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91.
不同耐旱性玉米根系解剖结构比较研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以大田生长的不同耐旱性玉米品种为试验材料,采用徒手切片法和常规石蜡制片法对玉米的初生根和各层次生根的基部、中部和根毛区显微结构进行了系统研究和比较.结果显示:与不酎旱品种玉米的根系相比,耐旱玉米的初生胚根的皮层细胞层数较少,木质部导管数量较多、导管直径较小;各层次生根的皮层细胞层教相对较少,木质部导管数量相对较多,导管直径相对较小. 相似文献
92.
不同水分状况下秸秆覆盖量对玉米根、冠生长的影响 总被引:5,自引:1,他引:4
在遮雨棚控水条件下,采用盆栽的方式研究了不同秸秆覆盖量对玉米根、冠生长的影响.试验按对照(CK)和秸秆覆盖量0.3 kg/m2(SM0.3)、0.6 kg/m2(SM0.6)、0.9 kg/m2(SM0.9)、1.2 kg/m2.(SM1.2)共设5个处理,水分按高水(占田间持水量的90%)和低水(占田间持水量的60%)设两个水平.分别测定了玉米根、茎、叶、穗干重,根系垂直空间分布及叶片叶绿素相对含量等指标.结果表明:秸秆覆盖明显改变了玉米根系和地上部分的生长;高水条件下SM0.6处理玉米根系、茎秆、叶和穗干重均高于其它处理;低水条件下,地上部分干重SM1.2最大,SM0.6次之;根系的垂直空间分布与水分和覆盖条件都有密切的关系,覆盖措施主要影响下层根系的生长和发育. 相似文献
93.
94.
95.
缺株玉米行中心线提取算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区(Region of Interest,ROI),提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。 相似文献
96.
基于深度学习的玉米拔节期冠层识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。 相似文献
97.
基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7~17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%~83.4%,召回率达51.1%~73.9%,调和平均值为57.6%~78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。 相似文献
98.
采用光沉积法、水热合成法制备出TiO2/Pt/生物炭复合光催化剂,以玉米秸秆悬浮液作为牺牲剂,考察了不同质量分数玉米秸秆对光催化分解水制氢性能的影响。通过X射线衍射(X-ray Diffraction,XRD)、扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscopy,SEM)、透射电子显微镜(Transmission Electron Microscopy,TEM)、X射线光电子能谱(X-ray Photoelectron Spectroscopy,XPS)和紫外可见漫反射光谱(UV-Visible diffuse reflectance spectra,UV-Vis DRS)等表征手段进一步论证了复合催化剂结构特征。结果表明,随着玉米秸秆质量分数的增大,光催化体系的制氢量展现出先增大后降低的变化趋势。当玉米秸秆质量分数为30%时,TiO2/Pt/生物炭复合材料制氢性能最佳,制氢速率达到225 μmol/(g·h),是单纯TiO2/Pt的11.2倍。其原因在于玉米秸秆分子组成中含有大量的醛基自由基,在光催化过程中被激发,与空穴发生氧化反应,提高了光催化制氢效率。此外,TiO2/Pt/生物炭光催化制经过5次重复利用后,制氢量仍为900 μmol/g,具有较高的光稳定性。 相似文献
99.
基于SD-SVD-Burg的玉米叶片铜铅污染甄别与程度诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
为研究一种快速甄别作物受重金属污染的元素类别和所受污染程度的方法,于2017年设置不同梯度铜(Cu)、铅(Pb)胁迫下的玉米盆栽实验,对玉米的紫谷、绿峰和红边3个光谱特征区间的高光谱数据进行光谱一阶微分和奇异值分解处理,并结合Burg算法绘制功率谱密度曲线,同时利用2014年采集的光谱数据作为验证组检验该模型的稳定性。结果表明:健康玉米叶片与不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片光谱信号的功率谱密度曲线的波峰数及波峰坡度均不相同。功率谱曲线平均功率和玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数最高可达0.9958,证明该方法在对玉米进行污染元素种类辨别和污染程度诊断方面具有可行性,不同年份Cu与Pb胁迫下绿峰功率谱曲线平均功率与玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数分别为0.9213和0.9915,进一步验证该算法在玉米Cu、Pb污染诊断方面具有稳定性与普适性。 相似文献
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