一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法技术

本发明专利技术属于农业技术领域，公开了一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，将黄萎病病指划分为7个等级；在棉花成株期，划定被测棉花植株区域，统计被测区域内的棉花植株总株数，标记为n；测量所有被测区域内的棉花植株的高度，将测量的棉花植株高度标记为H；将被测植株沿根基部中心纵向剖开，得到2个纵向剖面，以根基部为起点，测量纵剖面黄萎病浸染高度，将测量的被浸染高度分别标记为h；计算被测植株的病情指数；根据得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级对应，明确被测植株黄萎病抗性鉴定结果。本发明专利技术提供的棉花成株期黄萎病田间鉴定方法，能够减小人为测量的误差，测量值恒定。

A Field Identification Method of Verticillium Wilt in Adult Stage of Cotton

The invention belongs to the field of agricultural technology, and discloses a field identification method for Verticillium Wilt of cotton in adult stage, which divides Verticillium wilt into seven grades; delimits the tested cotton plant area in adult stage of cotton, counts the total number of cotton plants in the tested area, and marks it as n; measures the height of cotton plants in all tested areas, and marks the measured cotton plant height as H. 2 vertical profiles were obtained by dissecting the tested plants along the center of the root base, and the Verticillium wilt infection height of the vertical profile was measured from the root base. The measured Verticillium wilt infection height was marked as H. The disease index of the tested plants was calculated. The Verticillium Wilt Resistance of the tested cotton plants was identified according to the Verticillium wilt index corresponding to the Verticillium wilt index grade. The field identification method of Cotton Verticillium wilt at adult stage provided by the invention can reduce the error of artificial measurement and keep the measurement value constant.

