杜瑩瑩,陳小河,梁　琨,*,徐劍宏,沈明霞,盧　偉

(1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京 210031;2.江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院食品質(zhì)量與檢測(cè)研究所,江蘇南京 210014)

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基于高光譜圖像的小麥脫氧雪腐鐮刀菌烯醇含量等級(jí)鑒別

杜瑩瑩1,陳小河1,梁琨1,*,徐劍宏2,沈明霞1,盧偉1

(1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京 210031;2.江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院食品質(zhì)量與檢測(cè)研究所,江蘇南京 210014)

以6種不同脫氧雪腐鐮刀菌烯醇(DON)含量等級(jí)的小麥樣本為研究對(duì)象,利用高光譜圖像結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法實(shí)現(xiàn)DON毒素含量的鑒別。采集180份小麥樣本高光譜圖像,利用改進(jìn)格拉姆斯密特算法(MGS)與遺傳無(wú)信息變量消除算法(GAUVE)對(duì)400～1021 nm波段光譜信息提取特征波長(zhǎng),分別利用線性判別分析(LDA)、隨機(jī)森林(RF)、支持向量機(jī)(SVM)、最鄰近結(jié)點(diǎn)(KNN)算法建立模型預(yù)測(cè)小麥脫氧雪腐鐮刀菌烯醇含量等級(jí)。結(jié)果表明,利用MGS算法和GAUVE算法能有效地提取特征波長(zhǎng),降低波長(zhǎng)變量數(shù),提高運(yùn)算速率,4種算法建模時(shí)準(zhǔn)確率均高于85%,其中MGS-SVM模型鑒別效果最優(yōu)。研究表明,高光譜圖像結(jié)合化學(xué)計(jì)量方法與現(xiàn)有檢測(cè)方法相比,可以快速無(wú)損地鑒別6種不同小麥DON毒素含量,為小麥DON毒素快速、無(wú)損、智能檢測(cè)提供研究方法。

小麥,高光譜圖像,脫氧雪腐鐮刀菌醇,識(shí)別模型

小麥?zhǔn)侵袊?guó)的第二大糧食作物,也是世界上最主要的農(nóng)作物。赤霉病是小麥的主要病發(fā)癥之一,而脫氧雪腐鐮刀菌稀醇(DON)是引發(fā)小麥赤霉病的主要真菌毒素,DON毒素不僅對(duì)小麥細(xì)胞組織有毒害作用,感染小麥作為食品或飼料時(shí)對(duì)人和牲畜的健康也將造成危害[1-3]。為了避免DON毒素對(duì)人畜造成潛在的健康風(fēng)險(xiǎn),含DON毒素超標(biāo)的小麥必須在加工之前被處理掉。目前高效液相色譜法(HPLC)和氣相色譜(GC)可以精確地對(duì)小麥中的DON毒素進(jìn)行定性定量分析,但是操作繁瑣、重現(xiàn)性較差。而且這兩種方法所需色譜儀、檢測(cè)器等價(jià)格昂貴,樣品處理比較復(fù)雜,操作時(shí)需要專門的技術(shù)人員,不便推廣應(yīng)用,也不適合大批量樣品的檢測(cè)[4]。

近年來(lái),高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用發(fā)展迅速。外國(guó)學(xué)者Barbedo等提出了使用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)鐮刀菌素頭疫病(FHB)小麥,利用基于高光譜圖像的處理算法,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作和光譜波段操作實(shí)現(xiàn)對(duì)小麥FHB的快速自動(dòng)檢測(cè)[5]。薛利紅等提出了基于可見(jiàn)近紅外高光譜的菠菜硝酸鹽快速無(wú)損測(cè)定研究,利用PLS和PCR模型較好地預(yù)測(cè)了菠菜硝酸鹽含量[6];柴阿麗等實(shí)現(xiàn)了基于高光譜成像和判別分析的黃瓜病害識(shí)別,采用逐步判別分析和典型判別分析兩種方法進(jìn)行降維,利用選擇的光譜特征參數(shù)建立病害識(shí)別模型,為實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光譜范圍內(nèi)黃瓜病害的田間實(shí)時(shí)在線檢測(cè)提供了可能[7];王志輝等實(shí)現(xiàn)了基于葉片高光譜特性分析的樹(shù)種識(shí)別,利用光譜微分法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,選擇差異較大的波段用于鑒別不同樹(shù)種,利用歐氏距離和所選擇的波段檢驗(yàn)識(shí)別不同樹(shù)種[8]。這些學(xué)者的研究成果為本文實(shí)現(xiàn)小麥的DON含量快速無(wú)損分類識(shí)別奠定了理論基礎(chǔ)。

