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101.
【目的】为了促进广西农产品物流发展。【方法】选取广西14个地市的农产品经济发展水平、农产品物流发展水平、农产品物流信息化水平等指标,基于因子分析法、聚类分析法对广西各地市物流发展水平进行综合评价、分类。【结果】广西农产品物流发展存在较大差异,每个市的发展水平不一,聚类分析显示,14个地市按照农产品物流综合发展水平归为3类,第一类农产品物流发展水平最高,仅有南宁1城市;第二类农产品物流发展有一定的水平,包括柳州、桂林、玉林、百色4个地市;第三类农产品物流发展水平较低,包括梧州、贵港、河池、崇左、北海、防城港、贺州、来宾等9个地市。【建议】应根据农产品物流发展水平采取不同的对策:第一类地市重点发展冷链农产品物流和智慧农产品物流,起引领示范作用,并统筹发展广西农产品“智慧+冷链”物流;第二类地市在原有的基础上,借鉴第一类地市成熟的农产品物流发展对策,增加智能化设备和信息化技术,同时提高农产品物流的数量,扩大农产品物流规模,实现农产品物流的进一步发展;第三类地市重点加强农业产业发展,完善基础设施设备,提高信息化水平,保障广西农产品物流稳定发展。 相似文献
102.
103.
104.
聚丙烯酰胺施用量、初始含水率和容重对土壤水分入渗特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
105.
针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。 相似文献
106.
辽宁省土地利用功能间的矛盾相对突出,明晰区域土地利用多功能的现状、进行土地利用多功能性分区可为促进区域土地利用功能的协调发展提供依据。选取2017年辽宁省县域土地利用生活、生产、生态方面22个典型指标构建区域土地利用多功能性评价指标体系,运用熵权法和两维图论聚类法进行土地利用多功能性评价及分区研究。研究发现:1)研究区生活功能高值区于中部呈斜"X"状分布,生产功能值主要呈现以沈阳为中心的"环状"递减蔓延结构,生态功能值由外至内逐渐减少。2)区域县域生产功能和生活功能呈显著正相关,生产功能和生态功能呈显著负相关。3)根据区域土地利用多功能值和两维图论聚类法可将研究区划分为辽东生态功能优势区、辽北功能欠协调区、辽南功能相对均衡区以及辽西功能欠发展区。研究结果可为县域尺度国土空间规划的制定与实施等提供技术支撑和科学依据。 相似文献
107.
以松前水稻为试验材料,研究了5种浓度萘污染土壤对松前水稻生长和生理生化指标的影响,以及植物成熟期时土壤中萘的残留。结果表明:①萘浓度低于20mg·kg^-1时促进幼苗茎径、茎长、株高的生长,高浓度对其生长有显著的抑制作用。②萘胁迫对水稻叶片游离脯氨酸和蛋白质代谢均有一定的影响,且影响程度以苗期最为明显,其次是分蘖期和拔节期;水稻幼苗阶段萘的高浓度组MDA累积量极显著高于对照,水稻幼苗阶段受到膜脂过氧化影响较为显著,分蘖期次之;拔节期水稻开始新生器官,抗性较弱,萘胁迫产生的过氧化作用超过了水稻的承受范围,使SOD活性显著降低。③在试验所设萘浓度范围内,水稻各生长期叶片叶绿素和光合作用速率均呈不同的变化趋势,但是变化幅度均不超过对照的±5%,说明萘胁迫对松前水稻的光合作用没有显著影响,水稻对萘胁迫有一定的耐受性。④经过水稻一个生长周期,萘在种子中的残留量最多,其次是根部,且土壤中萘各浓度组的残留量与对照组均无显著差异;水稻根部和种子中萘的含量均随萘浓度的增加呈先增加后逐渐降低趋势,但各浓度组均高于对照组,20mg·kg^-1时均达到最大值,分别为对照组的0.37倍、4.27倍。 相似文献
108.
选取3种典型包气带土壤为吸附剂,萘和p,p′-DDE为吸附质,研究了其吸附动力学特征及吸附解吸规律。实验结果显示,初始浓度越大,吸附到达平衡所需时间就越短。数据拟合结果表明,单一级次的动力学方程难以描述两种吸附质的吸附动力学特征,分析认为土壤对有机污染物的吸附过程不是单一反应,而是有机污染物在无机矿物、无定型有机碳和凝聚型有机碳上同时进行吸附反应的复合结果。萘与p,p′-DDE的吸附、解吸过程均表现出非线性,Freundlich方程的吸附指数n在不同程度上偏离1;两种污染物在土样中的吸附过程不完全可逆,Kow、初始浓度以及土壤有机碳含量(fo)c的差异都影响其在土壤不同组分上的吸附百分比,进而影响解吸率。萘更多地吸附在无机矿物表面及无定型有机碳上,随着初始浓度的增大(37.7~780.9μg.L-1),解吸率可从10%左右增至近85%;而当初始浓度为37.7μg.L-1时,随foc的增大(0.01%~0.65%),解吸率由12.39%降至3.90%。p,p′-DDE则更多地吸附在凝聚型有机碳上,解吸率随浓度的变化(11.0~275.1μg.L-1)仅在1%~5%内波动,当初始浓度为11.0μg.L-1时,解吸率随foc的增大由4.49%降至1.06%。两者解吸率都和foc呈负相关关系。 相似文献
109.
基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别 总被引:3,自引:3,他引:3
为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。 相似文献
110.