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121.
发展青贮玉米对畜牧业发展具有积极的作用。通过实地调研和查阅有关资料发现,广西青贮玉米生产具有政策层面、生态环境、市场需求、优质饲料缺口大、效率高、品质好等方面的优势,但广西青贮玉米生产也存在缺乏优质专用型青贮玉米品种、技术落后、生产及收获加工机械化程度低和效率低等问题。广西要立足资源优势,用好用足各类支持和鼓励政策,制定适宜本地青贮玉米发展的具体措施,积极开展青贮玉米优质专用型新品种的选育和审定等科研联合攻关,推广应用青贮玉米新品种,强化青贮玉米种植生产的技术培训和展示观摩,提高青贮玉米生产的规模化和机械化水平,大力发展青贮玉米,促进畜牧业健康发展。 相似文献
122.
灌区蓝绿水资源与作物生产水足迹多时空分布量化分析 总被引:2,自引:1,他引:1
作物生产水足迹度量作物生产过程对不同类型水资源的消耗,为实现农业水资源管理与评价提供了更全面的新视角。该研究通过耦合土壤水分动态平衡模块,考虑输配水损失,构建灌区蓝、绿水资源与作物生产水足迹多时间尺度分布式量化模型;以宝鸡峡灌区为例,定量评价不同典型年灌区蓝绿水资源与作物生产水足迹多时间尺度演变规律。结果表明:宝鸡峡灌区蓝绿水资源总量在2008-2017年呈上升趋势。各作物对绿水资源利用效率均持续上升,而小麦蓝水资源利用效率呈下降趋势;玉米、小麦生产总水足迹整体呈上升趋势,多年平均值分别为573和779 m3/t;作物生产绿水足迹在拔节-灌浆期占比较高,成熟期占比较低;作物生产水足迹在日尺度波动幅度最大;平水年、丰水年灌区用水存在不合理现象,枯水年作物生产单产水平最高,总水足迹最低,水资源利用效率最高。该研究所构建模型可移植适用于无排水渠系灌区水文模拟,准确量化灌区农业生产耗水,解析日-月尺度作物生产水足迹演变特征,有助于明确灌区作物耗水规律,进而高效利用绿水资源,合理配置蓝水资源,提高作物产量,实现高效生产。 相似文献
123.
为满足自主作业农机地头转弯的需求,解决单传感器检测获取信息不足的问题,该研究提出了将相机与毫米波雷达所获取数据融合的多传感前方田埂检测方案,利用视觉检测得到田埂形状后辅助滤除毫米波雷达中干扰点进而得到田埂的距离和高度信息。在视觉检测方面,根据前方田埂在图像中的分布特点,提出了基于渐变重采样选取部分点的加速处理方式,并在此基础上利用基于11维颜色纹理特征的支持向量机进行图像分割和基于等宽假设的几何模型特征进行误分类点剔除,然后拟合提取图像中田埂边界。在毫米波雷达检测方面,提出了竖直放置毫米波雷达的检测方式,以克服安装高度与地形颠簸的影响,并获得前方田埂的高度信息。将相机与毫米波雷达获取的数据进行时空对齐后,利用视觉检测结果滤除毫米波雷达干扰点,并将毫米波雷达获得的单点距离信息进行扩展,形成维度上的数据互补,获得前方田埂的形状、距离、高度等更加丰富准确的信息。测试结果表明,在Nvidia Jetson TX2主控制器上,基于视觉的检测平均用时40.83 ms,准确率95.67%,平均角度偏差0.67°,平均偏移量检测偏差2.69%;基于融合算法的检测平均距离检测偏差0.11 m,距离检测标准差6.93 cm,平均高度检测偏差0.13 m,高度检测标准差0.19 m,可以满足自主作业农机的实时性与准确性要求。 相似文献
124.
圆盘切割式蓖麻采摘装置设计与试验 总被引:3,自引:3,他引:0
针对现有蓖麻收获装备采摘损失率较高、对低矮植株收获适应性差的问题,该研究结合蓖麻植株的生理特性,设计一种圆盘切割式蓖麻采摘装置。该装置配套于水稻或玉米联合收获机,通过双圆盘刀对蓖麻植株进行切割分离,再经过收割机的清选完成蓖麻收获。通过对装置关键部件的受力及作业原理分析,设计其关键结构参数。并以割茬高度差和采摘损失率为评价指标,以刀盘结构、刀盘转速、前进速度为试验因素进行三因素三水平的正交试验,在保证割茬高度差的前提下,以采摘损失率为主要指标,利用综合平衡法确定较优参数组合。田间验证试验表明:刀盘结构类型为波浪形,刀盘转速为600 r/min,前进速度为1.1 m/s时,平均割茬高度差为0.85 mm、平均采摘损失率为3.13%,切割过程平稳、损失率低,对种植农艺适应性好,满足蓖麻收获的田间作业要求。该研究可为蓖麻收获装备的研究和设计提供参考。 相似文献
125.
匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝(Red-Green-Blue,RGB)影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度(Hue-Saturation-Intensity,HSI)空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。 相似文献
126.
127.