因此,本文基于高光譜成像技術(shù),結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法實(shí)現(xiàn)小麥赤霉病感染DON含量等級(jí)的快速鑒別。分別采用改進(jìn)格拉姆斯密特(MGS)與遺傳無(wú)信息變量消除(GAUVE)算法提取特征波長(zhǎng),基于特征波長(zhǎng)分別建立基于線性判別分析(LDA)、隨機(jī)森林(RF)、支持向量機(jī)(SVM)、最鄰近結(jié)點(diǎn)(KNN)的四種識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)小麥DON含量的快速、無(wú)損、智能鑒別。這對(duì)保障小麥?zhǔn)秤冒踩哂兄匾囊饬x。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

小麥6種不同毒素含量的小麥樣本均來(lái)自江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院食品檢測(cè)研究所。樣本DON毒素含量測(cè)定:稱取5.0 g小麥粉于100 mL錐形瓶中,加入25 mL的提取液(乙腈∶水=84∶16),置于180 r/min振蕩搖床30 min后,2500 r/min離心,5 min后取上清液;將凈化柱連接到固相萃取裝置上,加入3 mL的提取液過(guò)柱,流速2 mL/min,對(duì)柱子進(jìn)行活化,取3 mL提取的樣品過(guò)柱,流速1 mL/min,收集濾液;重復(fù)洗滌1次后,把兩次的濾液合并至氮吹儀吹干后,加入1 mL色譜純甲醇重溶,過(guò)0.22 μm微孔濾膜,轉(zhuǎn)移至進(jìn)樣瓶,然后利用AB SCIEX 公司型號(hào)為3500 QTRAP色譜儀-液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用儀進(jìn)行毒素含量測(cè)定。

液相色譜條件為,流動(dòng)相:A:5 mmol/L醋酸銨水,B:甲醇,按表1的梯度濃度進(jìn)行操作,流速:0.6 mL/min,進(jìn)樣量:5 μL。毒素檢出限為20 ppb。

表1　DON含量檢測(cè)梯度濃度

6種小麥樣本檢測(cè)DON毒素含量依次為:0.00、432.50、929.33、1394.93、2195.75、3115.00 ppb,分別標(biāo)為類別1、類別2、類別3、類別4、類別5、類別6,將每個(gè)類別的小麥每稱重30 g作為一個(gè)樣本,并依次標(biāo)號(hào)。6個(gè)類別共180份小麥樣本,每個(gè)類別30個(gè)樣本,其中22個(gè)樣本為建模集樣本,8個(gè)樣本為驗(yàn)證集樣本,最終建模集樣本有132個(gè),驗(yàn)證集樣本有48個(gè)。

圖1為高光譜圖像采集系統(tǒng)圖。GEV-B1621M-TC000型CCD照相機(jī)美國(guó)Imperx公司;Imspector型光譜儀芬蘭Specim公司;鏡頭德國(guó)schneider公司;21V/150W線性鹵素?zé)艄庠疵绹?guó)Illumination公司。

