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在养殖过程中 ,由于缺乏诊断技术与设备 ,常给正确诊断鱼病带来一定困难。怎样在缺技术、缺设备的情况下简易及时地诊断鱼病 ,对症下药呢?根据笔者多年的养鱼实践和多方面的经验总结 ,主要依据有以下8个方面。1.依据鱼的活动情况诊断健壮的鱼一般是成群集游 ,行动灵活 ,反应敏捷 ,受惊即潜。病鱼则通常离群独游 ,行动呆滞 ,浮于水面或靠边角独处 ,反应迟钝或没有反应 ,或受惊后略向水底下潜 ,后缓慢浮出水面。当鱼患有鱼虱等寄生虫病时 ,表现狂游、打转、跳跃或在箱壁、砂石、水草间摩擦。2.依据鱼的摄食情况诊断健康鱼摄食时 ,抢食能… 相似文献
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【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R^2为0.66,均方根误差为55.2 m^3/hm^2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R^2为0.64,均方根误差为57.6 m^3/hm^2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。 相似文献
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和晓风林辉孙华严恩萍 《中南林业调查规划》2016,(1):46-52
以湖南省平江县芦头林场为研究区,通过数字高程模型(DEM)与森林资源调查数据叠加,分析林场范围内森林景观格局随地形变化特征。结果表明:①研究区内森林景观分异的主要因素是地形因素;②芦头林场森林植被景观类型垂直地带性分布明显,各森林景观组主要分布在海拔400-800 m和坡度10°-30°的地区,杉木、马尾松、灌木林在海拔400 m以上和25°以上范围内分布较多,占有绝对优势;③林场内森林景观类型以人工林形式为主要,对于林场的森林经营方案,应增加保护森林生态系统自然更新和森林景观类型多样性的措施。 相似文献
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栽插密度对水稻产量及品质的影响 总被引:29,自引:9,他引:29
试验结果表明,适宜的栽插密度有利于产量和稻米品质的提高。栽插密度主要通过水稻的群体结构来影响产量,对其品质的影响,以垩白米粒率、垩白度、直链淀粉含量、整精米率及蛋白质含量等影响较大,在试验范围内(7.5 ̄25.5万丛/hm2),栽插密度与垩白米粒率、垩白度、直链淀粉含量呈显著线性负相关;与整精米率呈倒二次曲线分布关系;与蛋白质含量接近线性正相关。从优质高产兼顾的角度考虑,在浙江地区的生态条件下,单季杂交籼稻的栽插密度以16.5 ̄21.0万丛/hm2为宜。 相似文献
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