【技术实现步骤摘要】
一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法
本专利技术属于农业
，尤其涉及一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：棉花黄萎病是棉花生产上最重要的病害之一，该病是由大丽轮枝菌引起的一种土传性维管束病害，对棉花产量影响大。生产实践表明，充分挖掘和利用植物本身的防御系统，培育和推广抗病品种是当前最为经济有效的措施，而选育抗病品种的核心是鉴定评价品种的抗病性，因此，准确鉴定棉花品种对黄萎病的抗性，是进行棉花黄萎病抗性遗传研究，进而选育抗性品种的前提。目前棉花成株期黄萎病鉴定的主要方法为病圃剖杆鉴定，采用5级病情指数值来判定抗病性强弱，但5级病情指数法鉴定评价棉花成株期黄萎病抗性，在实际应用中，病指值跨度偏大，测量值人为误差较大，不利于准确判定棉花品种的抗病性。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)现有黄萎病病情指数值跨度大。(2)现有测量值人为误差大。现有技术分析被测植株黄萎病抗性鉴定结果中，人为主观因素造成的偏差大，不能通过计算机进行智能分析和判定。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，旨在解决现有棉花黄萎病鉴定方法所存在的病指值跨度高、人为误差较大的问题。本专利技术是这样实现的，一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法具体包括以下步骤：步骤一，将黄萎病病指划分为7个等级；步骤二，在棉花成株期，划定被测棉花植株区域，统计被测区域内的棉花植株总株数，标记为n；步骤三，测量所有被测区域内的棉花植株的高度，将测量的棉花植株高度标记为H(H1、H2、H3…..Hn)；步骤四，将被测植株沿根基部中心纵向剖开，得到2个纵向剖面，以根基部为起点，测量纵剖面黄萎病浸染高度，将测量的被浸染高度分别标记为h(h1、h2、h3、……hn)；步骤五，计算被测植株的病情指数；步骤六，根据得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级对应，明确被测植株黄萎病抗性鉴定结果。进一步，步骤一中，所述7个黄萎病病指等级具体包括：病指0为免疫、病指0～10为高抗、10～30为中抗、30～50为轻抗、50～60为轻感、60～80为中感、80～100为高感。进一步，所述棉花成株期包括棉花花铃期、棉花结铃吐絮期。进一步，步骤五中，所述植株病情指数的计算方法具体为：进一步，步骤六根据得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级对应，分析被测植株黄萎病抗性鉴定结果中，得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级信息与计算机预存的数据进行对比分析，将分析后的结果进行呈现；在进行数据对比分析中，具体包括：步骤一，在被测棉花植株区域内随机分布一定数量的同构的被浸染高度传感器节点，将被测棉花植株区域划分为面积大小不等的网格；步骤二，在每个网格内根据节点的剩余能量选取网格内的簇首节点，其余节点根据就近原则选择性的加入簇；步骤三，判断簇内的成员节点收集到的数据是否符合格拉布斯准则，满足，则认为节点是有效的，即簇首节点发送数据，否则，不发送数据；步骤四，簇首节点根据自适应聚合算法聚合来自有效的成员节点的数据和自身产生的数据；步骤五，簇首节点以多跳的形式向sink节点发送数据直到运行完给定的轮数。进一步，sink节点和所有节点都是时间同步和固定的，sink节点位于(sink_x,sink_y)，并且是在被测棉花植株区域之外的；节点间的交流时双向的并且每个节点根据到接收点的距离来调整它的传输功率；sink节点和被测棉花植株区域内的所有节点都是位置感知的。进一步，被浸染高度传感器节点能耗分为发射数据能耗、接收数据能耗和聚合数据能耗，节点到接收点的距离小于阈值d0，则采用自由空间模型，否则，采用多路径衰减模型，从而发射比特数据到距离为d0的接收点的能量消耗如下：其中Eelec为发射电路能量消耗，εfs为自由空间模型下功率放大电路所需能量，εmp为多路径衰减模型下功率放大电路所需能量，接收比特数据能耗：ERx(l)＝l×Eelec；聚合比特数据的能量消耗：EA＝l×EDA；其中EDA表示聚合1比特数据的能量消耗。进一步，在进行数据对比分析中，进一步包括：在面积为S＝L*L的被测棉花植株区域内，随机分布N个同构的无线被浸染高度传感器节点，sink节点位于被测棉花植株区域之外，节点处理整个无线传感器网络内收集到的数据；非均匀成簇：sink节点位于被测棉花植株区域的上方；首先被测棉花植株区域X轴划分为S个泳道，所有泳道有相同的宽度w，并且每个泳道的长度与被测棉花植株区域的长度相等；用从1到s作为泳道的ID，最左端的泳道的ID为1，然后每个泳道沿着y轴划分为多个矩形网格，每个泳道中的每个网格都被定义一个水平，最下端的网格的水平为1，每个网格和每个泳道有相同的宽度w；每个泳道中网格的个数、长度与泳道到sink的距离有关；通过设置网格的长度来调整网格的大小；针对不同的泳道，距离sink越远的泳道含有的网格数目越小；针对同一泳道，距离sink越远的网格的长度越大；A中含有S个元素，第k个元素表示在第k个泳道中网格的数目；每个网格用一个数组(i，j)作为ID，表示第i个泳道有水平j；定义S个数组表示网格的长度，第v个数组Hv表示第v个泳道中网格的长度，并且Hv的第w个元素hvw表示网格(v，w)的长度；网格(i，j)的边界为：o_x+(i-1)×w＜x≤o_x+i×w非均匀网格划分好之后进行成簇阶段；算法分为很多轮进行，在每轮中选取每个网格中剩余能量最大的节点作为簇首节点，其余节点根据就近原则加入簇，然后再进行数据聚合。进一步，被浸染高度传感器节点需要对收集的数据进行预处理，然后再向簇首节点传输数据；采用格拉布斯预准则对被浸染高度传感器节点所采集到的数据进行预处理假设某个簇首节点含有n个被浸染高度传感器节点，被浸染高度传感器节点收集到的数据为x1,x2,…,xn，服从正态分布，并设：vi＝xi-x0，根据顺序统计原理，计算格拉布斯统计量：给定显著性水平α＝0.05之后，测量值满足gi≤g0(n,α)，则认为测量值有效，测量值参与到下一层次的数据聚合；反之，则认为测量值无效，因此需要剔除，即不参与到下一层次的数据聚合。进一步，通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值，求取各个被浸染高度传感器节点的测量数据值与估计值之间的欧式距离，以归一化的欧式距离作为自适应加权融和的权值；选用簇中的被浸染高度传感器节点采集到的数据的最大值与最小值的平均值作为中心数据；某个簇中有个被浸染高度传感器节点，用维列向量D＝(d1,d2,…,dn)表示相应节点的测量值，通过计算各个节点数据与中心数据的欧式距离反应不同节点数据与中心数据之间的偏差大小，其中li的计算公式为：根据欧式距离自适应设定相应的权值大小，距离越大权值越小，距离越小权值越大；其中wi为相应的权值。综上所述，本专利技术的优点及积极效果为：本专利技术提供的棉花成株期黄萎病田间鉴定方法，能够减小人为测量的误差，同时测量值恒定，并有效避免棉花黄萎病传统测量法用估计值测算棉株被浸染程度所带来的误差。同时本专利技术提供的鉴定方法有效解决了现有黄萎病病指跨度大的问题，能够更精确的判定棉花品种抗病性与病情指数，同时仅需在田间即可进行鉴定，鉴定方法简单且便捷，无需利用实验仪器等进行鉴定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法具体包括以下步骤：步骤一，将黄萎病病指划分为7个等级；步骤二，在棉花成株期，划定被测棉花植株区域，统计被测区域内的棉花植株总株数，标记为n；步骤三，测量所有被测区域内的棉花植株的高度，将测量的棉花植株高度标记为H(H1、H2、H3…..Hn)；步骤四，将被测植株沿根基部中心纵向剖开，得到纵向剖面，以根基部为起点，测量纵剖面黄萎病浸染高度，将测量的被浸染高度分别标记为h(h1、h2、h3、……hn)；步骤五，计算被测植株的病情指数；步骤六，根据得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级对应，分析被测植株黄萎病抗性鉴定结果。

