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作物抗性智能評價與鑒定

  • 作者：編者:張建華//鄭曉明//周國民|責編:崔改泵
  • 出版社：中國農業科技
  • ISBN：9787511678966
  • 出版日期：2026/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：214
人民幣：RMB 100 元      售價：元
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內容大鋼
    作物抗性評價鑒定作為連接種質資源挖掘與育種應用的關鍵環節，其技術革新直接決定了抗性研究的深度與育種效率的高度。本書聚焦作物抗病與耐鹽兩大核心抗性，系統梳理了智能評價鑒定的理論基礎與技術路徑。從數據集構建的標準化流程，到深度學習模型的優化策略；從實驗室高通量表型平台的搭建，到田間攜帶型檢測設備的開發；從單一抗性評價演算法的突破，到多逆境協同鑒定系統的集成，全方位展現了智能技術如何重塑抗性研究的範式。書中既有對野生稻、棉花等具體作物抗性評價的案例解析，也包含對數據標注、模型可解釋性等關鍵問題的深度探討，使抗性育種從「人工篩選」邁向「精準設計」。不僅加速了優良品種的培育進程，更為農業生產中的精準防控與抗逆栽培提供了科學依據。
作者介紹
編者:張建華//鄭曉明//周國民|責編:崔改泵
目錄
第1章  作物抗性智能評價與鑒定概述
  1.1  作物抗性智能評價鑒定概述
    1.1.1  作物抗性智能評價鑒定研究背景
    1.1.2  作物抗性智能評價鑒定內涵
    1.1.3  作物抗性智能評價鑒定的特點
    1.1.4  作物抗性智能評價鑒定的技術體系
    1.1.5  作物抗性智能評價鑒定的應用
  1.2  國內外研究進展
    1.2.1  研究現狀
    1.2.2  研究進展
    1.2.3  現有研究的不足與挑戰
  1.3  本章小結
第2章  作物抗性數據採集方法
  2.1  作物抗病和耐鹽行業標準
    2.1.1  作物抗病性評價行業標準
    2.1.2  作物耐鹽性評價行業標準
  2.2  野生稻抗病性數據採集方法
    2.2.1  稻瘟病抗病性智能評價鑒定數據採集方法
    2.2.2  白葉枯病發病狀況智能評價數據採集方法
    2.2.3  白葉枯病抗病性智能評價鑒定數據採集方法
  2.3  棉花抗病性數據採集方法
    2.3.1  棉花輕量化病害實時檢測評價鑒定數據採集方法
    2.3.2  棉花抗病性危害等級評價數據採集方法
  2.4  野生稻耐鹽性數據採集方法
    2.4.1  種子活力評價鑒定數據採集方法
    2.4.2  葉片耐鹽性評價鑒定數據採集方法
    2.4.3  根系耐鹽性評價鑒定數據採集方法
  2.5  本章小結
第3章  野生稻抗病性智能評價鑒定方法
  3.1  稻瘟病抗病性智能評價鑒定方法
    3.1.1  模型構建
    3.1.2  病害等級及抗病性智能評價方法
    3.1.3  試驗結果與分析
    3.1.4  病害等級及抗病性智能評價結果分析
    3.1.5  討論
  3.2  白葉枯病發病狀況智能評價方法
    3.2.1  模型構建
    3.2.2  試驗結果與分析
    3.2.3  發病狀況智能評價的結果分析
    3.2.4  討論
  3.3  白葉枯病抗病性智能評價鑒定方法
    3.3.1  模型構建
    3.3.2  抗病性智能評價方法
    3.3.3  試驗環境及性能評價指標
    3.3.4  試驗結果與分析
    3.3.5  抗病性智能評價的結果分析
    3.3.6  討論
  3.4  本章小結
第4章  棉花抗病性智能評價鑒定方法
  4.1  棉花輕量化病害實時檢測評價方法

    4.1.1  模型構建
    4.1.2  試驗設置
    4.1.3  試驗結果與分析
    4.1.4  討論
  4.2  棉花抗病性危害等級評價方法
    4.2.1  模型構建
    4.2.2  抗病性智能評價方法
    4.2.3  試驗設置
    4.2.4  試驗結果與分析
    4.2.5  病害級別評價結果分析
    4.2.6  討論
  4.3  本章小結
第5章  野生稻耐鹽性智能評價鑒定方法
  5.1  種子活力評價鑒定方法
    5.1.1  模型構建
    5.1.2  試驗設置與模型性能指標
    5.1.3  試驗結果與分析
    5.1.4  討論
  5.2  葉片耐鹽性評價鑒定方法
    5.2.1  模型構建
    5.2.2  試驗設置與模型性能指標
    5.2.3  試驗結果與分析
    5.2.4  葉片耐鹽性鑒定評價模型測試
    5.2.5  討論
  5.3  根系耐鹽性評價鑒定方法
    5.3.1  模型構建
    5.3.2  試驗設置與模型性能指標
    5.3.3  試驗結果與分析
    5.3.4  根系耐鹽性智能評價鑒定模型測試
    5.3.5  討論
  5.4  本章小結
第6章  作物抗性智能評價鑒定系統的研發
  6.1  作物抗病性智能評價鑒定系統
    6.1.1  系統設計
    6.1.2  AR眼鏡App開發及部署
    6.1.3  數據採集要求
    6.1.4  作物抗病評價技術要求
    6.1.5  用於連續動態病害評價的邊緣計算設備部署
  6.2  作物耐鹽性智能評價鑒定系統
    6.2.1  系統環境配置
    6.2.2  系統設計
    6.2.3  模擬試驗
    6.2.4  用戶身份驗證
    6.2.5  系統核心功能實現
    6.2.6  系統流程
  6.3  本章小結
第7章  結論與展望
  7.1  結論
    7.1.1  作物抗性智能評價鑒定的革新
    7.1.2  作物抗性智能評價鑒定與傳統抗性評價鑒定的對比

    7.1.3  作物抗性智能評價鑒定的優勢
  7.2  展望
    7.2.1  作物抗性機制的深入研究
    7.2.2  多組學數據整合與作物抗性智能評價資料庫構建
    7.2.3  作物抗性智能評價鑒定的優化方向

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