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人文因素视域下西藏草地退化问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
选择西藏藏北地区那曲市附近3个典型乡(镇)——那曲镇、罗玛镇、孔玛乡所属的行政村,采用参与式农村评估法中的半结构式访谈对当地的牧户进行了大量的问卷调查,以透过人文因素视角对草地生态问题进行研究,挖掘和剖析牧户特定的生态观念及生产方式,从而为该地区草地—家畜—人群生态体系和谐共处、生态环境脆弱性评价以及有针对性地进行草地生态保护提供参考依据。调查结果表明,70%的牧户认为草地质量变差,且65.0%的牧户认为鼠、虫害是造成草地退化的首要原因;在对草地退化所采取措施的认知中,21.7%的牧户认为应该减少牛、羊数量。 相似文献
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<正>2007～2008年,一种柔韧飘逸的攀缘植物飘进了人们的视野。它茎如铁线,花开如莲,看似娇弱,实则耐阴耐寒,很好养护。因为这些优点,它一露面就被封为“花园三宝”之一,与月季、绣球齐名,它就是铁线莲。铁线莲是毛茛科铁线莲属藤本,落叶或常绿,靠叶柄缠绕攀缘生长,少数为宿根直立草本。铁线莲花型、花色丰富,花朵美丽繁茂,花期从早春至晚秋（也有少数冬天开花的品种）,具有很高的观赏价值,享有“藤本花卉皇后”之美称。 相似文献
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基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法及应用 总被引：8，自引：5，他引：3
针对现有色选设备在花生颗粒筛选过程中处理速度慢、准确率低的缺点,提出基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法。以完好花生、表皮破损花生和果仁破损花生的分类为例,构建花生图像库;搭造卷积神经网络,提取花生图像特征;为提高分类准确率和实时性,从训练集构成、减小过拟合、加快训练收敛速度、简化网络结构等几方面对卷积神经网络进行优化;最终利用含2个卷积层、2个池化层、2个全连接层的3层神经网络实现了上述3类花生的分类。试验结果表明：该方法对花生分类的准确率达到98.18%,平均检测一幅单粒花生图像的时间为18 ms,与现有色选设备相比有效提高了色选设备筛选的准确率和实时性。 相似文献