小麦种子数据集

目的 离体筛选小麦耐甘露醇变异细胞系并再生植株。方法 以耐盐系小麦850512r的幼穗和幼胚为外植体诱导胚性愈伤组织。以所得到的胚性愈伤组织为起始材料，采用一步和多步正筛选法离体筛选耐甘露醇变异细胞系。结果 成功获得小麦耐甘露醇变异细胞系，并再生植株。结论 小麦耐甘露醇变异细胞系的离体筛选并再生植株成功，证明在细胞水平上筛选并获得具有潜在耐水分胁迫特性的小麦新品系是完全可能的。

小麦叶片病虫害分类数据集-提高tensorflow代码和教程，结合作者录制的b站视频，快速掌握不是梦。数据集详细信息请看https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/117964438

小麦种类预测，用于算法训练数据，方便自己和网友们使用学习，seeds.tsv文件，最后一列是小麦品种，其他列是小麦特征，根据特征来预测品种

小麦后期病虫害防治及“一喷三防”技术

Global Wheat Detection ：Can you help identify wheat heads using image analysis? 全球小麦检测：您可以使用图像分析帮助识别小麦头吗？ This dataset contains wheat heads from outdoor images of wheat plants, including wheat datasets from around the globe. There are more than 3,000 images from Europe (France, UK, Switzerland) and North America (Canada) for training. The test data includes about 1,000 images from Australia, Japan, and China. 本数据含有室外的小麦植物图像（来自全球的小麦数据集）。其中有来自欧洲（法国，英国，瑞士）和北美（加拿大）的3,000多个图像作为学习数据。测试数据包括来自澳大利亚，日本和中国的约1,000张图像。 Global Wheat Detection.xlsx

小麦病害图像预处理方法的研究，李晓华，陈兵旗，小麦病害图像的预处理是小麦病害智能化诊断的前提与关键。本研究对感染白粉病、条锈病、叶锈病的小麦叶片进行试验，提出基于小波

构建分类模型对小麦籽粒分类

本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点，研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法，对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点研究了基于小波变换的分水岭算法和阈值分割算法在小麦图像分割中的应用，并借助MATLAB工具软件对选定图像进行处理，实现了对小麦粘连籽粒的分离。最后本文对图像分割技术进行了展望。

为探讨He-Ne激光对增强UV-B辐射造成的小麦“翘根”的影响，采用He-Ne激光(辐照剂量为5 mW·mm-2)辐照，对增强UV-B辐射(辐射剂量为10.08 kJ·m-2·d-1)条件下小麦根部肌动蛋白含量、黄酮类化合物含量及种类变化进行研究。结果表明，增强UV-B辐射后小麦主胚根长变短，肌动蛋白及黄酮类化合物含量降低，而He-Ne激光组差异不明显；两种辐射的复合处理组结果低于CK组、高于UV-B处理组，“翘根”现象得到缓解；不同处理组的黄酮类化合物扩散速度不同，UV-B组黄酮类化合物种类发生变化。肌动蛋白及黄酮类含量变化是增强UV-B辐射后小麦“翘根”现象产生的原因之一，He-Ne激光对UV-B辐射造成的小麦“翘根”损伤具有一定的修复作用。