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71.
玛纳斯河流域植被覆盖度随地形因子的变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2000-2016年MODIS NDVI数据,利用像元二分模型和ArcGIS空间分析功能对玛纳斯河流域植被覆盖度分布格局及动态变化特征进行研究,并分析植被覆盖度变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明:(1)玛纳斯河流域以低等级植被覆盖为主,高等级植被覆盖面积显著增加,其它各等级面积波动较小,研究期内植被覆盖改善的面积比例(31.17%)远大于退化的面积比例(16.1%),研究区总体植被覆盖度增加,生态环境有所好转。(2)在海拔<800m,坡度<8°区域内,植被覆盖度明显改善,植被显著退化区主要分布在海拔1300-3400m,坡度>25°区域内,植被覆盖度未发生变化的区域主要集中在海拔>3600m范围内。(3)当海拔>2100m时,植被覆盖度随海拔增加呈现持续减少的趋势,海拔低于2100m的地带,植被覆盖度随海拔增加波动较大。(4)随着坡度的增加,植被覆盖度呈逐渐减小的趋势,全流域0?5°坡度范围内植被覆盖度最大(42.69%)。(5)在各坡向上,植被覆盖度差异不明显。流域内平地上的植被覆盖度最大(44.21%);阴坡的植被覆盖度优于阳坡,植被变化趋势除在平地区域较显著外,其余坡向间差异不大。 相似文献
72.
73.
农业机器人的超声波测距系统设计 总被引:4,自引:2,他引:4
设计了一种用于农业机器人的超声波测距系统;分析了系统的硬件组成和工作原理;提出了采用声速温度补偿及针对湿度、气压和硬件电路的精度等其他影响因素的误差修正因子补偿来提高测距精度的方法.实验证明:该系统能够实现对农作物的精确测距和定位, 在一定程度上辅助农业机器人的视觉系统,使其提高精度. 相似文献
74.
选用7对SSR引物对7个水稻×玉米远缘后代不育株系及其双亲进行SSR分析。与母本扩增带型相比,共扩增出18条特异带,即表现为多态性。在检出的18条特异带中,13条的带型与父本相同,另5条的带型不同于双亲,即为变异带型。7个参试后代不育株系都检测到了SSR多态性标记,但各株系间检出多态性位点的数量存在差异,最多的一个株系ys-2同时检测到3个多态性标记。试验结果表明通过远缘杂交技术很可能将玉米的某些DNA片段成功地导入了水稻两用核不育系,表明研究在籼稻两用核不育系的改良上取得了初步的成果。 相似文献
75.
摘要:目的 研究低致病性禽流感H9N2病毒感染鸡群的变化。方法 用107.4 EID50/0.1ml H9N2病毒,0.5ml/只,接种1月龄SPF鸡。结果 5日后引起鸡群发病,并引起一些个体发生死亡,剖检发现喉头充血、肺淤血,气囊膜增厚,皮下胶样浸润、出血,腺胃乳头出血,十二指肠出血。肝、脾、肾、肺常见有灰黄色坏死灶。无菌取肺组织做细菌培养时发现在血平板上有白色露珠状菌落,挑取菌落做碱性美蓝染色镜检发现两极浓染的杆状菌;经生化和PCR检验确认该菌属于多杀性巴氏杆菌。结论 低致病性禽流感H9N2病毒感染鸡群可引起巴氏杆菌的内源性感染,从而导致鸡群的高发病率与高死亡率现象。 相似文献
76.
为探讨昆虫为杂交大豆授粉的行为,提高授粉效率,以大豆细胞质雄性不育系JLCMS34A和保持系JLCMS34B为材料,研究父母本3种行距配置(T1、T2、T3)对昆虫授粉行为及产量构成的影响。结果表明:行距配置T2条件下昆虫授粉效率最高,母本单株粒数最多,为45.98个(2011年),与T1、T3差异达到显著水平,T3配置授粉效率最差,单株粒数最少,为32.06个(2012年),与T1、T2差异达到极显著水平。在吉林省洮南地区适当缩小父母本行距,增加母本间行距可有效促进昆虫授粉效率,提高结实率。 相似文献
77.
78.
随着全球军事战斗水平的不断提升,在军队指挥作战的过程中,对于静音型柴油发电机组的设计要求也越来越高。文章从国际上静音型柴油发电机组技术的开发展开讨论,重点研究并分析水冷消声技术在发电机组运行中的应用,旨在能够加强我国水冷消声器的功能设计水平。 相似文献
79.
80.
基于深度信念网络的猪咳嗽声识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。 相似文献