【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桑树品种鉴定，尤其涉及一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法及系统。
技术介绍
1、在当前农业发展过程中，盐碱地的改良和利用已成为全球重要的研究方向之一。然而，由于盐碱胁迫对植物生长的显著限制，选择和培育适应性强的耐盐碱作物品种是有效提高盐碱地利用效率的重要手段。在盐碱胁迫下，植物的生理特性和形态特征会发生显著变化，如叶片颜色改变、表面纹理增粗、干枯区域增加以及植株形态萎缩等。
2、传统的桑树耐盐碱品种鉴定往往通过专家经验等方法来进行，存在着主观问题以及无法量化耐盐碱能力的问题，从而对盐碱地的种植品种选育存在重重困难。因此，如何提高对桑树耐盐碱品种鉴定的准确性和全面性，进而降低选育工作的鉴定周期并提供一定的指导意义是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的缺陷，提供了一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法及系统，其重要目的在于提高对桑树耐盐碱品种鉴定的准确性和全面性。
2、为实现上述目的本专利技术第一方面提供了...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，所述获取不同品种的桑树在各生长阶段的桑树图像数据并进行预处理，提取预处理后的桑树图像属性特征并进行类别划分，构建第一拓扑结构图，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，所述获取第一拓扑结构图中各桑树品种在不同生理环境的生长图像数据，分析各生理环境下对应桑树品种的胁迫特征，并构建第二拓扑结构图，具体包括：
4.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，所述获取不同品种的桑树在各生长阶段的桑树图像数据并进行预处理，提取预处理后的桑树图像属性特征并进行类别划分，构建第一拓扑结构图，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，所述获取第一拓扑结构图中各桑树品种在不同生理环境的生长图像数据，分析各生理环境下对应桑树品种的胁迫特征，并构建第二拓扑结构图，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的桑树耐盐碱品种鉴定与分析方法，其特征在于，所述基于所述第一拓扑结构图和第二拓扑结构图评价各类别桑树在不同生理环境下的耐盐碱能力，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈莲，王振江，林森，王丹，吴剑安，李智毅，王圆，
申请(专利权)人：广东省农业科学院蚕业与农产品加工研究所，
类型：发明
国别省市：
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