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991.
992.
刺梨,别名木梨子、天赐梨,属蔷薇科多年生落叶丛生小灌木,因其果形似梨且表面密生小芒刺,故称为刺梨.刺梨的医药价值、营养价值和观赏价值都很高,开发前景广阔. 相似文献
993.
山葵叶片愈伤组织诱导试验 总被引:2,自引:0,他引:2
以山葵叶片为外植体,在特定条件下,诱导其愈伤组织的形成。 相似文献
994.
995.
根据中国草地资源调查资料(农业部畜牧兽医司,1996)、贵州各市(州)年鉴、CNKI数据库及相关文献、贵州气象局提供的数据等为依据,对贵州各市(区)气候、天然草地面积、草畜承载量、石漠化面积等因子进行研究,分析了贵州草地建植的政策优势、气候地形优势、植物资源优势和草地资源优势。结果表明:1)贵州根据气候和地形优势,为建立多层次、立体、反季节性牧草提供了条件;2)贵州天然草地面积4.82×106 hm2,占土地面积的27.36%,可利用天然草地面积3.76×106 hm2,占总土地面积的21.34%,占天然草地面积的78.01%,成片草地面积493.38hm2,占总土地面积的0.28%,草地畜牧业的发展具有很大潜力;此外,人工草地的建立具遏制水土流失和石漠化、提高土壤肥力的功效;3)贵州喀斯特地区可利用冬闲田和陡坡种植牧草,作为备用草地,降低了牧草的季节性供应不均衡所带来的损失;4)草地畜牧业不仅涉及农学,还涉及到地理学、化学、生物学等多种学科,甚至能发展成为观光农业。 相似文献
996.
以中国西南典型喀斯特石漠化生态系统土壤为研究对象,运用野外定点取样和实验室分析检测方法,研究不同等级石漠化环境土壤理化性质特征;运用空间代替时间方法,探讨石漠化演替过程中土壤理化性质的响应及其机制,旨在为中国西南喀斯特森林生态保护和石漠化生态系统恢复重建提供理论支撑。结果表明:1)不同等级石漠化环境土壤理化性质存在显著差异,土壤容重、毛管孔隙度、总孔隙度、田间含水量、毛管含水量、pH值、有机质、水解氮、有效磷和全钾均在不同等级石漠化环境间具有显著差异。但这些指标并不是随着石漠化程度增加而一直退化,而是一个先退化后改善的趋势;2)土壤有机质、氮素、毛管持水量、容重和孔隙度与土壤其它绝大多数理化因子具有明显的相关性,是土壤理化性质的关键因子,在改善土壤理化性质和促进养分循环方面起着关键作用;3)主成分分析也表明,土壤有机质、氮素、钾素、容重、持水状况、孔隙度等是基于土壤理化性质评价石漠化程度的关键指标。作者提出了强度石漠化环境裸岩对土壤养分的聚集效应学说和喀斯特石漠化演替过程中土壤理化性质的响应及其机制。研究结果对中国西南喀斯特森林生态保护和石漠化生态系统恢复重建具有重要的理论意义和实践指导价值。 相似文献
997.
植物冠层分析仪测定荆条孤立冠层叶面积指数和透光率的分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用LAI-2200植物冠层分析仪(PCA)无损测定分析8株荆条(Vitex negundo L.)冠层叶面积指数LAIPCA(3.5~6.5)和天空开度(DIFN),通过LI-200SA传感器同步测定相应的光强透射率τ;同时利用收获法实测荆条冠层叶面积指数LAI收获法,对比分析LAIPCA与LAI收获法、DIFN与τ的相关性和偏差。结果表明:(1)两种方法所测叶面积指数相关极显著(P0.01);LAIPCA比LAI收获法平均偏高2.57%,表明LAI-2200用于荆条灌丛冠层叶面积指数LAI的测定结果偏差较小。(2)LAI-2200PCA测定DIFN与辐射传感器测定冠层透光率τ相关极显著(P0.01),说明LAI-2200 PCA可以替代收获法无损测定荆条孤立灌丛冠层叶面积指数和透光率。本文实现了用冠层分析仪对植物孤立冠层的分析,为林业生产和研究中较为普遍存在的孤立植物冠层下光照分析和叶面积指数测定提供了简便方法。 相似文献
998.
植物的养分吸收能力受到局部信号和冠-根长距离反馈信号的共同调节。近年局部调节系统的研究进展较快,长距离反馈调节的研究则相对薄弱。本文从养分吸收反馈调节现象的普遍性、 反馈信号的作用模式(促进/抑制)、 反馈信号的鉴定、 反馈信号的作用靶标等方面对该领域研究现状进行了综述,并提出了有待进一步深入研究的问题。 相似文献
999.
1000.
【目的】为提高脐橙采摘机器人在自然环境下对脐橙果实进行识别定位的精度,提出采用深度学习结合快速导向滤波方法识别自然环境下脐橙果实。【方法】以赣南脐橙为对象,改进导向滤波方法,去除自然环境下脐橙图像的光照等噪声信息,突出图像颜色和纹理特征。采用带有残差模块的Darknet-53作为特征提取网络,将多尺度融合的3尺度检测网络减少为2尺度检测网络,引入GIoU边界损失函数代替原损失函数,并使用DBSCAN+Kmeans聚类算法,对训练数据集聚类分析,优化预测分支的先验框尺寸,通过迁移学习训练方法建立脐橙果实识别模型,设计单果、向光、背光、果实重叠、枝叶遮挡5组测试集的对比实验,并与其他几种识别模型性能进行比较。【结果】快速导向滤波方法能很好地去除脐橙图像在自然环境下光照及边缘模糊等噪音信息。当优化2个预测分支先验框尺寸时,改进后模型在5种环境下综合性能都优于其他网络,尤其在真实种植环境下识别准确率达到了91.22%,召回率为97.30%,F1平均值为94.16%,识别速率约为26.48 fps。【结论】使用快速导向滤波结合深度学习方法建立的脐橙果实识别模型对自然环境下脐橙果实的识别具有较高的... 相似文献