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991.
调亏灌溉下滴灌玉米根冠生长与水分动态响应特征 总被引:3,自引:0,他引:3
以玉米为试验材料,在自动感应式遮雨棚下,采用测坑微区试验方法,研究黑龙江西部滴灌条件下调亏灌溉对作物根冠生长、干物质分配特征、根冠比、耗水特征及植株伤流量的影响。以土壤相对含水率(占田间持水率的百分数)为控制上下限,设置5个水分调亏处理,分别为苗期轻度(60%~70%FC)处理,苗期中度(50%~60%FC)处理,拔节期轻度(60%~70%FC)处理,拔节期中度(50%~60%FC)处理,苗期中度、拔节期轻度处理,另设全生育期保持适宜土壤水分(70%~80%FC)作为对照。试验结果表明,调亏灌溉不改变玉米根部和冠部生长的原有总趋势,也不改变冠部各器官生长的基本趋势,但是显著地增大了作物根冠比(R/S),复水后根、冠补偿生长效应明显,促进光合同化产物向生殖器官的运转与分配,增大了生育后期干物质向果穗的分配率。苗期中度处理和拔节期轻度处理的玉米,在调亏期间使根系维持较高的根质量,水分胁迫复水后根系活力明显提高,其伤流量表现出超补偿效应,在灌浆期仍保持较高的伤流量并且在生育后期仍保持有较高的根冠比(R/S),是协调玉米根冠生长关系的适宜水分调亏处理。 相似文献
992.
以平作栽培为对照,研究了河西绿洲灌区垄作沟灌栽培条件下玉米/针叶豌豆、马铃薯/针叶豌豆和油葵/针叶豌豆3种间作模式对作物产量和水分利用效率的影响。结果表明:垄作沟灌栽培5~25cm土层的日均地温较平作提高0.87~0.95℃,随土层加深,土壤增温效果先递增后递减。玉米/针叶豌豆产量和水分利用效率最高,分别为15 795.3kg/hm2和22.94kg/hm2.mm,比马铃薯/针叶豌豆和油葵/针叶豌豆提高9 273.3kg/hm2和8 717.7kg/hm2,水分利用效率分别提高10.55kg/(hm2.mm)和10.87kg/(hm2.mm)。垄作沟灌栽培产量比平作栽培增加1 649.4kg/hm2,水分利用效率提高5.11kg/(hm2.mm)。从增产节水角度来看,玉米/针叶豌豆垄作栽培模式最优、平作栽培模式其次。 相似文献
993.
针对小水电易出现电压过高和欠发无功的特点,结合国家电能质量标准及国网对小水电电能质量的要求,提出了一种主客观组合赋权的电能质量模糊综合评估模型。综合考虑小水电电能质量各项指标,运用熵值法和层次分析法组合赋权确定电能质量评价指标的综合权重。基于灰色关联系数构造模糊评价关系矩阵,并结合求得的综合权重向量实现电能质量的模糊综合评价。这种方法既能够对数据样本的电能质量进行整体评价,又可以对同一等级的电能质量进行精细的评价,还能够反映电能质量各分项指标的优劣情况,对小水电站的调整与改进提供参考。通过实际算例验证了该模型的有效性和可行性。 相似文献
994.
995.
为解决径流中长期预报模型精度较低的问题,提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法依据相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(以下简称LS_SVM)。利用该模型对黄河三门峡1919-1989年的71年实测年径流量进行预测。经过反复计算分析表明LS_SVM模型在径流中的应用具有较快的计算速度、较好的泛化能力以及较高的预测精度。 相似文献
996.
