在农业科学领域，玉米作为一种重要的粮食作物和生物能源的原料，其产量和质量一直受到广泛关注。在众多影响玉米生长的因素中，磷素的缺乏是制约玉米生产的主要因素之一。磷是植物生长必需的主要营养元素之一，对于植物的光合作用、能量转化、物质代谢以及细胞分裂等生理活动有着不可替代的作用。因此，研究玉米对低磷条件的适应性和耐受性，对于提高玉米产量和培育耐低磷的玉米品种具有重要的科学价值和应用前景。 本次研究的主要目的是评价和筛选出耐低磷的玉米自交系苗期基因型。研究者们在低磷胁迫和正常供磷条件下，对456份玉米自交系的苗期进行了7个性状的遗传评价。通过方差分析，研究者们发现，在相同的处理条件下，不同玉米自交系之间存在显著的遗传差异，而且同一自交系在不同处理条件下的表现也有显著差异。这些差异表明，不同自交系对低磷条件的耐受性存在遗传变异。 研究中关注的7个苗期性状包括了地上部分相关性状和地下部分相关性状。地上部分性状通常涉及玉米植物的生长高度、叶片数量、干重等指标，而地下部分性状则更多关注根系的长度、密度、表面积等。这些性状的选择对于耐低磷性状的评价至关重要，因为根系作为直接与土壤磷素接触的器官，在磷素吸收和利用方面发挥着重要作用。 研究结果发现，干重（Dry Weight, DW）这一性状在遗传上表现出较高的可遗传性，说明该性状更容易通过选择获得遗传上的稳定性和可预测性。相反，目前广泛使用的耐低磷评价指标根冠比（Root/Shoot Ratio, R/S Ratio）的遗传率并不高，这意味着仅靠根冠比来评估耐低磷性可能不够准确。 为了更准确地评价玉米自交系对低磷胁迫的耐受性，研究者们构建了综合指数（Synthetic Index, SI），可以将自交系材料划分为低磷敏感、中等耐低磷和高耐低磷的三个等级。根据耐低磷选择指标建立的多元逐步回归模型，在低磷和正常供磷条件下，能够分别解释总干重变异的67.8%和76.8%。这表明所选用的性状对于预测玉米在不同磷素供应水平下的生长表现具有显著作用。 最终，根据耐低磷指数（Low P Tolerance Index, LPTI）和综合指数的标准，研究者们成功筛选出23份高耐低磷和109份低磷敏感的玉米自交系。这些自交系材料可以被进一步用于玉米耐低磷遗传改良的育种计划中，以期培育出更适应低磷土壤环境的新品种，从而提高玉米的生产力。 总体来看，这项研究不仅为玉米耐低磷性状的遗传评价提供了科学依据，而且对于指导未来的玉米育种工作，尤其是在耐低磷性状改良方面具有重要的参考价值。通过这些研究，可以为种植者提供更加适应低磷环境的玉米种子，以应对因土壤磷素缺乏而造成的农业生产限制。

