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为研究环境因素对猪场外围环境残留非洲猪瘟(African swine fever,ASF)病毒的影响,采用实时荧光定量PCR技术,检测2021年1月-2023年7月猪场运营相关环境中残留非洲猪瘟病毒(African swine fever virus,ASFV),按月汇总ASFV阳性率、平均气温、降水量、日照时数、猪场车流量和人流量,分析各因素与月ASFV阳性率的相关性。结果表明:环境因素对月ASFV阳性率的影响强度和可信度排序是一致的,从大到小依次为月平均气温[极其显著(P<0.001),中度负相关(r=—0.635)]、降水量[极显著(P<0.01),中度负相关(r=—0.482)]、车流量[显著(P<0.05),中度正相关(r=0.421)]、日照时数[不显著(P>0.05),较弱负相关(r=—0.247)]、人流量[不显著(P> 0.05),较弱正相关(r=0.214)]。随着猪场外围因素中平均气温、日照时数、降水量的增大,环境残留ASFV阳性率呈下降趋势;随着车流量和人流量的增加,环境残留ASFV阳性率呈上升趋势,其中气温因素的可信度和影响力度最... 相似文献
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花椒籽粒种皮坚硬、被覆油脂,种子不宜吸水萌发,播前处理不当易造成种子发芽率低甚至不能发芽。采用碱腐、碾压、变温、粪藏等技术软化种皮、去除油脂,可提高发芽率和成苗率,提高花椒种植的经济效益。 相似文献
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无人机补播是草地修复工作的有效手段之一。针对无人机作业过程中,空斑定位精度不高导致的效率低下、工作量大等问题,该研究提出一种基于无人机图像超分辨率重建和Transformer的退化草地空斑定位方法YOLOFG(YOLO for Gap)。基于YOLOv5s网络框架,在模型颈部设计联级特征纹理选择模块,强化模型特征纹理细节聚焦力,解决无人机空斑影像尺度变化大、纹理模糊问题;其次,以ShuffleNetV2构建主干网络,嵌入信息交互Transformer自注意力结构,提取像素间更多差异化特征,以提升模型对空斑边缘像素的精确捕获能力;最后,基于空斑锚框信息建立无人机位姿信息和空间平面的成像模型,实现目标空斑的精准定位。试验结果表明,YOLOFG模型平均精度均值为96.57%,相较于原始YOLOv5s模型提升3.84个百分点;参数量约为6.24 MB,比原始模型降低约11.2%。与YOLOv4、YOLOv7、YOLOv8模型相比,检测精度分别提高11.86、9.65、6.82个百分点。空斑定位的平均误差为0.4404 m,满足无人机作业对草地空斑精准定位的需求,可为开展退化草地植被恢复与重建工作提供有力技术支持。 相似文献