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21.
以推扫式成像光谱仪PHI(Pushbroom Hyperspectral Imager)获取的冬小麦拔节期、灌浆初期及乳熟期的航空影像数据为基础,提取反映冬小麦长势的光谱特征值,结合地面调查数据,分析了研究区冬小麦的长势情况;对不同时相光谱特征值与土壤基础供氮量、土壤总供氮量以及变量施肥量进行统计分析,分析结果显示:土壤基础供氮量、土壤总供氮量的空间分布差异对冬小麦长势有明显的影响,其中,土壤基础供氮量是影响冬小麦长势的重要因素,它对冬小麦的长势影响贯穿冬小麦的整个生育期;此外,该文还通过变量施肥前后作物  相似文献   
22.
基于遥感信息和产量形成过程的小麦估产模型   总被引:7,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
为提高小麦遥感估产的精确性和机理性,在广域环境条件下进行了多品种小麦的种植试验,并基于遥感信息获取的瞬时性与广域性,结合小麦产量形成的生理生态过程及其与气候环境的相互关系,建立了较为简化的小麦估产模型.通过组件化的设计方法实现了遥感信息和估产模型的耦合,即利用抽穗期遥感影像反演的LAI和生物量及时替换小麦估产模型对应参数变量,进而实现对小麦产量的估测.通过试验验证,小麦产量的预测值与实测值较为一致,预测小麦产量的RMSE为354.18 kg·ha-1,利用小麦估产模型可以对不同年份、不同区域的小麦产量形成情况进行监测预报.  相似文献   
23.
土壤水分对小麦叶片含量水量及生理功能的影响   总被引:6,自引:5,他引:6  
考察了不同灌溉量条件下,冬小麦不同生育时期土壤水分对植株叶片水分状况及生理功能的影响。结果表明,从返青至封行前的春生5叶期期间,土壤含水量与植株叶片含水量之间呈负相关关系,其中20-40cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平;从挑旗至蜡热期,土壤含水量与植株叶片含水量之间呈正相关关系,其中0-20cm深度土壤含水量与叶片含水量达到极显著水平。叶温以适中含水量条件下表现较低,当处于极端少水条件下叶温显著增高,在偏多水条件下叶温也呈增高趋势。在孕穗期,供水不足使PSⅡ的原初光能转化效率Fv/Fm明显降低,而水量偏多未产生显著影响,在灌浆盛期,供水不足和水量偏多均使Fv/Fm显著下降,叶片含水量由75%下降到70%左右是叶片光合生理活性的一个重要转折点,应作为判断叶片水分亏缺阈值的重要参考。  相似文献   
24.
人类社会经历了农业革命、工业革命,正在经历智能革命。具体到农业领域,农业自身发展经历了以矮杆品种为代表的第一次绿色革命、以动植物转基因为核心的二次绿色革命,随着现代信息技术在农业领域的广泛应用,农业的第三次革命——农业智能革命已经到来。农业智能革命的核心要素是信息、装备和智能,其表现形态就是智慧农业(Smart Agriculture/Farming)。  相似文献   
25.
蔬菜安全生产管理及质量追溯系统设计与实现   总被引:40,自引:15,他引:25  
可追溯体系作为控制农产品质量安全的有效方法日益受到世界各国重视.以蔬菜初级产品为研究对象,从信息技术的角度构建了一个以实现质量追溯为目的的蔬菜安全生产管理及质量追溯系统,设计了系统主要功能实现的流程,探讨了关键技术,综合采用数据库技术、网络技术、产品编码技术和生产预警技术,以.net为平台,开发了安全生产管理及质量追溯系统;系统实现了生产企业端的产前管理、产中管理、产后管理、.生产预警、统计分析、条码打印、短信发送和消费者端的质量追溯、质量反馈、健康指导等功能.该系统在北京市多家企业应用,运行结果表明:使用该系统提高了企业生产管理水平,增强了消费者的农产品安全意识.从信息技术的角度,提出了一套从蔬菜初级产品生产直接到消费的管理和追溯模式,为实现全程追溯打下了基础.  相似文献   
26.
农村社区动态交互式三维虚拟漫游系统的实现   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高农村社区规划建设的可视化宣传效果,为用户提供直观的操作工具辅助实现农村社区规划建设信息的管理,提出了一种基于虚拟建模现实语言(VRML)的农村社区动态交互三维虚拟漫游系统的实现方法.在本方法中,农村社区三维虚拟场景是通过社区布局VRML建模、社区纹理数据和层次化数字高程模型(DEM)数据的VRML表达两个过程建立;通过将社区中建筑物、树木等对象实体设置为具有三维坐标和属性集的锚点,并利用Java与虚拟现实建模语言对锚点的操作实现空间定位、距离分析、三维虚拟场景属性和空间位置查询等实时动态交互过程.该方法已经在北京房山八十亩地村网络虚拟漫游系统的实现中得到应用,应用效果表明系统仅需在带宽100 kB网络条件下即可快速响应用户的各种操作请求,适合在大都市周边农村地区大规模推广应用.  相似文献   
27.
针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs)。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module);其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。  相似文献   
28.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。  相似文献   
29.
针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。  相似文献   
30.
从北京两个主要牛场共采得187头中国荷斯坦奶牛的血样,提取基因组DNA,通过PCR-RFLP方法对Kappa酪蛋白、Beta乳球蛋白(βlg)和Alpha乳白蛋白(α-la)进行了基因型的鉴定,并结合产奶性状进行统计分析,结果表明,牛群中上述3种乳蛋白基因的基因频率分别为K-cnA79%,K-caB21%,β-lgA43%,β-lgB57%,α-lgB100%,K-CN和β-lg基因位眯对产奶量没  相似文献   
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