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11.
2001年5月,对神农架林区进行了实地考察,并结合林区有关工作人员近几年的观察,在海南(开 鸟)(Gorsachius magnificus)栖息和觅食活动比较频繁的4个主要地点,用全球卫星定位系统(GPS)确定各地点的方位,并对各地点的海拔高度、坡度、坡向和植被等进行考察。结果表明,神农架林区海南(开 鸟)栖息活动地有以下特点:(1)该鸟栖息地主要分布在海拔600m以下,栖息活动地类型主要有常绿落叶阔叶混交林、灌木林和灌草丛、农田等。(2)该鸟主要选择水源充足,鱼虾丰富的小河溪流以及小河旁的农田作为觅食地。  相似文献   
12.
神农架林区海南嗀栖息地特征初步研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
2001年5月,对神农架林区进行了实地考察,并结合林区有关工作人员近几年的观察,在海南齗(Gorsachius magnificus)栖息和觅食活动比较频繁的4个主要地点,用全球卫星定位系统(GPS)确定各地点的方位,并对各地点的海拔高度、坡度、坡向和植被等进行考察.结果表明,神农架林区海南齗栖息活动地有以下特点(1) 该鸟栖息地主要分布在海拔600 m以下,栖息活动地类型主要有常绿落叶阔叶混交林、灌木林和灌草丛、农田等.(2) 该鸟主要选择水源充足,鱼虾丰富的小河溪流以及小河旁的农田作为觅食地.  相似文献   
13.
2004年1月,在广西南部中越边境地区的宁明县考察时,采到一号翚形目鸟类标本,经鉴定为仓鸮(Tyto alba),是广西鸟类新纪录。标本保存于广西大学动物科学技术学院动物标本室。  相似文献   
14.
[目的]针对育肥猪采食行为识别误差大、检测速度慢等问题,提出一种具有轻量化结构的育肥猪采食行为检测模型,实现对育肥猪采食行为的快速检测与采食时长统计。[方法]以YOLO v5L目标检测算法为基础,构建侧视视角下的猪只采食行为检测模型。对比更换不同轻量化主干网络后对模型检测效果的影响,选取性能最优的模型;改进ShuffleNet V2网络结构基本单元,采用Mish激活函数提高模型泛化能力与推理速度,引入SE注意力机制给予目标特征更高的权重以提高目标识别精度;对比分析模型增加非营养性访问行为检测前、后的采食行为识别准确率。[结果]优化后的育肥猪采食行为检测模型大小为38.2 MB,计算量为37.8 GFLOPs,视频检测平均帧耗时7.6 ms。与非营养性访问行为进行区分识别后,猪只采食行为检测识别准确率为96.4%,召回率为92.5%。模型检测采食时长与人工统计采食时长相对误差为6.1%。[结论]改进的YOLO v5L-ShuffleNet网络模型检测速度和模型大小均能满足实际生产需求,可在复杂养殖环境中全天候识别育肥猪采食行为。  相似文献   
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