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1.
2016年11月至2017年2月在重庆市万州区甘宁镇以8年生塔罗科血橙树为试验树,设置黑膜、内黑外银反光膜、无色透明膜以及不覆膜(对照)等4种处理,研究不同材料地面覆盖对果实果面、果肉和果汁的颜色以及果实内在品质的影响。结果表明,与对照相比,3种覆膜处理都能够改善塔罗科血橙果面和果肉着色情况,且相互之间无显著性差异,但对果汁色泽影响均不明显;地面覆盖黑膜和内黑外银反光膜后可溶性固形物分别提高1.40和1.65个百分点,维生素C含量分别提高11.73%和14.49%,均达显著水平。地面覆盖无色透明膜也可使维生素C含量提高7.88%,达显著水平。综合比较,内黑外银色的反光膜的效果最好。  相似文献   
2.
<正>本刊讯2015年1月1日,中华人民共和国农业部第2166号公告,中国农业科学院柑桔柑桔研究所邓烈研究员主持研制的农业部行业标准《加工用宽皮柑桔》正式颁布实施。据介绍,该标准是在大量调查研究工作基础上,通过广泛收集国内外有关加工用宽皮柑桔研究及相关标准资料,广泛征求宽皮柑桔主产区加工企业、果农合作社、行业主管部门和专家意见,并开展田间测试验证工作之后,深入研究编制而成。标准审定专家组认为,该标准技术内容科学、严谨,有较强的科学性、先进性、实用性和规范性,编写格式符合GB/T 1.1—2009的要求,内容翔  相似文献   
3.
文章分析探索了应用可见近红外光谱技术快速、高效、便捷测定土壤营养参数的可能性。采集蓬莱镇组紫色土样本,比对分析了不同肥力水平、土壤厚度和土壤粒径条件下采集土壤光谱对可见近红外光谱特征的影响,筛选出不同厚度、粒径土壤条件下的碱解氮含量预测模型。研究结果表明,土壤样本厚度为30mm时具有最大的光谱反射率,建立的氮含量预测模型效果最佳,校正集和验证集的相关系数分别为0.84和0.83,均方根误差分别为1.79和1.87。土样粒径在0.25-0.85mm时氮含量的预测效果最佳,校正集和验证集的相关系数均超过0.8,且均方根误差较小;但当土样粒径<0.25mm时,氮含量预测模型效果明显下降。采用20目(<0.85mm)过筛、30mm厚度土壤样本采集可见近红外光谱和偏最小二乘法(PLS)模型预测,可以实现对蓬莱镇组紫色土碱解氮含量的较好光谱预测。  相似文献   
4.
为提高柑橘果园产量巡检作业效率和质量,巡检机器人精准检测成熟柑橘果实至关重要。考虑到成熟果实特有的颜色空间、果实遮挡导致的小目标以及巡检机器人有限的硬件资源,本文提出一种简单有效的基于改进YOLOv5的柑橘成熟果实检测方法。本工作主要设计一个由三层Context Aggregation Block (CAB)组成的特征金字塔并将其插入到YOLOv5网络的Head部分。此改进的YOLOv5模型具有如下优点:(1)集成的底层CAB模块通过特征通道注意力机制和空间注意力机制更好更快地学习小目标局部成熟果实的颜色和纹理特征、重叠果实的边缘特征;(2)多层CAB模块构建的特征金字塔能够有效地避免小目标随网络深度增加而消失,从而降低小目标果实漏检率。柑橘成熟果实识别验证试验结果表明,改进YOLOv5网络模型的精确度和平均精度分别为98.21%和98.07%,较原始YOLOv5分别提升了0.31%和0.17%,较Faster-RCNN分别提升了8.41%和8.31%。同时,单张成熟柑橘果实图像的平均检测时间32.5 ms,模型占用内存15.8 mb。该结果表明改进 YOLOv5模型可实现果园自然环境下柑橘成熟果实快速准确的检测识别,可为柑橘果园巡检机器人产量巡检提供技术支持。  相似文献   
5.
综述了烤烟中的氯与其它主要营养元素之间相互关系的研究进展:氯促进烤烟对K 、Ca2 、Mg2 等阳离子的吸收,抑制NO3-、H2PO4-、SO42-等阴离子的吸收,并对今后的研究方向进行了展望。  相似文献   
6.
本刊讯(特约通讯员陈世平)日前,国家工商行政管理总局商标局发布公告,“福安葡萄”国家地理标志证明商标获准注册。  相似文献   
7.
以晚熟脐橙为试材,采用近红外光谱技术与常规检测分析相结合的方法,对比和评价了基于果面和果汁光 谱信息的脐橙可溶性固形物(TSS)含量预测模型精度,并筛选了可溶性固形物预测特征光谱.通过对果面和果汁原 始光谱的多元散射校正(MSC)预处理,利用偏最小二乘法(PLS)分别建立了TSS预测模型,其中,当果面光谱主因 子为5时,其对于可溶性固形物预测相关系数为最大(R=0.8367)、预测均方根误差(RMSEP)为最小(RMSEP= 0.4903);而当果汁光谱主因子为8时,其对果汁可溶性固形物的预测相关系数为最大(R=0.9058)、预测均方根 误差为最小(RMSEP=0.5236).采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对果面和果汁光谱特征波段组合进行筛选, 获得果面光谱建模特征波段组合为1000~1107,1750~1857,2071~2177和2178~2284nm,建立的校正集和 预测集模型相关系数分别为0.9462和0.9020,RMSECV为0.3596,RMSEP为0.4309;获得用于果汁光谱建模 的特征波段组合为1000~1125,1251~1375,1376~1500和1626~1750nm,校正和预测模型相关系数分别为 0.9894和0.9596,RMSECV为0.1631,RMSEP为0.3128.结果表明:试验所筛选出的果面和果汁近红外光谱 特征波段组合建立的校正模型,均可用于晚熟脐橙TSS含量的无损检测,果汁光谱对于甜橙果实固形物含量预测 精度高于果面光谱,近红外光谱技术用于橙汁固形物检测是可行的.  相似文献   
8.
