《紅松活立木腐朽診斷與防治》主要闡述了紅松活立木腐朽診斷與防治的生態(tài)環(huán)境學(xué)意義、紅松林空間布局及腐朽率調(diào)查方法、紅松活立木腐朽快速診斷技術(shù)及應(yīng)用，并以紅松活立木腐朽防治為目標(biāo)，系統(tǒng)解析了活立木自身特征、立地環(huán)境條件與紅松活立木腐朽的相關(guān)性，最后從營林措施、化學(xué)防治、生物防治等角度探討紅松活立木腐朽綜合防治技術(shù)，旨在降低

本書概述了廣西玉米種質(zhì)資源的分布、類型、特色，介紹了廣西農(nóng)業(yè)科學(xué)院玉米研究所在玉米農(nóng)家品種收集、保存、鑒定和評(píng)價(jià)等方面所做的工作。本書選錄了375份廣西玉米農(nóng)家品種，包括普通玉米192份、糯玉米141份和爆裂玉米42份，同時(shí)展示了每份玉米農(nóng)家品種形態(tài)特征的圖片，并詳細(xì)介紹了它們的采集地、類型及分布、主要特征特性、利用價(jià)

本書介紹了用于煙草導(dǎo)入系群體構(gòu)建的377份煙草核心種質(zhì)基于重測(cè)序的特異性位點(diǎn)集（SNP）（野生煙除外）、生物學(xué)特性、抗病性、外觀質(zhì)量、化學(xué)成分等表型，其中烤煙資源還介紹了煙葉收縮率和物理特性表型。野生煙資源配有田間單株、花的特征圖片和種子、花粉的電鏡圖片，其他資源配有田間單株、葉片、花序的特征圖片。

本書概述了廣西栽培稻和野生稻資源的分布、類型、特性，以及廣西農(nóng)業(yè)科學(xué)院水稻研究所在水稻種質(zhì)資源收集、保存、鑒定和評(píng)價(jià)等方面的工作。書中選錄了386份栽培稻資源和59份野生稻資源，介紹了每份資源的采集地、類型及分布、主要特征特性和利用價(jià)值，并配以相關(guān)性狀的典型圖片。

本書內(nèi)容建立在作者近20年科研和教學(xué)工作基礎(chǔ)之上，全書可分為四部分。第1章為第一部分，介紹遺傳研究群體，包括常見群體類型、基因型數(shù)據(jù)的初步整理和分析、基因效應(yīng)和遺傳方差的基本概念、單環(huán)境和多環(huán)境表型觀測(cè)值的方差分析、基因型值和廣義遺傳力的估計(jì)等內(nèi)容。第2～6章為第二部分，介紹雙親群體遺傳分析，包括兩個(gè)座位的基因型理論頻

本書概述了廣西雜糧種質(zhì)資源的類型、分布和優(yōu)異特性，選錄了“第三次全國農(nóng)作物種質(zhì)資源普查與收集行動(dòng)”和“廣西農(nóng)作物種質(zhì)資源收集鑒定與保存”兩個(gè)項(xiàng)目收集的高粱、谷子、？子、薏苡、籽粒莧和蕎麥種質(zhì)資源265份，對(duì)每份資源的采集地、類型及分布、主要特征特性、利用價(jià)值加以詳細(xì)介紹。

本書是在參考大量國內(nèi)外文獻(xiàn)，并總結(jié)著者課題組多年來獨(dú)立研究成果的基礎(chǔ)上編寫而成；有針對(duì)性地介紹自然界中某些生物體所固有的智能行為和獨(dú)特的自然屬性，如變色龍的自適應(yīng)變色行為、螢火蟲夜晚發(fā)光特性等；詳細(xì)闡述木竹材表面仿生功能構(gòu)建方法、溫度響應(yīng)智能木材、光智能響應(yīng)木材、生物質(zhì)熒光及其功能利用、仿生智能竹材表面納米結(jié)構(gòu)構(gòu)建、智

本書旨在廣泛而全面地介紹高光譜成像技術(shù)及其在食品和農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。全書分兩部分，第Ⅰ部分總體介紹了高光譜成像技術(shù)、高光譜圖像處理和分析技術(shù)的儀器和實(shí)現(xiàn)。首先從基本的圖像和光譜數(shù)據(jù)處理與分析方法入手，然后詳細(xì)介紹了用于處理和分析農(nóng)產(chǎn)品與食品質(zhì)量安全分類及預(yù)測(cè)應(yīng)用中高光譜成像的具體技術(shù)和方法。第Ⅱ部分包括10章，涵蓋了高光譜

本書是中國開展“全國油茶遺傳資源調(diào)查編目”工作的重要成果，全書分為五章。第一至第四章為概述，概要介紹了山茶屬植物起源、分類及全球分布狀況，簡要介紹了中國開展油茶遺傳資源調(diào)查情況；圍繞油用資源的發(fā)掘與利用，基于油茶遺傳資源調(diào)查結(jié)果，重點(diǎn)分析了中國山茶屬油用物種及種內(nèi)遺傳變異多樣性，系統(tǒng)描述了中國重要油用物種的資源特點(diǎn)、地

在木材工業(yè)中，木材質(zhì)量檢測(cè)具有重要的實(shí)用意義，它是木材分級(jí)和木材定價(jià)的重要參考依據(jù)。在木材質(zhì)量檢測(cè)的諸多指標(biāo)中，木材樹種和木材缺陷是兩項(xiàng)重要的檢測(cè)指標(biāo)。近20多年來，伴隨著計(jì)算機(jī)硬件軟件的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的人工主觀檢測(cè)已經(jīng)被基于圖像處理、模式識(shí)別、光譜分析等新興的無損檢測(cè)所取代。無損檢測(cè)具有檢測(cè)精度高、自動(dòng)化程度高、重復(fù)