圖1　高光譜圖像采集系統(tǒng)Fig.1　Hyperspectral imaging system

1.2實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1高光譜圖像采集與校正高光譜成像波段為358～1021 nm。為了得到清晰的無(wú)畸變圖像,在高光譜圖像采集前,經(jīng)反復(fù)測(cè)試后將曝光時(shí)間設(shè)置為30 ms,傳送帶速度為3 mm/s,樣本與鏡頭的距離為250 mm。樣本圖像采集時(shí),將約30 g小麥樣本平鋪于白紙上,并置于移動(dòng)平臺(tái)表面以獲得高光譜圖像信息。為了消除光源強(qiáng)度分布不均和暗電流噪聲的影響,需要對(duì)圖像進(jìn)行黑校正和白校正,獲得最終的高光譜圖像。

1.2.2高光譜數(shù)據(jù)的提取利用美國(guó)RSI公司的ENVI 4.8軟件對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。首先確定每個(gè)樣本的感興趣區(qū)域(ROI),統(tǒng)一手動(dòng)選取樣本中每粒小麥的輪廓區(qū)域內(nèi)光譜信息作為感興趣區(qū)域。將每個(gè)樣本ROI區(qū)域的平均反射率值作為該樣本原始光譜數(shù)據(jù),在美國(guó)MathWorks公司出品的MATLAB R2012a中進(jìn)行后續(xù)處理。

1.2.3數(shù)據(jù)處理與建模提取的波段光譜信息存在與DON毒素含量等級(jí)無(wú)關(guān)的冗余波段,為了消除這些波段,提高模型效率,需要對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波長(zhǎng)提取。本文利用改進(jìn)格拉姆斯密特算法(MGS)和遺傳無(wú)信息變量消除算法(GAUVE)兩種方法提取特征波長(zhǎng),以消除冗余信息提高模型的魯棒性。其中,MGS特征波長(zhǎng)提取算法是根據(jù)投影原理在原有正交基的基礎(chǔ)上構(gòu)造一個(gè)新的正交基,得到第一特征波長(zhǎng)后,循環(huán)迭代直到特征波長(zhǎng)數(shù)達(dá)到要求[9]。而GAPLS算法[10]是一種有效的全局搜索算法,可用于高光譜特征波長(zhǎng)的選擇與優(yōu)化。由于遺傳算法對(duì)初始種群的選取和遺傳操作算子的執(zhí)行過(guò)程帶有較強(qiáng)隨機(jī)性,通過(guò)遺傳算法選出的特征波長(zhǎng)存在局部重復(fù),經(jīng)遺傳算法提取得到的特征波長(zhǎng)數(shù)一般較多。為了使特征波長(zhǎng)數(shù)進(jìn)一步減少,本文將采用UVE算法[11]對(duì)經(jīng)GAPLS提取得到的特征波長(zhǎng)進(jìn)行二次篩選。本文分別利用線性判別分析(LDA)、隨機(jī)森林(RF)、支持向量機(jī)(SVM)及最鄰近結(jié)點(diǎn)(KNN)算法建立小麥赤霉病感染DON含量等級(jí)的識(shí)別模型,并比較不同模型的識(shí)別精度,以實(shí)現(xiàn)小麥赤霉病快速、無(wú)損、智能檢測(cè)。其中LDA[12]分類算法又稱Fisher分類算法,它通過(guò)尋找一個(gè)最好直線方向及實(shí)現(xiàn)最好方向投影變換使各類樣品投影到直線后最好地分開(kāi),完成分類過(guò)程。RF算法是一種包含多個(gè)隨機(jī)形成的決策樹(shù)的分類器,輸出類別由個(gè)別樹(shù)的輸出類別的眾數(shù)決定,本文RF[13]算法中最佳決策樹(shù)棵樹(shù)由窮舉法獲得。SVM算法是通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論進(jìn)行模式分類的,算法中的懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)的選擇對(duì)SVM分類結(jié)果有很大影響,本文采用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索[14]的方法確定最佳懲罰參數(shù)和最佳核函數(shù)參數(shù)。KNN[15]是以同類樣本在模式空間相互靠近為依據(jù)的分類算法。近鄰數(shù)K值的大小對(duì)分類結(jié)果有影響,本文將采用交叉驗(yàn)證的方法確定近鄰數(shù)K的值。

