多源表型信息融合下大豆品种(系)鉴定与系谱分析.pdfVIP

江苏农业学报(ＪｉａｎｇｓｕＪ.ｏｆＡｇｒ.Ｓｃｉ.)ꎬ２０２５ꎬ４１(４):６４４￣６５５

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周欣兴ꎬ王好让ꎬ王晨宇ꎬ等.多源表型信息融合下大豆品种(系)鉴定与系谱分析[Ｊ].江苏农业学报ꎬ２０２５ꎬ４１(４):６４４￣６５５.

ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１０００￣４４４０.２０２５.０４.００３

多源表型信息融合下大豆品种(系)鉴定与系谱分析

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周欣兴ꎬ王好让ꎬ王晨宇ꎬ徐泽俊ꎬ李剑ꎬ王幸ꎬ刘亚菊

(１.江苏徐淮地区徐州农业科学研究所ꎬ江苏徐州２２１１３１ꎻ２.农业农村部科技发展中心ꎬ北京１００１７６)

摘要:特异性、一致性和稳定性(ＤＵＳ)是大豆新品种审定和品种权授权的必备条件ꎬ也是大豆种质评价和品

种鉴定的重要依据ꎮ为验证引入多源表型数据进行大豆品种(系)精准鉴定和系谱分析的可能性ꎬ本研究利用田间

调查、低空遥感和计算机视觉技术获取大豆的２２个ＤＵＳ性状、１６个冠层性状和２３个豆荚图像性状ꎬ并通过随机森

林分类(ＲＦＣ)模型和支持向量分类(ＳＶＣ)模型进行大豆品种(系)鉴定ꎬ采用Ｋ均值(Ｋ￣ｍｅａｎｓ)聚类算法探究品种

(系)间的系谱关系ꎮ研究发现ꎬ低空遥感与计算机视觉技术获取的各性状间具有较高的相关性ꎬＤＵＳ性状对于大

豆品种(系)的准确识别至关重要ꎬ但也存在一些性状对品种(系)鉴定的贡献较弱ꎮ冠层光谱性状和豆荚图像的

部分形态、颜色和纹理性状可以作为大豆品种(系)鉴定的优异候选性状ꎮ引入多源表型性状后模型实例化鉴定结

果得到一定程度的改善ꎬ２个模型分类精度最终均能保持在０.９以上ꎮ聚类分析结果显示ꎬ聚类数在４个及以下时

轮廓系数较好ꎮ本研究结果表明ꎬ利用多源表型信息创新品种测试技术具有巨大潜力ꎬ可为今后大豆ＤＵＳ测试、品

种(系)鉴定及系谱研究提供新的方法ꎮ

关键词:大豆ꎻＤＵＳ测试ꎻ性状ꎻ品种(系)鉴定ꎻ遥感ꎻ图像处理

中图分类号:ＴＰ３９１ꎻＳ５６５.１文献标识码:Ａ文章编号:１０００￣４４４０(２０２５)０４￣０６４４￣１２

Ｍｕｌｔｉ￣ｓｏｕｒｃｅｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｆｏｒｓｏｙｂｅａｎｖａｒｉｅｔｙ(ｌｉｎｅ)

ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｅｄｉｇｒｅｅａｎａｌｙｓｉｓ

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ＺＨＯＵＸｉｎｘｉｎｇꎬＷＡＮＧＨａｏｒａｎｇꎬＷＡＮＧＣｈｅｎｙｕꎬＸＵＺｅｊｕｎꎬＬＩＪｉａｎꎬＷＡＮＧＸｉｎｇꎬＬＩＵＹａｊｕ

(１.ＸｕｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅＸｕｈｕａｉＤｉｓｔｒｉｃｔｏｆＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅꎬＸｕｚｈｏｕ２２１１３１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈ￣

ｎｏｌｏｇｙꎬＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄＲｕｒａｌＡｆｆａｉｒｓꎬＢｅｉｊｉｎｇ１００１７６ꎬＣｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｄｉｓｔｉｎｃｔｎｅｓｓꎬｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙ(ＤＵＳ)ａｒｅｐｒｅｒｅｑｕｉｓｉｔｅｓｆｏｒａｎｅｗｓｏｙｂｅａｎｖａｒｉｅｔｙｔｏｏｂｔａｉｎａｐｐｒｏｖ￣

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