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新时期水稻新品种保护和DUS测试现状与问题探讨
1
作者 李阳阳 李剑 +6 位作者 周欣兴 荆若男 李丹 孙亚伟 苏一钧 胡婷婷 刘亚菊 《中国稻米》 北大核心 2024年第2期51-56,共6页
分析了1999—2022年我国水稻新品种保护申请量和授权量,阐述了我国新品种保护和DUS测试的发展现状,剖析了该行业存在的问题,进而提出了加强水稻新品种保护和优化DUS测试的对策建议,以期为新时期我国水稻新品种保护和DUS规范测试提供有... 分析了1999—2022年我国水稻新品种保护申请量和授权量,阐述了我国新品种保护和DUS测试的发展现状,剖析了该行业存在的问题,进而提出了加强水稻新品种保护和优化DUS测试的对策建议,以期为新时期我国水稻新品种保护和DUS规范测试提供有益参考。 展开更多
关键词 水稻 新品种保护 DUS测试
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湖北推进中药材品种保护测试现状与发展建议
2
作者 王晨宇 王雨 +6 位作者 刘大会 张凯淅 周欣兴 向维 韩瑞玺 荆若男 张秀杰 《中国种业》 2023年第11期8-12,共5页
中药材是中医药的基础。相对农作物,我国中药材新品种选育工作起步较晚,但发展迅速。特别是近年来,中药材新品种申请量逐年上升,针对中药材的特异性、一致性和稳定性(DUS)工作逐步完善,促进了中药材产业发展。湖北是全国道地药材主产区... 中药材是中医药的基础。相对农作物,我国中药材新品种选育工作起步较晚,但发展迅速。特别是近年来,中药材新品种申请量逐年上升,针对中药材的特异性、一致性和稳定性(DUS)工作逐步完善,促进了中药材产业发展。湖北是全国道地药材主产区之一,具有丰富的中药材资源,2022年中药材种植面积在全国第四,生产种植规模较大。通过对湖北中药材产业及品种保护测试现状的分析,判断湖北中药材品种保护测试中存在的意识、技术水平等方面问题,从产业、种植、宣传等角度,对湖北中药材品种保护测试提出了建立联合测试站、强化技术支撑等可行性建议,以期为其他省份提供借鉴和经验。 展开更多
关键词 中药材 品种保护 DUS测试
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基于Sentinel-2多时相影像的果树种植区遥感提取 被引量：4
3
作者 周欣兴 赵林 +5 位作者 张文杰 谭昌伟 李刚波 石梦云 张婷 杨峰 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期2767-2777,共11页
为提取果树的空间分布信息,以果树生长期内不同月份的Sentinel-2多光谱遥感影像为数据源,以大沙河流域果树为研究对象,通过分析不同月份的光谱信息得出最佳监测时期,并在此基础上,选择不同时期的5种植被指数[归一化植被指数(NDVI)、比... 为提取果树的空间分布信息,以果树生长期内不同月份的Sentinel-2多光谱遥感影像为数据源,以大沙河流域果树为研究对象,通过分析不同月份的光谱信息得出最佳监测时期,并在此基础上,选择不同时期的5种植被指数[归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)、结构密集型色素指数(SIPI)和归一化水指数(NDWI)],结合机器学习技术构建决策树提取模型。结果发现,3、4、7、8月份的影像适于果树面积提取。通过Feature_importances_属性筛选出贡献度高的不同时期的植被指数作为输入特征,结合超参数学习曲线和网格搜索技术确定决策树模型的Max_depth和Min_samples_leaf参数分别为5和10时模型的效果最佳。参数调整后绘制决策树模型,模型在训练集和测试集上的精度分别达到了0.9194和0.8751。提取结果表明,研究区内的果树主要种植在大沙河两岸,东部与西北部的果树种植地块较为零碎,总的果树种植面积为6838 hm^(2)。在验证样本的基础上,通过混淆矩阵计算提取结果的精度,结果显示,Kappa系数为0.87,果树种植区提取的用户精度和制图精度分别为92.91%和90.77%。结果说明,本文所提出的方法适用于大区域果树的遥感提取,可为基于中高分辨率遥感影像的果树种植区监测提供有效的技术手段。 展开更多
关键词 果树种植区 遥感 决策树 机器学习
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综合HJ-A数据和偏最小二乘法的小麦孕穗期生物量预估模型 被引量：1
4
作者 马顺圣 毛伟 +2 位作者 周欣兴 张鹏鹏 李文西 《扬州大学学报（农业与生命科学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期29-35,共7页
生物量是反映大田小麦生长的重要指标之一,孕穗期是小麦关键生长时期。为准确获取小麦孕穗期生物量,利用HJ-A数据,结合偏最小二乘法(PLS)和主成分分析(PCA)分别建立及评价小麦孕穗期生物量的多变量预估模型。结果表明:利用HJ-A数据获取... 生物量是反映大田小麦生长的重要指标之一,孕穗期是小麦关键生长时期。为准确获取小麦孕穗期生物量,利用HJ-A数据,结合偏最小二乘法(PLS)和主成分分析(PCA)分别建立及评价小麦孕穗期生物量的多变量预估模型。结果表明:利用HJ-A数据获取小麦孕穗期生物量可行,且由HJ-A数据提取的植被指数之间存在显著的多重相关性。该PLS模型和PCA模型的最优主成分数分别为5和3个,并利用降维分析法可消除植被指数之间的多重共线性。利用3种样本数据进行评价,该PLS模型的决定系数(R^(2))均大于0.70,均方根误差(RMSE)分别为326.95、341.27和373.35 kg·hm^(-2);PCA模型的R^(2)均在0.60左右,RMSE分别为439.50、451.32和486.53 kg·hm^(-2)。PLS模型精度约为90%,比PCA模型和线性模型分别提高12%、22%以上。综上所述,综合HJ-A数据和PLS建立的小麦孕穗期生物量预估模型应用效果好。 展开更多
关键词 小麦 生物量 HJ-A数据 PLS 预估模型
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