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以2013—2015年116份春小麦种子样品为材料,应用Seed Identification软件并结合仪器和手工测定获得17个物理指标值(千粒重、宽度、长度、投影面积、厚度、比重、硬度、灰度值、RGB颜色模型中红色R、绿色G和蓝色B、Lab颜色模型中的亮度L、色彩通道a和色彩通道b、HSB颜色模型中的色相H、饱和度S和亮度B。利用主成分分析法和聚类分析法,在标准环境及3种逆境(盐胁迫、干旱胁迫和人工加速老化胁迫)下,探讨了春小麦种子物理指标与种子活力的关系。研究发现各培养环境下,种子活力与种子的千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a有明显相关性。千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a值较小的小粒种子比大粒种子表现出更高的活力。本研究结果表明:小粒种子较大粒种子有更强的耐逆境能力;千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a可作为逆境萌发条件下高活力种子样品筛选的候选指标。 相似文献
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小麦种子活力检测相关指标稳定性的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
论文以4份小麦种子宁春51、2038、烟农21、豫农416为材料,利用三个发芽箱或发芽室以及两种发芽方法（发芽盒发芽、卷纸发芽）,比较发芽试验检测小麦种子活力时常用的发芽势、发芽率、苗长、平均鲜重和活力指数等指标的稳定性。结果表明：四个小麦品种的发芽势和发芽率指标在不同培养环境和发芽方式下均无显著差异,豫农416的苗长、平均鲜重和活力指数指标在不同培养环境下存在差异显著,说明在进行活力检测时发芽势和发芽率更加稳定可靠,结果同时表明低活力小麦种子的苗长、平均鲜重对环境变化较为敏感,高活力小麦种子的苗长、平均鲜重等指标的环境稳定性相对较好;卷纸发芽发芽势和发芽率普遍高于发芽盒法,不同重复之间的变异系数也要显著低于发芽盒法,因此建议在进行小麦种子活力普查时,采用卷纸法,活力指标建议采用发芽率和发芽势。 相似文献
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基于近红外光谱技术的春小麦单粒种子活力鉴定 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究利用近红外光谱技术鉴定春小麦单粒种子活力的效果,以2013年收获的甘肃春小麦品种宁春4号种子为材料,对300粒小麦种子进行近红外光谱单粒扫描,根据光谱图结合发芽实验结果建立春小麦种子活力预测模型。结果表明,以腹面和背面平均光谱的建模效果要优于单面光谱。最佳建模比例为建模集与检验集之比3∶1。应用近红外光谱定性偏最小二乘分析方法建模,在7 000~8 000cm-1光谱范围内采用中心化预处理,在主成分为5时,模型的建模集和检验集的鉴别率分别为86.36%和91.30%,建模效果最佳;采用近红外光谱偏最小二乘法定量检测小麦种子活力时,建模效果较差。因此,近红外光谱定性偏最小二乘分析方法适于进行春小麦单粒种子活力定性鉴定。 相似文献
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