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1.
建立了一种阳极溶出伏安法快速测定谷物中的镉含量。样品经微波消解后,采用玻碳电极为工作电极,AgAgCl电极为参比电极,铂电极为对电极,测定谷物中镉含量,其检出限为0.4 μgL。采用标准加入法,平均回收率100%~104%;某一浓度样品同时测定6次,其变异系数2.43%。该方法稳定、快速和准确,可广泛用于粮食的安全事件应急监测。   相似文献   
2.
【目的 】理清长三角区域农业遥感发展现状,剖析现阶段农业遥感应用关键问题及挑战,有助于推进区域农业遥感关键技术创新发展,促进农业遥感产业化瓶颈问题解决,提升遥感技术在区域农业农村现代化转型发展中的服务能力。【方法 】文章梳理了农业遥感研究现状及区域内遥感应用实践情况,归纳总结了农业遥感应用面临的困难与挑战,给出了区域内农业遥感产业化落地应用发展的建议。【结果 】现阶段长三角区域农业遥感研究应用虽然取得了一定成效,但区域内地物类型复杂多变、农业用地斑块破碎、有效遥感数据缺失、淡水养殖解译困难是现阶段农业遥感应用面临的重要挑战。【结论 】长三角地区需要聚焦农业遥感科学问题,深入关键技术创新,将遥感技术的优势进一步扩大。同时面向区域内产业特色需求,着力解决农业生产管理实际问题,以推动区域农业遥感快速发展。  相似文献   
3.
【目的】利用单次无人机飞行生成的正射影像和数字表面模型(DSM)对果树进行精准识别。【方法】首先利用无人机正射影像计算5种归一化植被指数,并讨论5种植被指数提取植被区域的精度,选用结果最好的植被指数对研究区植被进行提取;之后根据影像的空间分辨率和已知果树直径范围对果树进行初识别确定果树实际位置和半径;再将识别到的果树叠加到DSM中,利用果树在DSM中最大值和果树临近区域DSM最小值求取果树高度;最后根据果树高度范围对初识别的果树进行再识别,提高果树识别精度。【结果】该方法在美国加利福尼亚州弗雷斯诺县里德利市郊区的一个果园进行运用研究,发现MRENDVI植被指数对研究区内植被提取精度最高;利用提取植被区域后影像和果树冠层的直径范围对果树进行初识别的精度为94.8%;利用果树初识别影像与DSM影像结合求取果树高度,并根据果树高度范围对果树进行再识别后,果树识别精度提高了5%,达到99.8%。【结论】该方法原理简单,对果园果树识别有较高精度,有效消除了果园周围其他树木和果园内部草丛对果树正确识别的影响,有较高的普适性。  相似文献   
4.
【目的】利用物联网技术实现养殖环境、日常活动、奶牛体况等信息的实时监测是当前奶牛养殖业的热点研究问题,由于当前物联网应用中传输协议标准不统一等导致的感知终端兼容性差、数据不易共享等问题阻碍了奶牛物联网深入应用的发展。【方法】文章从奶牛场物联网应用需求和数据特点出发,围绕异构多源感知数据接入、集成和操作等关键问题,开发基于REST物联网资源架构的奶牛场物联网监控系统。通过分析感知终端与互联网的通信特点,开发基于中间件的虚拟网关服务接口,提供不同协议终端的数据接入和解析服务;通过分析奶牛场各种资源本体关系,基于OWL和五元素表述法构建奶牛场资源本体描述模型,实现异构感知数据的语义集成和上下文关系描述;通过分析资源基础操作需求,基于Restful Web API开发资源统一操作接口,为上层应用奶牛场物联网监控系统开发提供快速开发基础。【结果】通过对奶牛场物联网监测系统的应用结果表明:该系统可实现上层物联网系统对多源异构感知终端的数据接入、数据集成和统一操作。【结论】该研究解决了奶牛场中异构感知终端的数据集成问题,不同种类感知数据的集成为奶牛生产进一步分析应用提供了良好的数据基础。  相似文献   
5.
为筛选出对马铃薯甲虫Leptinotarsa decemlineata(Say)具有防治潜力的菌株,本研究从马铃薯甲虫僵虫虫体上分离菌株NDBJJ-BFG,通过形态学特征和分子生物学方法明确其分类地位,采用喷雾法和覆土法测定了不同浓度下该菌株对马铃薯甲虫室内毒力的致死中浓度LC50及半致死时间LT50。结果表明,经形态特征与r DNA ITS序列分析最终确定菌株NDBJJ-BFG为球孢白僵菌Beauveria bassiana(Bals.)Vuill。该菌株对1、2、3和4龄马铃薯甲虫幼虫的LC50分别为0.91×10~6、1.51×10~6、5.09×10~6和6.84×10~6个/m L;采用喷雾法和覆土法处理蛹的LC50分别为1.43×10~7个/m L和8.15×10~6个/m L,成虫的LC50分别为5.08×10~7个/m L和2.97×10~7个/m L。在孢子悬浮液浓度相同时LT50随虫龄的增大而延长,其中成虫的LT50最长,其次是蛹;在相同龄期下LT50随着孢子悬浮液浓度的增大而缩短。表明菌株NDBJJ-BFG对马铃薯甲虫1龄和2龄幼虫具有高毒力,其在马铃薯甲虫的生物防治中将具有较大的应用潜力。  相似文献   
6.