基于改进级联神经网络的大豆叶部病害诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大豆叶部病害性状特征与病种之间的模糊性和不确定性,将数字图像处理技术与神经网络智能推理技术相结合,充分挖掘大豆受病害胁迫后表现性状与病种之间的潜在规律,提出了基于改进级联神经网络的大豆病害诊断模型。首先利用自制载物模板无损采集大田大豆叶部病害数字图像,计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征14维度特征参数;为突显各方面特征对于不同病害种类决定作用的差异性,构建各子神经网络并联的第1级网络,第2级网络的输入为第1级网络的输出,利用多维特征各自优势来自动取得病种模式推理规则,建立了用于大豆叶部病害自动诊断的两级级联神经网络模型,仿真实验准确率为97.67%;同时应用量子遗传计算优化级联神经网络参数,平均迭代次数为743,平均网络误差为0.000 995 445,提高了学习效率,实现了大豆叶部病害的高效自动诊断和精确测报,为大田农作物全面系统地开展作物病害监测、智能施药及自动防治提供了理论依据。 相似文献
997.
基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统 总被引:8,自引:0,他引:8
为进一步提高温室黄瓜霜霉病诊断的准确率,构建了一个基于图像处理的温室黄瓜霜霉病诊断系统。针对温室黄瓜栽培现场采集的病害图像,采用基于条件随机场(Conditional random fields,CRF)的图像分割方法进行病斑图像分割,并采用决策树模型扩展一元势函数,提高病斑图像分割的准确性;将分割后的病斑图像转换到HSV颜色空间并提取其颜色、纹理和形状等25个特征,利用粗糙集方法进行特征选择与优化;构建了基于径向基核函数的SVM分类器,准确地识别与诊断温室黄瓜霜霉病。系统试验验证结果表明,该系统采用的病斑分割方法,能够克服复杂背景和光照条件的影响,准确地提取病斑图像;采用粗糙集方法能够有效地选择分类特征,将25个初始特征减少到12个,提高了运行效率;黄瓜霜霉病识别准确率达到90%,能够满足设施蔬菜叶部病害诊断的需求。 相似文献
998.
时间-温度指示器(TTI)是一种可以跟踪冷链物流温度历程的智能装置,可以指示相应的农产品品质。但现有的TTI匹配条件在一定程度上限制了TTI的应用范围,即使TTI满足了传统匹配条件的要求,但应用效果也会受到农产品采收品质波动的影响。通过使用反应动力学方程和等量线方法,在原有的匹配过程中引入了TTI的校准过程,并借此推导TTI匹配所需的基本条件,以及校准过程所需的参数。结果表明,TTI匹配性判断所需的基本条件仅为农产品品质与TTI的反应活化能相等,或两者等量线存在比例关系。在此前提下,利用公式推导或等量线的绘制过程,可以求得静态校准和动态校准时所需的相关参数,经过校准后的TTI即可与对应的食品完成匹配。校准过程的引入可以显著扩大TTI的适用范围。除此之外,动态校准模型还可以缩小处于变化中的TTI和农产品对应品质之间的差值,提高TTI指示货架期的精确性。最后,通过使用两种酶型TTI、两种不同激活条件的化学型TTI和玫瑰香葡萄进行验证实验,实验结果证明经过合理校正之后TTI的等量线普遍与玫瑰香葡萄的品质等量线更接近,对其指示效果精准。 相似文献
999.
基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统 总被引:2,自引:0,他引:2
杂交稻机械化秧盘精密播种育秧过程中需要人工实时监测,以保证秧盘播种性能,为解决传统人工长时间户外、低效的监测方式,设计了基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统。系统由嵌入式开发平台、无线Wi Fi网关、高清网络摄像头、红外传感模块、远程服务器等组成。嵌入式开发平台采用Tiny4412开发板,并在其上移植Linux系统、摄像头驱动、GPIO口驱动;采用Qt开发工具,完成图像采集、实时显示,并设计出友好的人机交互界面;利用Jpeglib静态库对图像进行数据压缩;利用无线Wi Fi局域网、嵌入式系统和远程服务器按照规定的协议通过Socket通信进行数据传输。远程服务器基于Netty框架对采集到的图像数据进行校验、实时显示和保存。试验结果表明,不同分辨率图像的无线传输速率均满足育秧流水线实时作业要求,JPEG格式的图像经过数据压缩,其传输速率大大提高;嵌入式采集终端能够稳定采集播种秧盘图像,并成功地上传到服务器,网络平均丢包率为0.23%,误码率为0.23%。 相似文献
1000.