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当前,超高产育种已成为国内外热门研究课题,而优良的植株形态结构是超高产的骨架。因此,高产作物的理想株型受到广泛关注。在株型研究工作中,研究人员常采用的田间实验方法能够为育种提供有益的参考和方向,但耗时长、工作繁琐,不能快速且有针对性的进行定量化株型育种。结合虚拟植物,可以模拟传统的农艺活动,定量控制改变植株个体、环境等,并快速获得这种改变的影响结果,但受限于人为操作能力而导致优化效率仍然较低。因此,如何进一步减少作物株型设计过程中的人工干预,自动而快速地获得作物高产株型,成为该领域研究人员高度关注的