2　結(jié)果與分析

2.1樣本光譜特征

實(shí)驗(yàn)所采用光譜儀采集的波長(zhǎng)范圍為358～1021 nm,小于400 nm波段存在大量干擾噪聲,因此采用400～1021 nm波段范圍內(nèi)的286個(gè)波長(zhǎng)作為后續(xù)數(shù)據(jù)處理區(qū)域。圖2為180個(gè)樣本在400～1021 nm波段范圍的感興趣區(qū)域平均反射光譜曲線,從圖中可以看出所有樣本的光譜曲線輪廓基本相同,從436 nm到696 nm反射率值迅速上升,從496 nm到884 nm反射率上升速度放緩,866 nm之后曲線趨于平穩(wěn)。為了探明小麥不同DON毒素含量與高光譜數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,為鑒別小麥DON毒素含量鑒別提供理論依據(jù),分析了不同種類的DON毒素含量與反射光譜的相關(guān)性,圖3為6種不同種類DON含量與光譜反射率的相關(guān)性分析,可見(jiàn)在416 nm之前DON含量與光譜反射率成負(fù)相關(guān),在416 nm之后DON含量與光譜反射率成正相關(guān)。416～478 nm之間相關(guān)系數(shù)隨波長(zhǎng)迅速增加,478～679 nm相關(guān)系數(shù)隨波長(zhǎng)緩慢下降,679 nm之后相關(guān)系數(shù)平緩上升,在1021 nm處達(dá)到最大值0.372。為消除光線等干擾造成的噪聲影響,采用SNV算法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,圖4為SNV預(yù)處理后的光譜反射率曲線,預(yù)處理后算法可以消除樣本籽粒大小、表面散射和光程差異對(duì)光譜的影響[16]。

圖2　所有小麥樣本反射光譜曲線Fig.2　Raw spectra of all wheat samples

圖3　DON含量與光譜反射率相關(guān)性Fig.3　The correlation between DONcontent and spectral reflectance

圖4　SNV算法預(yù)處理后建模集光譜Fig.4　Spectra of calibration set after SNV

2.2樣本特征波長(zhǎng)提取

2.2.1基于MGS特征波長(zhǎng)提取本實(shí)驗(yàn)通過(guò)MGS算法得到的9個(gè)特征波長(zhǎng)(406、408、422、430、436、440、767、771、778 nm)。這些波長(zhǎng)集中在400～450 nm和750～800 nm之間,說(shuō)明藍(lán)光和紅光與分類信息相關(guān)。MGS算法篩選后,波長(zhǎng)數(shù)僅為原波長(zhǎng)數(shù)的3.1%,大大壓縮了用于后續(xù)建模的特征波長(zhǎng)數(shù)量。

2.2.2基于GAUVE特征波長(zhǎng)提取經(jīng)GAPLS算法提取特征波長(zhǎng)后,波長(zhǎng)變量降到了65個(gè)。采用UVE算法對(duì)65個(gè)特征波長(zhǎng)進(jìn)行二次篩選,篩選結(jié)果如圖5所示,圖中垂直實(shí)線左邊表示65個(gè)波長(zhǎng)變量,實(shí)線右邊表示加入的65個(gè)隨機(jī)噪聲變量。兩條虛線為上下閾值,閾值的取值設(shè)定為隨機(jī)變量最大穩(wěn)定值的0.99倍。閾值內(nèi)為無(wú)信息變量,閾值外為被選中的特征波長(zhǎng)。處理后得到了14個(gè)特征波長(zhǎng)(408、410、414、422、443、463、476、480、482、505、577、681、756、888 nm),RMSECV值為0.458。因此GAUVE算法進(jìn)行特征波長(zhǎng)提取后,特征波長(zhǎng)數(shù)量為原來(lái)的4.9%,有效減少了后續(xù)建模的特征波長(zhǎng)數(shù)量。

