及其分布状况,采用多重PCR技术及测序手段,对采集黑龙江省烟叶产区的107份疑似PVY样品进行了鉴定分析。结果表明:4个有代表性的PVY分离物HLJ-SH8、HLJ-SC2、HLJ-SC6和HLJ-MDJ4的基因组序列全长分别为9 698、9 702、9 702和9 698 bp,都包含一个由9 186 bp组成的开放读码框(ORF),编码一个由3 061个氨基酸组成的多聚蛋白。系统进化树分析结果表明这4个PVY分离物分别为PVYNTN、PVYN、PVYNW和PVYNTN-NW株系,其中PVYNTN-NW株系是侵染黑龙江烟草的优势株系。
展开更多
关键词
黑龙江烟区
马铃薯Y病毒(PVY)
株系鉴定
多重PCR
测序
下载PDF
职称材料
重庆烟区烟草叶斑病的诊断与鉴定
3
作者
付景圆
王晶
+5 位作者
陈海涛
徐小洪
冉茂
肖崇刚
孙现超
陈国康
《烟草科技》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期25-29,共5页
在重庆市烟草病害调查中,从彭水县润溪镇烟田发现一种未知的烟草叶斑病。为明确其病原物的分类地位,通过田间采集症状典型病害样品,经组织分离、菌株纯化并采用科赫氏法则测定其致病性,结合rDNA-ITS分子鉴定方法,对该叶斑病进行了诊断...
在重庆市烟草病害调查中,从彭水县润溪镇烟田发现一种未知的烟草叶斑病。为明确其病原物的分类地位,通过田间采集症状典型病害样品,经组织分离、菌株纯化并采用科赫氏法则测定其致病性,结合rDNA-ITS分子鉴定方法,对该叶斑病进行了诊断和鉴定。结果表明:该叶斑病的病斑在叶片上呈不规则形,周围有淡黄色晕圈,病部中央灰白色,且密生有黑色小点;分离物菌株psrx-1能引起健康烟株叶片发病,具有致病性;病原菌株的形态学特征表现为分生孢子座垫状、黑褐色,呈球形或半球形,分生孢子梗紧密排列、梗短小、直立,分生孢子暗褐色、球形或近球形,无隔膜,表面有颗粒状凸起或褶皱。经rDNA-ITS基因序列比对分析,将该病害鉴定为附球菌(Epicoccum sp.)引起的烟草叶斑病害,为重庆烟区首次发现的一种烟草新病害。
展开更多
关键词
重庆烟区
烟草
叶斑病
鉴定
附球菌
下载PDF
职称材料
题名
GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术
被引量：
19
1
作者
马战林
刘昌华
薛华柱
李静茹
房旭
周俊利
机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
河南省遥感测绘院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期195-205,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51779099)
国家自然科学基金面上项目(41721333)
+1 种基金
河南省科技攻关重点项目(192102310270)
河南理工大学博士基金项目(B2017-09)。
文摘
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明:仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。
关键词
冬小麦
种植面积识别
谷歌地球引擎
Sentinel卫星
随机森林
Keywords
winter
wheat
planting
area
identification
Google
Earth
Engine
Sentinel
satellite
random
forest
分类号
S25 [农业科学—农业机械化工程]
S512.1 [农业科学—农业工程]
下载PDF
职称材料
题名
黑龙江烟区烟草马铃薯Y病毒株系的分子鉴定
被引量：
8
2
作者
万秀清
乔婵
赵淑娟
李若
李丽杰
郭振楠
机构
牡丹江烟草科学研究所
出处
《烟草科技》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期13-18,25,共7页
基金
黑龙江省烟草专卖局资助项目"烟草PVY抗性相关基因功能研究"(HN201203)
文摘
为明确黑龙江烟区烟草马铃薯Y病毒(Potato virus Y,PVY)株系种类及其分布状况,采用多重PCR技术及测序手段,对采集黑龙江省烟叶产区的107份疑似PVY样品进行了鉴定分析。结果表明:4个有代表性的PVY分离物HLJ-SH8、HLJ-SC2、HLJ-SC6和HLJ-MDJ4的基因组序列全长分别为9 698、9 702、9 702和9 698 bp,都包含一个由9 186 bp组成的开放读码框(ORF),编码一个由3 061个氨基酸组成的多聚蛋白。系统进化树分析结果表明这4个PVY分离物分别为PVYNTN、PVYN、PVYNW和PVYNTN-NW株系,其中PVYNTN-NW株系是侵染黑龙江烟草的优势株系。
关键词
黑龙江烟区
马铃薯Y病毒(PVY)
株系鉴定
多重PCR
测序
Keywords
Heilongjiang
tobacco
planting
area
Potato
virus
Y
Strain
identification
Multiplex-PCR
Sequencing
分类号
S432.41 [农业科学—植物病理学]
下载PDF
职称材料
题名
重庆烟区烟草叶斑病的诊断与鉴定
3
作者
付景圆
王晶
陈海涛
徐小洪
冉茂
肖崇刚
孙现超
陈国康
机构
西南大学植物保护学院
重庆市烟草公司科技处
重庆市烟草公司烟草科学研究所
出处
《烟草科技》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期25-29,共5页
基金
重庆市烟草专卖局重点专项项目“重庆烟草叶部病害监测预警建模与植保无人机防控技术研究及应用”(B20221NY1313)
“重庆烟草叶斑病传播阻断与保护预防技术研究”(B20211NY131)。
文摘
在重庆市烟草病害调查中,从彭水县润溪镇烟田发现一种未知的烟草叶斑病。为明确其病原物的分类地位,通过田间采集症状典型病害样品,经组织分离、菌株纯化并采用科赫氏法则测定其致病性,结合rDNA-ITS分子鉴定方法,对该叶斑病进行了诊断和鉴定。结果表明:该叶斑病的病斑在叶片上呈不规则形,周围有淡黄色晕圈,病部中央灰白色,且密生有黑色小点;分离物菌株psrx-1能引起健康烟株叶片发病,具有致病性;病原菌株的形态学特征表现为分生孢子座垫状、黑褐色,呈球形或半球形,分生孢子梗紧密排列、梗短小、直立,分生孢子暗褐色、球形或近球形,无隔膜,表面有颗粒状凸起或褶皱。经rDNA-ITS基因序列比对分析,将该病害鉴定为附球菌(Epicoccum sp.)引起的烟草叶斑病害,为重庆烟区首次发现的一种烟草新病害。
关键词
重庆烟区
烟草
叶斑病
鉴定
附球菌
Keywords
Chongqing
tobacco-
planting
area
Tobacco
Leaf
spot
disease
identification
Epicoccum
sp.
分类号
S431 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术
马战林
刘昌华
薛华柱
李静茹
房旭
周俊利
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
19
下载PDF
职称材料
2
黑龙江烟区烟草马铃薯Y病毒株系的分子鉴定
万秀清
乔婵
赵淑娟
李若
李丽杰
郭振楠
《烟草科技》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
8
下载PDF
职称材料
3
重庆烟区烟草叶斑病的诊断与鉴定
付景圆
王晶
陈海涛
徐小洪
冉茂
肖崇刚
孙现超
陈国康
《烟草科技》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