针对实际生产线上基于高光谱成像技术检测苹果内部品质时由于高亮区、果梗和果萼等区域光谱差异大导致的糖度误差问题,本研究提出了一种随机姿态下苹果高光谱图像感兴趣区域的选取方法,可实现感兴趣区域的自动选取。该方法首先将高光谱图像各像素点按照700 nm波长的光谱强度值进行直方图统计,获取各像素点光谱强度的大小关系,保留光谱强度前40%的区域,对其进行形态学腐蚀操作,去除其中700 nm光谱强度值大于3 900的过度曝光像素点,获得苹果原始感兴趣区域;然后基于原始感兴趣区域,建立不同大小感兴趣区域对应的平均光谱与苹果糖度的偏最小二乘回归(PLSR)模型,探究苹果感兴趣区域大小与预测精度的关系,进一步缩小感兴趣区域。最终选取原始感兴趣区域光谱强度前70%的区域作为感兴趣区域对任意姿态下的苹果糖度进行预测。基于该方法,建立了基于高光谱成像技术的苹果糖度无损检测模型,实测验证结果表明,经黑白校正、标准正态变换(SNV)预处理后建立的竞争性自适应重加权算法偏最小二乘回归模型(CARS-PLSR)的预测精度最高,其校正集决定系数(R■)为0.9206,校正集均方根误差(RMSECV)为0.3203°Br...  相似文献   
7.
ICP-MS法测定油茶植物不同组织中的28种元素   总被引:1,自引:0,他引:1  
为深入开发利用油茶,延长其产业链,通过微波消解处理茶油植物样品,以Be、Y、Sc、In、Re作为内标进行基体效应补偿,通过ICP-MS法首次测定了油茶植物的叶、枝、果及栽培土壤中的28种元素含量。结果表明:在油茶植物的叶、枝、果中都含有丰富的微量元素,其中有11种元素的含量在2 mg/kg以上,尤以Na、K、Al、Ca、Mg等元素含量较高;28种元素微波消解的方法定量限在0.002~0.13 mg/kg之间,加标回收率在94.98%~110.00%之间。该方法简便、快速、准确,适用于植物中元素含量的分析。  相似文献   
8.
【目的 】分析东北地区高标准农田粮食作物种植分布及空间变化情况,为高标准农田的监测监管提供依据。【方法 】文章选取中国东北地区为研究范围,利用卫星遥感影像提取2017—2021年水稻、玉米和大豆等主粮作物的空间分布,并将其与已建成的高标准农田项目空间数据以及一般耕地数据进行叠加分析,以对高标准农田和一般耕地上的主粮作物种植面积和占比进行分析对比。【结果 】2017—2021年东北地区高标准农田种植的主粮作物比例平均高出一般耕地约14%。高标准农田建设比例高、且主粮作物占比增加的地区主要分布在黑龙江东部及东北部、吉林西部;而高标准农田建设比例低、且主粮作物占比降低的县有23个,主要分布在山脉附近。【结论 】2017—2021年东北地区高标准农田主粮作物面积占比高于一般耕地,高标准农田在落实“良田粮用”政策和保障粮食供给方面成效显著。  相似文献   
9.
【目的】 农作物空间分布信息是支撑相关科学研究与政策制定的重要依据。当前农作物空间分布遥感分类在理论和技术方法方面取得了长足的发展,但仍面临一些难题,包括地面样本数据的获取困难、作物特征选择存在主观性和冗余、特征构建过程中缺乏针对性和代表性等,导致农作物空间分布遥感分类的效率与精度不足。【方法】 针对这些问题,文章开展快速、准确、低成本的样本获取、特定作物分类的最优特征构建与优选,并分别选择多个研究区开展实证研究。样本获取方面,开发基于“视田”众包的样本获取平台,通过迭代更新的任务采集和历史样本库的方式高效获取地面样本。作物分类方面,提出遗传规划算法为不同作物提取差异化的特征,通过遗传进化思想实现定制化特征的构建,能够在原始特征的基础上构建高层次特征。【结果】 在北方地区,利用“视田”众包工具,由8名工作人员2天内完成了位于义县、辽中区、新民市及开原市4个区域的水稻、玉米、大豆和花生的样本采集,内业工作人员同步进行分类并迭代样本需求,分类的总体精度均大于90%,kappa系数均高于0.87。在南方地区,位于湖北省枝江市区域的春秋两季作物分类结果的总体精度均大于94%,kappa系数均高于0.86。【结论】 该文提出了一套快速、高效开展农作物遥感分类的技术体系:利用众包采集快速扩大样本数量,同时利用遗传规划算法提高样本训练效率。在不同区域、不同作物类型研究区应用,可实时、准确生产农作物空间分布图,总体效果稳定,在支撑科学研究与政策制定方面具有较强的应用前景。  相似文献   
10.
【目的】小麦倒伏是造成产量和质量下降并且影响农业机械自动化收割的重要原因。基于无人机遥感平台获得的数据能够为小麦倒伏提供及时准确的监测结果,为智慧农业智能化育种、栽培和管理提供科学依据。【方法】基于无人机搭载的消费级相机,获取可见光影像结合生成的DSM数据,采用随机森林的分类方法进行小麦倒伏识别。【结果】基于可见光和DSM数据获得的小麦倒伏分类总体精度为98.41%,Kappa系数为0.97,相较于仅依靠可见光谱信息的分类结果具有显著提升,识别结果也更加可靠,能够显著改善小麦倒伏识别效果。【结论】证明了基于无人机搭载消费级相机获取的DSM数据在农作物倒伏识别中的可行性,提供了一种自动识别小麦倒伏的新思路和新方法。  相似文献   
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