知识点生成: 目标检测作为计算机视觉领域的一个核心分支，主要任务是识别图像中的感兴趣对象，并确定这些对象的位置。玉米幼苗数据集8530张YOLO+VOC（已增强）就是为了解决这一问题而设计的。该数据集采用了VOC格式和YOLO格式的标注标准，其中YOLO格式是一种流行的实时目标检测算法。数据集包含8530张标注清晰的玉米幼苗图片，每张图片都配有一个对应的.xml文件进行标注。 数据集的格式设计使得它能够适应多种机器学习框架，而采用的图片增强技术则能显著提高模型训练时的泛化能力。具体来说，数据集包含三个文件夹，分别是存储图片的JPEGImages文件夹、存储标注信息的Annotations文件夹和存储标注框坐标的labels文件夹。JPEGImages文件夹中存放了8530张.jpg格式的图片， Annotations文件夹包含了与图片一一对应的8530个.xml标注文件，而labels文件夹则包含了8530个.txt标注文件。所有标注文件中的标签数量为1，即仅包含一种标签：“Maize”，代表玉米。 每张图片中，玉米幼苗的矩形框数量共计为12650个。标注框数目的增加，意味着数据集为模型提供了更多关于玉米幼苗在各种环境下的视觉信息，这有助于训练更加精确的模型。标签形状采用矩形框，是因为矩形框在计算机视觉中是最常用且适合的标注形式，能够有效地框选目标对象，并且计算量相对较小。 在图像处理方面，数据集中的图片清晰度高，分辨率为高清像素，可以进一步增强模型对玉米幼苗的识别精度。由于图片经过增强处理，这不但增加了数据集的多样性，而且有助于减少模型在实际应用中遇到的过拟合问题。数据集的图片增强主要涵盖了对色彩、亮度、对比度等方面的调整，以模拟更广泛的现实场景。 值得注意的是，虽然数据集提供了丰富的标注信息和高质量的图片资源，但它并不对训练得到的模型精度或权重文件作出任何保证。数据集只承诺提供准确且合理的标注。对于使用者而言，需要在模型设计、训练和验证等后续步骤中投入更多的工作，以确保得到一个性能优良的模型。 此外，数据集提供了标注示例和图片概览，以帮助研究人员和开发者更好地理解数据集的结构和标注方式。用户可以通过观察标注示例来学习如何识别和标注玉米幼苗，以及如何使用labels文件夹中的.txt文件来训练YOLO模型。 对于希望在农业领域应用目标检测技术的研究者和开发者来说，这个数据集提供了一个很好的起点。通过深入研究和合理使用该数据集，可以期待开发出能有效应用于农业生产和作物管理的先进图像识别系统。

基于MATLAB的谷物颗粒数量计数识别系统——玉米计数与图像预处理技术详解,基于matlab谷物颗粒数量计数识别系统 玉米计数 图像预处理有灰度化 滤波图像 二值化 形态学处理和连通域标记 无gui界面50r，有gui界面100r，需要gui请两份 注释全面， ,基于Matlab;谷物颗粒数量计数识别系统;玉米计数;图像预处理;灰度化;滤波图像;二值化;形态学处理;连通域标记;无GUI界面;有GUI界面。 关键词：Matlab;谷物颗粒计数;图像预处理;灰度化;滤波;二值化;形态学处理;连通域标记;无gui界面价格;有gui界面价格。,基于Matlab的玉米颗粒计数识别系统：图像预处理与两种界面选项

基于比较基因组学的玉米ESTs定位方法，张祖新，张绍鹏，本研究描述了以水稻基因组数据和玉米与水稻的比较遗传图谱为桥梁，基于水稻和玉米间存在的标记和序列水平上的广泛的共线性，对大

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

玉米BAC在玉米有丝分裂染色体上FISH体系的构建，陶勇生，张祖新，本研究以玉米BAC片段为探针，在玉米根尖有丝分裂的细胞学制片上进行BAC-FISH研究，分别探讨了玉米和水稻基因组C0t DNA对探针重复序列的

进行了田间试验，研究了先前在白沙瓦农业大学研究农场建立的试验中使用的生物炭对2016年夏季玉米土壤特性和玉米作物产量的残留影响。该试验是在RCB设计中进行的，采用分块布置的方式主要地块的种植系统（CS）和子图中的生物炭（BC）。 种植系统为：1）小麦绿豆； 2）小麦玉米； 3）鹰嘴豆玉米； 4）鹰嘴豆绿豆。 在过去的三个季节中，每个种植系统在每个季节都接受0、40、60和80 t·ha-1的生物炭以及推荐的NPK剂量。 在本研究中，玉米于2016年夏季在鹰嘴豆和小麦之后种植。结果表明，鹰嘴豆-玉米的谷物产量，玉米穗轴重量和总氮吸收量明显高于小麦-玉米种植系统。 鹰嘴豆玉米下的土壤有机碳也显着高于小麦玉米种植系统下的土壤。 但是，其他产量构成因素，如秸秆产量，玉米的收割指数和氮素含量以及玉米的秸秆中的氮浓度以及土壤特性（例如pH，EC和矿质氮）不受种植系统的显着影响。 就生物炭的残留效应而言，在40 t·ha-1时处理的生物炭的玉米籽粒产量和土壤容重最大，而在60 t·ha-1时，穗粒重的土壤pH和矿质氮最高。 此外，在80 t·ha-1接受生物炭处理的秸秆中氮素含量，氮素吸收量和土壤有

