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作物生态适宜性定量化评价方法及通用工具 总被引：2，自引：0，他引：2
该文研究了作物生态适宜性定量化评价方法。针对环境适宜程度的量化问题,提出了四基点生态距离计算方法,模拟了限制性因素及一般性因素的区别;在评价结果分级中,提出了二次阈值方法,将生态学意义清晰与不清晰的部分进行分离;提出了作物生态适宜性评价过程的数字化表达方法。在以上3项工作的基础上,研发了作物生态适宜性评价工具软件。以北京市冬小麦适宜性评价为例进行了应用,结果表明该评价方法和工具可以容纳主要的评价因子及主流的评价算法,具有实用性。 相似文献
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通过田间试验得出，冬麦后复种蔬菜经济效益显著。复种亩纯收入超过1000元的为复种菜花和韭葱，复种菜花的亩产值为2300元，亩纯收入1785元，复种韭葱亩产值为1449元，亩纯收入1049元；超过800元的为复种青萝卜，亩产值为1147元，亩纯收入862．5元；400元以上的为复种黄瓜，亩产值为1159．0元，亩纯收入610．8元，冬麦后移栽西瓜，亩产值989．4元，亩纯收入506．25元，复种毛豆亩产值为728．2元。亩纯收入459．1元，复种胡萝卜亩产值为708元，亩纯收入428元；亩纯收入300元以上的有复种梅豆。亩产值为880．2元，亩纯收入363．1元，复种大白菜亩产值为678．7元，亩纯收入362．4元；冬麦后直播小黄豆，亩产值彻．3元，亩纯收入221．4元。其它复种蔬菜效益较低，不宜推广。 相似文献
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【目的】 肉牛采食行为包括卷食、咀嚼、卷食—咀嚼等几种次级行为。监测肉牛次级采食行为有助于评估牛只的健康状况和营养水平。文章旨在利用加速度传感器研究肉牛次级采食行为识别方法,对比不同监测部位对次级采食行为识别的影响。【方法】 将加速传感器安装在肉牛的鼻子、右颌、左嘴3个部位,检测次级采食行为的加速度信号,经过衍生变量函数计算,扩充数据维度,使用ExtraTreesClassifer选择出9种重要特征,运用XGBoost算法识别肉牛采食次级行为（卷食、咀嚼、卷食—咀嚼、其他）,最后使用HMM-viterbi算法修正次级行为识别结果。【结果】 XGBoost和HMM-viterbi在鼻子、右颌、左嘴3个部位识别的平均结果相同,XGBoost识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率分别为0.95、0.93、0.93和0.93,HMM-viterbi修正后识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率均为0.99。因此,运用HMM-viterbi模型可以有效修正行为识别结果。在XGBoost识别结果中,鼻子部位识别次级行为的得分较高,考虑长期佩戴传感器的稳定性,推荐采用鼻子作为检测部位。【结论】 在肉牛鼻子部位佩戴加速度器,利用XGBoost结合HMM-viterbi的方法可以自动识别肉牛次级采食行为。 相似文献
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水资源安全与农业安全密切相关。北京市是一个水资源严重匮乏的城市,受水资源约束,农业规模不断缩小,却又突显了农业安全问题。运用“压力—状态—响应”模型,对北京市水资源生态安全和农业安全进行双重评价,结果表明：近十年来北京农业安全水平不断下降,水资源的生态安全水平则呈波动上升趋势；农业安全的压力和状态呈下降趋势,但农业安全的响应水平却稳中有升；水资源生态安全的压力与状态呈现同步波动起伏,而水资源生态安全的响应能力却总体上升。为提高北京市水资源的生态安全水平和农业安全水平,除严格控制人口增长和用水总量外,还要开源节流,加大对雨水的收集利用和污水处理再利用；落实严格的耕地保护制度；减少化肥、农药对水资源造成污染；加大对农业的投入,提高农业的综合生产能力；大力发展高效节水农业、生态农业和循环农业。 相似文献
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吉林省中部粮食主产区玉米种植投入调查 总被引：1，自引：1，他引：1
采用分层随机抽样的方法对东北粮食主产区榆树县的250户农户玉米种植中各部分投入情况进行调查,通过大量详细的微观信息,研究农户投入构成,各部分所占比重,以及当前生产上主要的肥料和农药使用情况,为栽培技术科学化研究和政府宏观管理提供决策依据。研究表明:调查户平均种植品种数为3.7个,户均耕地达到了0.97hm2,有接近30%的农户主要采用畜力耕作,人工播种的农户占的比重为35.6%,而人工收获为98%,在玉米收获期间有43.2%的农户雇工,雇工成本也占到了总投入的23%。肥料的投入占到农户总投入的40%,其中复合肥的使用比重占到了63.6%,N、P2O5、K2O平均公顷施用量为268.5kg、138kg和102kg;农药三大类中,杀菌剂有95.1%的农户使用,除草剂有53.4%的农户使用,杀虫剂的使用比重比较低,只有17.0%。结论:调查中玉米种植品种混杂,商品粮市场竞争力不强。虽然户均耕地较大,但机械化程度不高,人力作业集中在玉米收获期,雇工成本较高;化肥的投入量大,接近最高产量的施肥水平,高于效益最高的施肥水平,有调整的空间。复合肥使用比例较大,由于氮素缓释剂的应用还不成熟,而导致玉米生育后期的氮素供应不足造成减产。可以通过加强农户合作组织,实现土地统一经营管理,降低生产投入,提高粮食品质。 相似文献