不同CO2浓度下鸡蛋呼吸仿真分析及验证 总被引:2,自引:2,他引:0
贮存环境中CO_2浓度对鸡蛋呼吸作用及新鲜度变化具有重要影响,为了进一步考察在不同CO_2浓度下鸡蛋呼吸释放CO_2的扩散及新鲜度变化情况,该研究测定贮存在温度为25℃、相对湿度为65%、CO_2体积分数分别为1.5%、3.0%、4.5%及空气(对照组)环境下鸡蛋呼吸和新鲜度,利用FLUENT软件完成不同CO_2浓度下鸡蛋第1天呼吸释放CO_2的扩散过程仿真。结果表明,利用Fluent软件计算所得气体速度值和试验值基本一致,模拟值与实测值相对误差在4%~9%。不同CO_2浓度下鸡蛋释放CO_2的扩散过程符合重气扩散的特点,其扩散方向受到CO_2浓度的影响,且随着贮存环境中CO_2浓度的增加,鸡蛋呼吸释放CO_2的扩散量和扩散速度逐渐变小,呼吸得到抑制。再通过分析贮存过程中不同CO_2体积分数下鸡蛋呼吸强度和新鲜度变化得出,对照组1.5%CO_2与3.0%CO_2下的鸡蛋呼吸强度和新鲜度具有显著差异(P0.05),当贮存环境中CO_2体积分数达到3.0%时,对鸡蛋呼吸强度的抑制效果不再明显,且新鲜度变化保持不变。3.0%CO_2和4.5%CO_2体积分数下贮存鸡蛋20 d,其新鲜度等级仍在AA级以上,综合经济因素,3.0%CO_2保鲜鸡蛋效果较优。该研究可为鸡蛋呼吸和气调保鲜技术提供理论及数据基础。 相似文献
128.
改进AOA模式的大田农机无人驾驶导航参数检测系统设计 总被引:1,自引:1,他引:0
卫星导航、视觉导航和雷达导航的成本昂贵、系统构成复杂和适用作业场景有限,在生产特征呈现区域化、适度小规模和分布零散的国内南方水田难以实现便捷跨区域作业和无法适用多农业场景。针对上述问题,该研究以大田环境下无人驾驶农机的牛耕式往复作业路径模式为背景,提出了改进AOA(信号到达角度,Angle-of-Arrival)模式的农业机械无人驾驶导航参数检测系统。该系统采用UWB(超宽带通信,Ultra Wide Band)基站-标签作为检测传感器,设计了TBZ(田边双基站-车身纵向双标签)和TBH(田边双基站-车身横向双标签)2种传感器布置方式,实现农业机械无人驾驶过程中导航参数的快速精准检测。静态试验结果表明:对于2种传感器布置方式,在固定的基站间距和标签间距下,随着标签间距或基站间距的增大导航参数检测精度均有所提高,横向偏差检测误差≤8 cm,航向偏差趋近于0,但不大于1°,并通过正交组合试验方差分析明确了2种传感器布置方式的关键参数对横向偏差和航向偏差检测精度影响的显著性,确定了主次因素和较优参数组合。动态试验结果表明:随着车速增大,横向偏差和航向偏差的检测精度有所降低,横向偏差误差均不超过10 cm,航向偏差的检测误差均小于3°,变异系数均小于10%,说明动态环境下自主导航参数检测系统仍具有较高的检测精度,可满足农机大田自主导航作业需求。研究结果可为研制低成本、高精度和便捷的无人驾驶系统提供参考。 相似文献
129.
为优化藜麦秸秆的乳酸菌发酵工艺条件,选取发酵时间、乳酸菌添加量和秸秆含水量3个因素,利用单因素试验和响应面分析探究不同发酵条件对发酵后藜麦秸秆感官品质和粗蛋白质含量的影响。响应面分析结果显示,3个因素对发酵后的藜麦秸秆粗蛋白质含量的影响从大到小依次为乳酸菌添加量>秸秆含水量>发酵时间,最佳工艺参数为发酵时间24.5 d,乳酸菌添加量12 mg·kg-1,秸秆含水量60%。在此条件下,发酵后的藜麦秸秆粗蛋白质含量为(6.93±0.05)%。该结果可以为藜麦秸秆发酵饲料的开发提供技术支撑。 相似文献
130.
针对蓖麻机械化采收时采净率低、破损率高等难题,结合蓖麻物理特性和种植模式,研究设计了辊刷式蓖麻收获机采摘机构。首先在分析采摘机构总体结构的基础上阐述了辊刷式采摘原理,阐明了辊刷、螺旋输送器、传动系统等关键部件的设计。进一步地,为探究采摘机构相关参数的最优组合,提高蓖麻采摘质量,采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以前进速度、辊刷转速、刷丝长度为影响因素,以采净率、籽粒破损率及含杂率为作业质量评价指标,进行参数优化试验。建立各影响因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行了综合优化,获得最优参数组合为:前进速度0.72 m/s、辊刷转速371.69 r/min、刷丝长度56.60 mm,对应的采净率、籽粒破损率、含杂率分别为90.81%、0.17%、11.27%。对优化结果进行验证试验,试验结果表明在最优参数组合下,采净率为91.36%、籽粒破损率为0.18%、含杂率为11.67%,各评价指标与预测值均很接近。研究结果可为辊刷式蓖麻收获机进一步完善结构设计和工作参数优化提供参考。 相似文献