近年来，在各种作物系统和环境中使用作物模型来预测和扩大气候变化方面的农艺决策已广受欢迎。 本文对研究人员用来模拟玉米生长和生产力的作物模型进行了评估。 通过系统的审查方法，对过去三十年来发表的186篇文章进行了全面评估，以建立模型和参数化特征，对玉米产量的模拟影响以及适应策略。 在确定的23个模型中，CERES-玉米和APSIM模型占主导地位，占1990年至2018年进行的研究的49.7％。当前研究表明，在RCP4.5和RCP8下，玉米单产预计下降8％-38％ .5到21世纪末的情景，而适应对于减轻气候变化的影响至关重要。 大多数论文中考虑的主要农业适应方案是播种日期，品种和作物水管理实践的变化。 建议使用通用循环模型（GCM）的多种作物模型和多种模型合奏。 随着对作物建模的兴趣不断增长，未来的工作应更多地集中在气候情景下农田对玉米生产的适应性。

本工作旨在调查菌根接种在不同水分含量分别为100％，70％，50％和20％的盆栽试验中生长的玉米植物的两个收获阶段（90天和30天）的作用。 玉米植物的耐旱性在同一植物的不同器官中不同，并且在植物发育的不同阶段中也不同。 玉米植物的敏感性与植物收获后30天的根可溶性糖，芽和根可溶性蛋白的减少以及两个收获阶段的两个器官中的可溶性糖和可溶性蛋白的减少有关。 这与OP的降低和水分吸收的降低有关，后者导致两个收获阶段的枝条和根部新鲜和干物质产量显着下降。 与未经处理的植物相比，AM接种增加了玉米对干旱胁迫的耐受性，其表现为生长参数，化学成分和矿物质含量的增加。 接种AM后的脯氨酸含量在30天时收获的芽中和90天时收获的根中几乎没有变化。 然而，在30天的植物收获和在90天的植物收获的芽中诱导明显增加。 与收获后30天相比，菌根接种诱导的OP值与相应水平相比或与对照值相比显着提高100％（在植物中为30天），或者与对照相比，仅在90天后收获。 通过N-乙酰基氨基葡萄糖含量测得的水分含量不同的AM感染不受干旱胁迫的影响。 结果还表明，对照根中含有N-乙酰氨基葡萄糖的原因是菌根和土壤中天然存在的其他

全国玉米平均产量远低于世界平均水平。 植物密度是影响产量的因素之一。 因此，了解适当的农艺方法对于最大化埃塞俄比亚的玉米产量至关重要。 在Haramaya的主要农作物季节期间，于2015年和2016年在雨水条件下进行了田间试验，以确定行间和行内间距对杂交玉米品种的生长，产量构成和产量的影响。 该实验由两个杂交玉米品种（“ BH-661”和“ BH-QPY-545”）的阶乘组合，两个行间间距（65和75 cm）和三个行内间距（25、30和30 cm）组成。在3×2×2阶乘中进行35×3 cm的随机完整块设计实验，每种处理组合重复三次。 行间间距，行内间距和年份的交互作用影响地上干生物量和籽粒产量。 BH-661和BH-QPY-545品种分别于2016年和2015年获得最高的地上干生物量产量（31.36 t·ha-1）和收获指数（47％）。 在2016种植季节，75 cm×25 cm的组合获得了最高的地上干生物量产量（31.29 t·ha-1）和谷物产量（11.67 t·ha-1）。 因此，可以得出结论，在充足的降雨量和规则的降雨分布下，两个品种的最佳行间和行内行距组合对于最大谷物产量而言