【技术特征摘要】
1.一种棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法具体包括以下步骤：步骤一，将黄萎病病指划分为7个等级；步骤二，在棉花成株期，划定被测棉花植株区域，统计被测区域内的棉花植株总株数，标记为n；步骤三，测量所有被测区域内的棉花植株的高度，将测量的棉花植株高度标记为H(H1、H2、H3…..Hn)；步骤四，将被测植株沿根基部中心纵向剖开，得到纵向剖面，以根基部为起点，测量纵剖面黄萎病浸染高度，将测量的被浸染高度分别标记为h(h1、h2、h3、……hn)；步骤五，计算被测植株的病情指数；步骤六，根据得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级对应，分析被测植株黄萎病抗性鉴定结果。2.如权利要求1所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，步骤一中，所述7个黄萎病病指等级具体包括：病指0为免疫、病指0～10为高抗、10～30为中抗、30～50为轻抗、50～60为轻感、60～80为中感、80～100为高感。3.如权利要求1所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，所述棉花成株期包括棉花花铃期、棉花结铃吐絮期。4.如权利要求1所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，步骤五中，所述植株病情指数的计算方法具体为：5.如权利要求1所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，步骤六根据得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级对应，分析被测植株黄萎病抗性鉴定结果中，得到的被测棉花黄萎病病指值与黄萎病病指等级信息与计算机预存的数据进行对比分析，将分析后的结果进行呈现；在进行数据对比分析中，具体包括：步骤一，在被测棉花植株区域内随机分布一定数量的同构的被浸染高度传感器节点，将被测棉花植株区域划分为面积大小不等的网格；步骤二，在每个网格内根据节点的剩余能量选取网格内的簇首节点，其余节点根据就近原则选择性的加入簇；步骤三，判断簇内的成员节点收集到的数据是否符合格拉布斯准则，满足，则认为节点是有效的，即簇首节点发送数据，否则，不发送数据；步骤四，簇首节点根据自适应聚合算法聚合来自有效的成员节点的数据和自身产生的数据；步骤五，簇首节点以多跳的形式向sink节点发送数据直到运行完给定的轮数。6.如权利要求5所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，sink节点和所有节点都是时间同步和固定的，sink节点位于(sink_x,sink_y)，并且是在被测棉花植株区域之外的；节点间的交流时双向的并且每个节点根据到接收点的距离来调整它的传输功率；sink节点和被测棉花植株区域内的所有节点都是位置感知的。7.如权利要求5所述棉花成株期黄萎病的田间鉴定方法，其特征在于，被浸染高度传感器节点能耗分为发射数据能耗、接收数据能耗和聚合数据能耗，节点到接收点的距离小于阈值d0，则采用自由空间模型，否则，采用多路径衰减模型，从而发射比特数据到距离为d0的接收点的能量消耗如下：其中Eelec为发射电路能量消耗，εfs为自由空间模型下功率放大电路所需能量，εmp为多路径衰减模型下功率放大电路所需...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯克云，南宏宇，王宁，杨蕊菊，
申请(专利权)人：甘肃省农业科学院作物研究所，
类型：发明
国别省市：甘肃,62