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为探究接种粘质沙雷氏菌(Serratia marcescens N1.14)X-45和不同载体基质固态发酵制备而成的菌肥的应用效果,并以此为结果筛选出可有效替代珍稀资源泥炭发挥肥效的载体,本研究设置7个处理:未施肥对照组(CK)、泥炭对照组(T0)、秸秆组(T1)、麦麸组(T2)、秸秆∶麦麸=1∶1组(T3)、秸秆∶麦麸∶棉籽壳=1∶1∶1组(T4)、秸秆∶麦麸∶豆饼=1∶1∶1组(T5),通过盆栽试验测定不同菌肥施用下刺槐(Robinia pseudoacacia L.)的光合特性参数和土壤养分含量,采集效果较好菌肥处理下的根际土样本进行16S rDNA高通量测序。结果表明,与泥炭对照相比,除单一载体秸秆外,其余载体处理均可不同程度地改善刺槐光合特性及土壤营养环境,其中以T3、T4应用效果最显著,光合特性参数和土壤养分含量提升明显。基于16S rDNA高通量测序的刺槐根际土微生物多样性结果显示,菌肥的施入可显著改善土壤菌群结构和组成,提升益生菌群Actinomadura和Mesorhizobium的相对丰度,同时其丰度与水解氮、有效磷含量呈正相关,与pH值、速效钾含量呈负相关,即土壤... 相似文献
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伴生杂草不仅与作物争夺养分和水分,而且还是多种病虫害的中间寄主,成为困扰作物高效生产的难题。随着深度学习技术的发展,杂草的自动检测和分类识别在清除杂草过程中得到重要应用。首先阐述应用于杂草识别过程中深度学习的硬件需求以及软件实现过程,分析用于深度学习不同硬件的优缺点,阐述深度学习模型建立、训练、模型评估以及模型部署等基本步骤;并重点论述深度学习方法在杂草和作物识别以及杂草分类识别的研究进展。然后指出深度学习数据需求量大,目前无通用数据集,杂草、作物相互遮挡,光照环境复杂,机器作业条件恶劣等情况下识别准确率低的问题。最后提出图像与光谱数据融合、杂草识别模型模块化、杂草长势预测、模型嵌入式部署研究将成为基于深度学习的杂草识别方法未来的研究方向。 相似文献
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目前在磨削加工作业中,很多厂家还在使用五六十年代出厂的磨床,很难保证工件的加工精度,一般都要借助手工研磨来达到规定的加工精度。为此我们深入研究,在老机床上采取了一系列技术措施,使磨削后内孔表面粗糙度达到0.2以上,精度在0.002以内,直线度在0.0015以内的好效果,效率比手工研磨提高了三倍,大大减轻了工人的劳动强 相似文献
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对行喷雾技术可提高农药的利用率,有利于保护环境和减少农药残留。本文搭建基于机器视觉的大田甘蓝对行喷雾控制系统。通过改进的ExG算法提取颜色信息,采用最大类间方差法和形态学的开闭运算分割作物与背景。提出甘蓝作物行定位与多作物行自适应ROI提取方法,在条带分割的ROI内基于限定阈值垂直投影对特征点集进行采集,通过最小二乘法对特征点集进行线性拟合得到作物行中心线。利用中心线几何关系得到作物行偏移信息,根据对行机构的运动特性建立对行偏移补偿模型,并设计基于PID轨迹追踪算法的对行喷雾控制系统。试验结果表明,实验室作物行识别准确率为95.75%,算法平均耗时为77ms。在田间试验中,识别算法在时间段09:00—11:00、14:00—16:00内测试效果最佳,识别偏差均值保持在2.32cm以下。针对不同范围的杂草测试中,算法平均识别成功率为95.56%,说明算法具有较强的鲁棒性。在与其他识别算法对比测试中,本文算法平均耗时最短,识别成功率最高,能够为实时作业提供视觉引导。在对行喷雾控制系统田间试验中,对行准确率达到93.33%,对行控制算法可将对行偏差控制在1.54cm,满足田间实际应用要求。 相似文献