小麦生长季氮素在紫色土中的迁移和淋失   总被引:6,自引:4,他引:6  
利用原状回填土渗漏池研究了小麦生长季节氮素在紫色土中的移动特点和淋洗损失以及影响氮素移动和淋失的因素。结果表明,小麦生长期间氮素的移动和淋失主要以NO3^--N为主。小麦生长前期是NO3--N向下移动最强烈的时期,向下淋洗的NO3^--N没有在土壤剖面中累积,小麦收获后NO3^--N在lm土壤剖面中呈均匀分布。氮素淋失量平均为4.81kg/hm^2,淋洗损失的氮占施氮量的1.7%~3.3%。降雨量、氮肥用量、肥料品种和土壤性质影响了NO3^--N在紫色土中的移动和淋失。  相似文献   
9.
为全面了解云南省新平县冰糖橙果园营养与产量、品质水平现状,并为冰糖橙优质丰产栽培施肥技术提供理论依据,选择新平县主产冰糖橙乡镇22个典型果园,采集果实、春梢叶片和土壤等样品各105份,对果实内在品质指标和所有样品的矿质营养元素含量进行了系统检测分析,揭示新平冰糖橙产量、品质水平及其与营养状况的关系。结果表明,新平冰糖橙果园土壤大多为酸性红壤,pH值平均为5.73;土壤整体较为贫瘠,有机质缺乏占52%;土壤碱解N缺乏占96%,有效P、速效K含量缺乏和过量并存。叶片P、Zn、Mg含量普遍缺乏,其比例分别达95%、93%、60%,而叶片Cu、Mn、Fe和N含量过高,过量比例分别为93%、63%、51%和36%。新平冰糖橙果园整体产量低、品质较差,株产平均为23.1 kg,果实可食率为59.96%,可溶性固形物(TSS)、可滴定酸(TA)和Vc含量分别为10.13%、0.49%和40 mg·100 mL~(-1),有较大提升空间。每生产1 t冰糖橙果实所需的N、P_2O_5、K_2O分别为2.63~3.15、0.88~1.05、4.38~5.25 kg。土壤、叶片养分含量与产量、品质指标的相关性分析表明,土壤碱解氮含量与产量显著正相关,与Vc含量极显著正相关;土壤速效钾含量与TSS含量极显著正相关;叶片N含量与TSS含量呈显著负相关;叶片Mg含量与TSS含量,叶片Ca含量与果皮厚度,叶片Zn含量与TSS、Vc含量均呈极显著正相关。综上所述,新平冰糖橙果实品质低、果园间差异大,土壤与树体养分波动性较大,叶片缺Zn而Cu过量普遍,部分果园缺Mg而N过量,多数果园为酸性红壤导致养分易流失而贫瘠。因此,施肥管理上建议适当增加施肥次数,缓效氮肥代替速效氮肥,重视有机肥深施,针对性施用中微肥,尤其是Mg和Zn营养补充,为新平冰糖橙提质增效施肥管理提供理论依据与技术支持。  相似文献   
10.
基于掩模及亮度校正算法的脐橙表面缺陷分割   总被引:1,自引:1,他引:0  
【目的】 本研究旨在有效解决果皮有缺陷的水果图像在去除背景时部分缺陷被误分割为背景,以及水果表面缺陷难以有效分割提取的问题。【方法】 以I分量图来构建掩模模板,根据其灰度直方图信息,通过双峰法选择单一阈值(T=75)分以纽荷尔脐橙为研究对象,提出基于HSI颜色空间模型法去除背景割背景并填充孔洞得到掩模模板Imask,然后掩模模板ImaskI分量图通过点乘运算得到去除背景的I分量图;提出基于多尺度高斯函数图像亮度校正算法对去除背景后的I分量图像进行亮度校正,通过构建多尺度高斯函数滤波器,将去除背景后的I分量图与构建的多尺度高斯函数进行卷积运算即得到去除背景后的I分量图像表面光照分量图,最后将去除背景后的I分量图与得到的光照分量图进行点除运算即得到去除背景后的I分量图像亮度校正图;然后采用单一全局阈值法对脐橙表面缺陷进行提取。【结果】 基于HSI颜色空间模型法去除背景,可在有效去除背景的同时完好保留脐橙的表面信息,有利于后续操作;基于多尺度高斯函数的图像亮度校正算法分别对6种常见脐橙缺陷进行图像亮度校正后采用单阈值法提取缺陷,使不同灰度等级的脐橙表面缺陷一次性分割成功,其中分割率最高为100%,最低为88.5%,整体达92.7%。通过试验分析后发现造成部分误分割或漏分割的原因主要在于部分缺陷果缺陷处颜色较轻,与正常区域灰度差较小,从而造成漏分割;还有部分缺陷果由于缺陷面积小,在图像形态学处理过程被误认为是噪声而被去除;同时发现正常果的误判率也达到了10.8%,经分析发现误判的正常果表皮组织区域的褶皱位于图像的边缘区域,从而被误认为是边缘区域的缺陷,导致误判。【结论】 基于HSI颜色空间模型法去除背景及基于多尺度高斯函数的图像亮度不均校正算法对纽荷尔脐橙图像背景分割和去除背景后的I分量图像表面亮度校正均取得了较好的效果,能有效识别脐橙缺陷区域,为脐橙精确分级提供了技术支持,也为其他果品表面缺陷快速检测提供了一种新思路。  相似文献   
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