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通过测定柚皮粗提物对松梢螟幼虫的拒食活性、生长发育影响和毒杀活性,研究其对松梢螟幼虫的室内毒力作用.结果显示:100 mg/mL的柚皮粗提物生物毒性最强,处理24、48 h后的松梢螟幼虫的拒食率分别达到了99.28％ 、94.23％,拒食中浓度AFC50分别为7.61、9.28 mg/mL;对松梢螟四龄幼虫的生长抑制率在处理后24、48、96 h分别为96.32％ 、95.44％和93.19％,LC50分别为9.56、13.52、8.38 mg/mL;三龄幼虫、五龄幼虫的校正死亡率分别为90.00％和80.00％,与对照药剂噻虫啉的效果处于同一显著水平.柚皮粗提物对三龄幼虫毒杀作用效果优于五龄幼虫,LD50分别为18.46、25.99 mg/mL.说明柚皮粗提物对松梢螟幼虫生物活性有一定影响. 相似文献
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利用光谱特征参数估算病害胁迫下杉木叶绿素含量 总被引：2，自引：0，他引：2
为了探索建立炭疽病胁迫下杉木叶绿素含量的高光谱估算模型,促进遥感技术在森林病虫害监测中的应用,通过获取不同发病程度的杉木冠层光谱及相应的叶绿素含量,将冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶绿素含量分别进行了相关分析。采用逐步回归、主成分回归及偏最小二乘回归方法构建叶绿素含量的估算模型。叶绿素含量与原始光谱在可见光(614～698nm)和近红外区(724nm之后)达到极显著相关,且在近红外区基本趋于稳定;与一阶微分光谱在424～486nm、514～532nm、552～682nm、698～755nm和762～772nm波段全部达到极显著相关;3种建模方法均消除了参数间多重共线性的影响,模型的决定系数全部达到极显著水平,其中逐步回归模型精度最高,相对误差和均方根误差分别为10.71%和0.194。研究表明受到不同程度炭疽病胁迫的杉木冠层光谱反射差异较大,可利用高光谱信息定量估算病害胁迫下的杉木叶绿素含量,且估算精度较高。 相似文献
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马尾松赤枯病冠层光谱特征及严重度反演 总被引：4，自引：1，他引：3
为了实现快速、准确、大面积监测马尾松赤枯病,促进高光谱遥感技术在森林病虫害监测中的应用,通过获取不同严重度的马尾松赤枯病冠层高光谱数据,将冠层光谱、一阶微分和病情严重度数据分别进行相关分析,采用单变量线性回归和多变量逐步回归技术建立马尾松赤枯病病情严重度的反演模型。结果表明：随病情严重度的增加,可见光范围的冠层反射率逐渐增加,近红外波段的冠层反射率逐渐降低,其中在红边（680~780 nm）区域变化最大,且病情严重度与红边特征参数存在显著线性关系;以红边特征参数为自变量建立的多变量逐步回归模型,比单变量线性模型反演病情严重度的效果更好,其拟合R2、预测R2和均方根误差分别为0.815、0.778和0.053,说明红边特征参数对马尾松赤枯病病情严重度具有很好的指示作用。 相似文献
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为了获得大量杉木内生菌根菌的接种菌剂,以摩西球囊霉Glomus mosseae为研究对象,对其宿主植物、培养基质、栽培密度和营养液浓度四方面培养因素进行了研究。结果表明:摩西球囊霉的最佳宿主植物为高粱,最佳培养基质为3号培养基质处理,即沙:蛭石:土的比例为2∶1∶1(体积比),最佳栽培密度为20株/5L盆,最佳的营养条件为追施用浓度为30%的Hoagland’s营养液。 相似文献
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基于高光谱微分指数的杉木炭疽病病情指数反演 总被引：3，自引：0，他引：3
通过实地调查,获取杉木炭疽病病情指数以及各级病情梯度的高光谱遥感数据,将冠层光谱一阶微分数据与相应的病情指数进行相关性分析,选取相关系数大于0.7的高光谱微分指数构建反演模型,并对模型进行精度检验。结果表明:病情指数与冠层光谱一阶微分值在431～485nm,549～616nm和700～754nm3个波段达到极显著相关;以微分指数SDy,SDr,SDg/SDb,(SDg-SDb)/(SDg+SDb)和(SDr-SDy)/(SDr+SDy)为变量反演病情指数的最佳模型均为线性模型,均方根差在0.094～0.119之间。该研究结果表明,利用高光谱微分指数估测杉木炭疽病病情指数精度较高,且具有较高的实际应用价值。 相似文献
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3种植物提取物复配对松梢螟幼虫的联合毒力作用 总被引：3，自引：1，他引：2
为测定3种植物提取物复配对松梢螟幼虫的联合毒力作用,并为开发此类植物源杀虫剂奠定理论基础。将乙醇作为溶剂提取3种植物中的有效活性成分。采用浸虫法在室内将博落回、柚子皮及垂序商陆提取物进行两两复配,测定了各复配剂对松梢螟幼虫的联合毒力作用,同时筛选出最佳的复配组合和比例。结果表明：博落回与柚子皮提取物复配的效果并不显著,仅在处理比例为1:5和5:1时表现出一定的相加作用;博落回与垂序商陆提取物复配效果在处理比例为1:3时表现出明显的增效作用,共毒系数(CTC)为147.52;柚子皮与垂序商陆提取物复配效果在处理比例为1:3时增效作用最为显著,共毒系数(CTC)为170.02。因此,3种植物提取物复配对松梢螟幼虫联合毒力最佳的复配组合和比例为柚子皮与垂序商陆,质量比为1:3。 相似文献
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利用高光谱微分指数反演油茶炭疽病病情指数的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
通过实地调查油茶炭疽病病情指数,并使用美国ASD公司生产的手持式野外光谱辐射仪测定相应的油茶冠层光谱反射率,然后将光谱数据进行一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,经相关分析,选取与病情指数极显著相关的微分指数,采用单变量线性和非线性回归方法,选取部分样本建立油茶炭疽病病情指数的反演模型,并利用其余样本对模型进行精度检验。结果表明,随着病情指数的增大,油茶冠层光谱的一阶微分值在可见光区域的反射峰和吸收谷逐渐消失,红边斜率逐渐减小;病情指数与冠层光谱一阶微分值在480～513 nm、526～569 nm、583～607 nm和669～727 nm 4个波段达到极显著相关;以SDr′为自变量的对数模型反演病情指数的精度最高,其计算出的预测值与实测值之间的相关系数r和均方根误差分别为0.869和0.067,预测精度较高。该研究结果表明利用高光谱微分指数反演油茶炭疽病病情指数是可行的,并为油茶林的健康评价提供了新的方法。 相似文献
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基于地面高光谱数据的油茶炭疽病病情指数反演 总被引：1，自引：0，他引：1
使用FieldSpec HandHeldTM地物光谱仪采集不同发病程度的油茶冠层光谱数据,并实地调查油茶炭疽病病情指数,将光谱数据进行一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,提取与病情指数相关性较高的敏感波段,并采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对敏感波段的光谱数据进行降维,分别以敏感波段和PCA降维处理后的敏感波段作为输入变量建立了病情指数的BP神经网络反演模型.两种建模方法建立的BP神经网络模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)均达99％以上.精度检验证明,以PCA降维所得到的前10个主成分作为输入变量建立的10-7-1三层BP神经网络模型预测精度更高,模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.998 6和0.814 8.该研究表明,利用地面高光谱数据结合主成分分析和BP神经网络算法反演油茶炭疽病病情指数是一种有效的方法. 相似文献
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