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102.
103.
油茶炭疽病病原菌鉴定及防治药剂筛选 总被引:1,自引:0,他引:1
采用组织分离法分离了油茶炭疽病病原菌YCTJ,通过柯赫氏法则、形态学和分子生物学特征以及系统发育树对病原菌进行了鉴定,并采用生长速率法测定了400 g/L氟硅唑乳油等10种杀菌剂对油茶炭疽病菌的室内药效。结果表明:经鉴定,证实引起油茶炭疽病的病原菌为胶孢炭疽菌;供试的10种杀菌剂中,400 g/L氟硅唑乳油、10%苯醚甲环唑微乳剂、80%戊唑醇可湿性粉剂、30%肟菌·戊唑醇悬浮剂和43%氟菌·肟菌酯悬浮剂这5种杀菌剂对油茶炭疽病菌的抑制效果在98.41%~100%之间,可以作为油茶炭疽病田间防治的备选药剂。 相似文献
104.
根据油茶的形态特征及生态习性,分析了上饶县油茶种植的气候条件,并进一步提出了高产栽培的主要措施。 相似文献
105.
微生物群落碳代谢功能多样性对土壤管理具有重要指示作用,以福建省宁化县紫色土水土侵蚀区油茶人工林不同坡位土壤为研究对象,采用Biolog技术对天然有机物料有机肥(T1)、有机无机复合肥(T2)、禽畜粪便有机(T3)共3种有机肥处理以及不施肥处理(CK)下的土壤微生物碳源利用能力进行了研究。研究结果显示:T1、T2、T3处理下不同坡位土壤的吸光值平均颜色变化率(AWCD)相比于施肥前都有所增加,而CK处理土壤AWCD值无显著变化,不同处理下土壤AWCD值提高的大小顺序表现为T2T1T3CK;Shannon多样性指数、Simpson优势度指数以及McIntosh优势度指数大小顺序均表现为T2T1T3CK;相同处理下不同坡位土壤AWCD值、Shannon多样性指数、Simpson优势度指数以及McIntosh均匀度指数大小顺序总体呈现下坡中坡上坡;Shannon指数与土壤容重和自然含水率呈极显著或显著负相关,与pH值、全碳和全氮含量呈极显著或显著正相关;McIntosh指数与土壤容重、自然含水率、pH值、全碳和全氮含量呈极显著或显著正相关;氨基酸类是各处理后土壤微生物利用的主要碳源类型,主成分分析表明T1、T2、T3处理下土壤微生物对6类碳源利用能力相比于对照具有较大差异,T1和T3处理对于6类碳源的利用具有相似性,T2处理与T3处理之间对于6类碳源利用差异主要在于碳水化合物类碳源。综上,有机无机复合肥的施入更有利于紫色土丘陵区油茶人工林土壤微生物碳源利用能力的提高,以上结论可为制定紫色土丘陵区合理施肥制度的设置、农业优化管理措施提供依据。 相似文献
106.
基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别 总被引:9,自引:12,他引:9
传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。 相似文献
107.
履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。 相似文献
108.
融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对油茶果批量脱壳后壳籽混杂、人力分选效率低的问题,研究设计了一种融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机。根据油茶果壳、籽与倾斜传送带间摩擦角、碰撞系数的差异,设计振动皮带筛进行初分选;利用两者灰度差异,对壳中残留籽进行二次光电分选。对皮带筛上油茶果壳、籽进行运动学与动力学分析,发现皮带倾角、皮带速度和振动频率是影响振动初分选率的主要因素;以籽箱清洁率、壳中含籽率为试验指标,开展正交旋转组合试验。当皮带倾角为19°、皮带速度为1.50m/s、振动频率为55.40Hz时,其籽箱清洁率为95.52%、壳中含籽率为24.30%,对最优参数进行试验验证,优化结果可靠。对不同茶籽比率的物料进行光电分选试验,结果表明籽箱清洁率稳定在98.23%左右,壳中含籽率保持在2.34%左右,说明光电分选可准确识别并分选出混杂物料中的油茶籽。对整机进行最优参数试验验证,该机两籽箱茶籽平均清洁率可达97.55%,壳箱中含籽率为3.27%。试验结果表明,此油茶果壳籽分选机可实现油茶果壳、籽的高效分离。 相似文献
109.
110.
彭水县油茶生产现状及发展对策 总被引:1,自引:0,他引:1
油茶是我国特有的木本油料树种。笔者针对彭水县油茶生产现状,分析了当前油茶生产中存在的问题及其利用条件和发展潜力,并提出了相应的发展对策,为进一步发展油茶产业提供了依据。 相似文献