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为从无人机遥感影像中准确识别烟草,实现植株定位与计数,以雪茄烟草植株为研究对象,提出一种新的深度学习模型。区别于传统的利用检测框识别目标,本文模型利用少量的关键点学习烟草中心形态学特征,并采用轻量级的编、解码器从无人机遥感影像快速识别烟草并定位计数。首先,提出的模型针对烟草植物形态学特点,通过中心关键点标注的方法,使用高斯函数生成概率密度图,引入更多监督信息。其次,对比不同主干网络在模型中的效果,ResNet18作为主干网络时平均精度大于99.5%,精度和置信度都高于测试的其他主干网络。而MobileNetV2在CPU环境下达到运行效率最优,但平均置信度相对较低。使用损失函数Focal Loss与MSE Loss结合的Union Loss时,平均精度大于99.5%。最后,利用不同波段组合作为训练数据,对比结果发现使用红边波段更有助于模型快速收敛且能够很好地区分烟草和杂草。由于红边波段与植株冠层结构相关,使用红边、红、绿波段时平均精度达到99.6%。本文提出的深度学习模型能够准确地检测无人机遥感影像中的烟草,可为烟草的农情监测提供数据支持。 相似文献
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硅对植物抗逆性影响的研究进展 总被引：1，自引：1，他引：0
硅作为有益元素,具有促进植物生长、提高作物产量的作用,同时硅在增强植物抗逆性方面也发挥着重要作用。为进一步探究硅增强植物抗逆性的深层作用机制,本文综述了硅增强植物抵御生物胁迫（包括病原菌、害虫等）及非生物胁迫（干旱、盐害、重金属等）方面的研究进展,认为硅可通过改善植物形态、平衡养分吸收、调节激素代谢、改良土壤性状等多种作用机制缓解胁迫。针对硅的未来研究方向进行了展望,如硅抵抗各种胁迫的耦合机制,深入研究硅提高植物抗逆性的生物化学及分子机制以及加强新型硅肥及配套施用技术的研发。 相似文献
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为了探究不同中微量元素在雪茄烟上的施用效果，本研究采用田间试验的方法，对比了增施不同中微量元素肥料对雪茄烟烟叶产量、产值、等级结构及表观品质的影响。中微量元素施用能够提高烟叶总产量，其中施用锌肥总产量提升最高可达1716kg/hm2。施用Ca、Mg、Zn和B通过提高中上部烟叶茄衣、茄套产量，改善烟叶等级结构，从而提高产值。施用B处理茄衣产量和烟叶产值均最高，分别可达到21.36%和16.7万元/hm2。施用中微量元素能调节叶表观质量以及烟叶化学协调性，但并无显著性提升。因此，在丹江口烟区增施中微量元素有利于雪茄烟生长，其中增施适宜B肥有利于烟叶产量、茄衣产量及经济价值的提升。 相似文献
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在陕西省乾县典型调查的基础上,运用实证分析,对乾县奶牛产业化运作情况进行了分析,得出中国在发展农业产业化过程中存在的制度缺陷及主要发展瓶颈,提出建立合作组织、加快农村基础设施建设等具体措施,从而促进中国农业产业化健康发展。 相似文献
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