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211.
我国人工林病虫害现状及控制对策 总被引:1,自引:0,他引:1
在科学技术迅速发展的今天 ,木材仍是世界公认的四大原材料之一。面对由于各种原因造成的天然森林资源的不断减少 ,世界各国对发展人工林十分重视 ,目前全球人工林面积已超过1 3亿hm2。目前我国人工林面积已达3425万hm2,居世界之首位 ,但由于起步相对较晚 ,经验不足 ,投资力度不够 ,科技含量不高 ,从调查设计、采种选种、育苗、造林和经营管理等各个环节不但在技术指导上跟不上 ,而且往往脱节。因此当前面临人工林地力衰退 ,每公顷蓄积量远低于世界林业发达国家的水平和木材质量不能适应市场需求的困难。一、发生现状及特点人工… 相似文献
212.
213.
214.
麦蒲螨(Pyemotes tritici)是油蒿根部钻蛀性害虫沙蒿尖翅吉丁(Sphenoptera sp.)和沙蒿大粒象(Adosopius sp.)重要的寄生性天敌。为解决其人工繁殖、贮存和运输问题,对麦蒲螨在不同寄主上的发育情况、低温条件下贮存的可行性以及在不同时间被剥离寄主后的产出情况进行研究。结果表明:麦蒲螨膨腹体显示出前期快速膨大,后期基本不变的增长规律;确定双条杉天牛(Semanotus bifasciatus)幼虫和黄粉虫(Tenebrio molitor)幼虫经-20 ℃冷冻24 h后,适宜作为麦蒲螨繁殖的替代寄主;初步明确在(26±1) ℃、RH为40%条件下,麦蒲螨发育5 d后的膨腹体在经过10 ℃低温长时间贮存和被剥离寄主后都能产生大量后代。 相似文献
215.
针对模型训练中数据标注成本过高的问题,提出一种基于无人机图像分析的半监督变色疫木目标检测方法。该方法提出级联抗噪声半监督目标检测模型(Cascade Noise-Resistant Semi-supervised object detection,CNRS),使用抗噪声学习提升模型对伪标签的学习质量;通过级联网络解决训练中正负样本的分布问题;使用ResNet50和特征金字塔网络结构增强模型对多尺寸和小目标疫木的识别能力;在监督学习阶段使用FocalLoss,提升网络对边缘目标和早期疫木等困难样本的学习,使用SmoothL1Loss保证梯度相对稳定;在RCNN阶段使用软化非极大抑制软化检测框剔除过程。该文提出的半监督目标检测模型CNRS使用训练集中半数标注的数据进行训练,试验结果表明,最优模型在测试集上的平均精度(Average Precision,AP)可达87.7%,与Faster RCNN使用完全标注数据相比,标注量减少了50%,且AP提升了2.3个百分点,与同时期最先进的半监督模型Combating Noise相比,AP提升了1.6个百分点。该方法在准确检出多种不同形态疫木的基础上,大幅度降低了数据标注成本,为农林病虫害防治提供了可靠的数据支持。 相似文献