圖5　UVE算法選擇的特征波長(zhǎng)Fig.5　Wavelengths selected by UVE

2.3模型建立

為了實(shí)現(xiàn)小麥6種不同DON毒素含量的鑒別,將MGS提取得到的9個(gè)特征波段的反射光譜數(shù)據(jù)作為輸入,分別建立線性判別分析(LDA)、隨機(jī)森林(RF)、支持向量機(jī)(SVM)、最鄰近結(jié)點(diǎn)(KNN)模型,模型的識(shí)別結(jié)果如表2所示。在利用RF算法建模時(shí),利用窮舉法得到RF算法最佳決策樹(shù)棵數(shù)為100。建立基于SVM算法的鑒別模型,采用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索的方法確定最佳懲罰參數(shù)為4,最佳核函數(shù)參數(shù)為4。采用交叉驗(yàn)證的方法確定KNN算法近鄰數(shù)K為3。由表2可知,4種模型算法的建模集樣本的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證集樣本的準(zhǔn)備率均到達(dá)90%以上,其中SVM算法的預(yù)測(cè)集識(shí)別率最高為97.92%,RF的建模集識(shí)別率最高為100.00%。分類識(shí)別結(jié)果說(shuō)明經(jīng)MGS算法提取特征波長(zhǎng)結(jié)合LDA算法、RF算法、SVM算法、KNN算法建模能有效的鑒別6種小麥DON毒素含量。

表2　 基于MGS算法特征波長(zhǎng)提取后識(shí)別準(zhǔn)確率(%)

將GAUVE優(yōu)選的14個(gè)特征波長(zhǎng)作為輸入,分別建立LDA、RF、SVM、KNN模型,分類識(shí)別結(jié)果如表3所示。其中RF算法中的決策樹(shù)棵樹(shù)為150;SVM算法中的最佳懲罰因子為64,最佳松弛變量為0.25;KNN算法中的近鄰數(shù)K為5。由表可知SVM算法識(shí)別效果最好,建模集樣本準(zhǔn)確率為99.24%,預(yù)測(cè)集樣本準(zhǔn)確率為95.83%。LDA算法識(shí)別效果稍差,建模集樣本準(zhǔn)確率為92.42%,預(yù)測(cè)集分類準(zhǔn)確率為87.5%。總體上4個(gè)模型識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)85%以上,分類識(shí)別結(jié)果說(shuō)明經(jīng)GAUVE算法提取特征波長(zhǎng)結(jié)合LDA算法、RF算法、SVM算法、KNN算法建模能有效的鑒別6種小麥DON毒素含量。

表3　基于GAUVE算法特征波長(zhǎng)提取后識(shí)別準(zhǔn)確率(%)

綜上,比較MGS與GAUVE算法提取特征波長(zhǎng)建模后的分類識(shí)別效果,MGS算法提取特征波長(zhǎng)建模的分類識(shí)別效果優(yōu)于GAUVE算法,這說(shuō)明MGS算法得到的特征波長(zhǎng)反映的有效信息高于GAUVE算法,相比較之下GAUVE算法處理后光譜包含了更多的噪聲信息。經(jīng)比較發(fā)現(xiàn),MGS與GAUVE算法得到的特征波長(zhǎng)大部分不相同。這是因?yàn)镸GS算法在選擇出一個(gè)特征波長(zhǎng)的同時(shí)消除了這個(gè)特征波長(zhǎng)對(duì)后續(xù)特征波長(zhǎng)選取的影響,因此兩種算法得到的特征波長(zhǎng)在后半部分存在較大差異。兩種算法得到的均是包含較多與DON含量相關(guān)信息的波長(zhǎng),因此這些波長(zhǎng)在后續(xù)建模中都有重要作用,且MGS算法得到的特征波長(zhǎng)作用更大。此外MGS提取得到9個(gè)特征波長(zhǎng)比GAUVE提取得到的14個(gè)特征波長(zhǎng)少了5個(gè),因此MGS算法提取的特征波長(zhǎng)在模型中的計(jì)算速度快于GAUVE算法。在模型的建立中,SVM算法在MGS與GAUVE提取得到的特征波長(zhǎng)建模中均取得了最優(yōu)的分類識(shí)別效果,且基于MGS特征提取方法下的SVM模型分類識(shí)別效果為所有模型中的最優(yōu),這是因?yàn)樵谛颖緮?shù)據(jù)和非線性情況下,SVM算法具有更好的魯棒性。表4和表5分別為SNV-MGS-SVM和SNV-GAUVE-SVM模型的識(shí)別混淆矩陣。由表可知,類別3與類別6小麥存在信息重疊,在分類過(guò)程中易被錯(cuò)分。