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对行喷雾技术可提高农药的利用率,有利于保护环境和减少农药残留。本文搭建基于机器视觉的大田甘蓝对行喷雾控制系统。通过改进的ExG算法提取颜色信息,采用最大类间方差法和形态学的开闭运算分割作物与背景。提出甘蓝作物行定位与多作物行自适应ROI提取方法,在条带分割的ROI内基于限定阈值垂直投影对特征点集进行采集,通过最小二乘法对特征点集进行线性拟合得到作物行中心线。利用中心线几何关系得到作物行偏移信息,根据对行机构的运动特性建立对行偏移补偿模型,并设计基于PID轨迹追踪算法的对行喷雾控制系统。试验结果表明,实验室作物行识别准确率为95.75%,算法平均耗时为77 ms。在田间试验中,识别算法在时间段09:00—11:00、14:00—16:00内测试效果最佳,识别偏差均值保持在2.32 cm以下。针对不同范围的杂草测试中,算法平均识别成功率为95.56%,说明算法具有较强的鲁棒性。在与其他识别算法对比测试中,本文算法平均耗时最短,识别成功率最高,能够为实时作业提供视觉引导。在对行喷雾控制系统田间试验中,对行准确率达到93.33%,对行控制算法可将对行偏差控制在1.54 cm,满足田间实际应用要... 相似文献
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针对大田蔬菜对靶施药过程中靶标难以精准识别定位的问题,以甘蓝为研究对象,进行基于深度学习的靶标在线识别方法与模型研究。对比3种当前性能较优的目标检测模型Faster R-CNN、SSD和YOLO v5s,选择YOLO v5s作为田间甘蓝识别迁移学习模型,提出一种MobileNet v3s主干特征提取网络与深度可分离卷积融合的YOLO-mdw大田甘蓝目标识别方法,实现复杂环境下的大田甘蓝实时识别;提出一种基于卡尔曼滤波和匈牙利算法的甘蓝目标定位方法,并将模型部署于NVIDIA Xavier NX开发板上。试验结果表明,YOLO-mdw识别模型在晴天、多云、阴雨天气条件下识别准确率分别为93.14%、94.75%和94.23%,图像处理时间为54.09 ms,相对于YOLO v5s模型用时缩短26.98%;速度不大于0.6 m/s时,识别准确率达94%,平均定位误差为4.13 cm,平均甘蓝直径识别误差为1.42 cm。该靶标识别系统能在大田复杂环境下对甘蓝进行实时识别定位,为对靶施药提供技术支持。 相似文献
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对中研红2号番茄和7个番茄砧木品种进行苗期青枯病抗性鉴定,并将7个砧木品种与中研红2号接穗品种进行嫁接栽培比较试验,以中研红2号自嫁苗为对照,研究不同砧木嫁接对番茄的田间生长势、产量及品质的影响。结果表明,中研红2号番茄幼苗对青枯病表现高感,不同砧木品种的青枯病抗性存在差异;7种砧木嫁接后的番茄产量相比于中研红2号自嫁苗均显著增加,在生长势、品质方面同自嫁苗无显著差异。综合来看,桂砧1号砧木对番茄青枯病的抗性较好,嫁接后产量较高,对番茄品质影响较小。 相似文献
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指出了随着城市居民生活节奏的加快和生活方式的改变,城市垃圾已严重影响到人们的生活和居住环境。当前,我国城市垃圾处理,仍以末端治理的方式为主,而且垃圾处理效率不高,易产生二次污染,解决城市垃圾污染问题,需要树立源头治理理念,预防为主,治理为辅,建立健全城市垃圾综合防治机制。 相似文献
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[目的]研究我国沿海岛屿归化的中国水仙的形态变异,探讨中国水仙在地理隔离状态下的遗传及其浙江南麂岛产水仙的分类地位。[方法]采用居群取样法采集8个居群的野生样品和2个居群栽培样品,并对其进行形态测量。然后,使用SPSS Statistics 19.0以及Excel软件对数据进行统计分析。[结果]福建平潭、上海崇明、浙江舟山和南麂4个岛屿8个居群的水仙由于长期的地理隔离,它们之间发生了一定的形态变异;南麂列岛上的水仙高矮2个类型是环境差异引起的环境饰变;南麂产水仙仍然属于多花水仙的变种——中国水仙;南麂产的中国水仙具有植株小、花朵大的特点,且其种群规模较小,资源数量极其有限。[结论]南麂产的中国水仙是一种珍稀遗传资源,应当予以重点保护。 相似文献