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针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题,本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法,可实现开集猪脸图像识别,识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构建了轻量级的特征提取模块(GCDSC);然后基于高效注意力机制、Ghost卷积和残差网络设计C3ECAGhost模块,提取猪脸图像高层语义特征;最后基于MobileFaceNet网络,融合GCDSC模块、C3ECAGhost模块、SphereFace损失函数和欧氏距离度量方法,构建PigFaceNet模型,实现开集猪脸识别。实验结果表明,GCDSC模块可使模型猪脸识别的准确率提高1.05个百分点,C3ECAGhost模块可将模型准确率进一步提高0.56个百分点。PigFaceNet模型在开集猪脸识别验证中的准确率可达94.28%,比改进前提高1.61个百分点,模型占用存储空间仅为5.44 MB,在提高准确率的同时实现了模型轻量化,可为猪场智慧化养殖提供参考方案。 相似文献
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多结构参数集成学习的设施黄瓜病害智能诊断 总被引：2，自引：2，他引：0
单一特征已不能很好的描述作物病害典型特征,而生长环境参数(土壤温湿度、pH值、空气温湿度等)与病害密切相关,多结构数据学习向量化与特征最优组合能够有效提升病害诊断准确性。该研究以黄瓜白粉病、角斑病、炭疽病、菌核病4种病害50个样本为实例,融合结构化作物生长环境参数与非结构化图像特征,通过智能化物联网,对实时采集到的环境参数进行监测、分析,并将其与图像特征融合,构建多结构病害特征最优组合模型。试验结果表明,样本识别率在79.4%～93.6%,对比卷积神经网络图像识别识别率,卷积神经网络由于需要对病害图像数据进行降维,后台识别时间较高;深度迁移学习的图像识别方法,需要大量图像数据输入深度网络学习,而现实中病害图像数量不足以满足深度学习要求,因此识别率会因为样本不充分而降低;该方法借助少量图像数据,同时结合环境与专家知识资源,采用多结构参数集成学习的方法进行病害识别,在较少识别时间的基础上确保识别的准确性。 相似文献
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有效获取温室出菇房的温湿度空间分布对于优化食用菌环境胁迫、病害预警、出菇房预调控至关重要,但传统的单点预测不能很好地满足菇房整体环境性能评估的需求。针对出菇房内温湿度时序性、非线性、空间分布差异性的特点,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环单元神经网络(GRU)相结合的菇房多点温湿度预测方法。将温室室外历史气象数据、温室室内历史小气候环境数据、多点环境分布特征、通风信息和加湿信息多特征数据按照时间序列构造二维矩阵作为输入,采用CNN挖掘数据中蕴含的有效信息,提取反映温室环境数据相互联系的高维特征,将提取的特征向量构造为时间序列输入GRU网络进行多点温湿度预测。将该预测方法应用于北京市农林科学院的日光温室出菇房内多点温湿度预测,实验结果表明,该预测方法对于出菇房内各点温度RMSE平均值为0.211℃,MAE平均值为0.140℃,误差控制在±0.5℃范围内的平均比例为97.57%;对于出菇房内各点相对湿度RMSE平均值为2.731%,MAE平均值为1.713%,误差控制在±5%范围内的平均比例为92.62%;相比传统的BP神经网络、长短期记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元神经网络(GRU),该预测方法具有更高的预测精度。 相似文献
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复种指数是衡量耕地资源集约化利用程度的基础性指标,提高复种指数是粮食持续增产的重要途径之一.为分析全国复种指数变化特征、空间差异、重心迁移,系统收集耕地面积、农作物总播种面积等数据,基于GIS空间展示与分析,应用重心分析法、全局空间自相关、局部空间自相关等方法,研究全国复种指数时空变化特征.结果显示:(1)1998年,全国复种指数最高,达到165％,目前保持在123％左右.(2)从空间上看,复种指数呈现从北到南逐渐增加的趋势;从时间上看,复种指数大多数地区呈现"上升—降低—上升"的趋势.1995年,复种指数在201％～300％之间的区域范围最大,之后2005年和2015年不断减少,同时有向西北方向移动的趋势.1985—2015年,全国复种指数上升区域主要集中在东北、黄淮海、西南、四川盆地农作区,下降区域主要集中在北部低中高原、长江中下游(东南部)、江南丘陵、华南农作区.(3)1985—2005年空间上的聚集态势增加,2005—2015年降低.与1985年相比,2015年全国复种指数重心向西南移动33 km,其中复种指数<100％的重心向东南移动433 km,复种指数100％～200％的重心向东北移动104 km,复种指数>200％的重心向东北移动319 km.我国复种指数存在空间上的自相关性,南方地区复种指数降低、重心向西南迁移,是我国复种指数变化的最重要特征. 相似文献