表4　基于SNV-MGS-SVM算法識(shí)別模型混淆矩陣

表5　基于SNV-GAUVE-SVM算法識(shí)別模型混淆矩陣

3　結(jié)論

高光譜圖像鑒別了6種不同小麥DON毒素含量時(shí),利用MGS算法和GAUVE算法能有效的提取特征波長(zhǎng),降低了波長(zhǎng)變量數(shù),提高了運(yùn)算速率,其中MGS算法提取得到的特征波長(zhǎng)數(shù)少于GAUVE算法,對(duì)模型簡(jiǎn)化效果更好。LDA算法、RF算法、SVM算法、KNN算法建模時(shí)準(zhǔn)確率均較高,其中MGS算法得到的特征波長(zhǎng)建模后分類識(shí)別效果均優(yōu)于GAUVE算法,其中SNV-MGS-SVM算法為最優(yōu)分類識(shí)別效果,建模集分類識(shí)別率為99.24%,預(yù)測(cè)集分類識(shí)別率為97.92%。高光譜圖像結(jié)合化學(xué)計(jì)量方法,可以避免現(xiàn)有定量檢測(cè)方法的繁瑣過(guò)程,快速地鑒別6種不同小麥DON毒素含量,為小麥DON毒素快速、無(wú)損、智能檢測(cè)提供研究方法。

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Identification of deoxynivalenol content in wheat based on the hyperspectral image system

DU Ying-ying1,CHEN Xiao-he1,LIANG Kun1,*,XU Jian-hong2,SHEN Ming-xia1,LU Wei1

(1.Jiangsu Province Engineering Lab for Modern Facility Agriculture Technology and Equipment,Nanjing Agricultural University,Nanjing 210031,China; 2.Institute of Food Quality and Safety,Jiangsu Academy of Agricultural Sciences,Nanjing 210014,China)

Identification of wheat samples with six different levels of deoxynivalenol(DON) content by hyperspectral images,integrating stoichiometric method was studied in this paper. Hyperspectral images of 180 wheat samples were obtained,a Modified Gram-Schmidt algorithm(MGS)and a genetic uninformative variable elimination algorithm(GAUVE)were used to select sensitive wavelengths across the wavelength range of 400～1021 nm. Linear discriminant analysis(LDA),random forest(RF),support vector machine(SVM)and the K-nearest neighbors algorithm(KNN)models were established and developed to predict the DON content level of wheat samples. The results indicated that the MGS algorithm and GAUVE algorithm efficiently select the sensitive wavelengths,reduce the number of wavelength variables,and improve the operation rate. The accuracy rate of LDA algorithm,RF algorithm,SVM algorithm and KNN algorithm were found to be higher than 85%. Among all the identification models studied,MGS-SVM model obtained the best identification accuracy. This study research indicated that hyperspectral images combined with a stoichiometric method can accurately identify wheat kernels with six different levels of DON content,hence,offering a methodology for rapidly,non-destructively,intelligently detecting of wheat’s DON toxin.

wheat;hyperspectral image;deoxynivalenol;identification model

2016-03-16

杜瑩瑩(1994-),女,在讀本科生,研究方向:農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè),E-mail:duyingying2016@126.com。

梁琨(1983-),女,博士,講師,主要從事農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)方面的研究,E-mail:lkbb2006@12.com。

國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(31401610);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(KJQN201557);江蘇省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新基金(CX(16)1059);江蘇省科技支撐項(xiàng)目(BE2014738);江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新項(xiàng)目(CX(14)2126)。

TS201.1

A

1002-0306(2016)17-0054-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.17.002