油茶丰产栽培技术   总被引：1，自引：1，他引：0  

钱侯春 《现代农业科技》2019,(20)

油茶是我国特有的木本油料树种,具有适应力强、能够防火等特性。本文从选择良种壮苗、林地规划(林地选择、整地设计、密度设计)、定植、基础设施建设、松土除草及间作、病虫害防治等方面总结了油茶造林的丰产栽培技术,以期为油茶造林业主提供一定借鉴。  相似文献   

舒城县油茶低产林类型与综合改造技术模式   总被引：1，自引：0，他引：1  

黄贤圣 《安徽林业》2011,(5)

舒城县是安徽省油茶重点发展县,油茶产业开发走在全省的前列。本文阐述了舒城县现有油茶低产林类型、改造模式及其技术措施,对分类实施油茶低改具有一定现实意义和指导意义。  相似文献   

不同施肥处理对油茶生长及土壤肥力的影响     

赵文东  宁曼曼  徐永腾  覃其云  潘波 《林业调查规划》2020,45(1):135-140

为探究不同施肥处理对油茶生长及土壤肥力的影响,连续3年在广西柳州市对5年生油茶人工林进行施肥试验研究。结果表明,施肥后,处理Ⅱ的树高、地径和冠幅的增长量明显高于其它处理,即有机—无机复混肥料直接施入油茶林地最有利于营养生长,而处理CK(不施肥)各项生长指标的增长量最低。不同施肥处理对油茶林地土壤养分各指标的影响差异较大,经灰色关联度法分析得出土壤综合肥力的高低顺序,其中处理Ⅲ(即无纺布包装有机—无机复混肥)施肥后对油茶林地土壤综合肥力的提高最显著,其次为处理Ⅰ(即有机栽培肥料),不施肥处理CK的土壤综合肥力则显著降低,土壤质量退化严重。  相似文献   

基于茶籽壳代替木屑栽培茶树菇配方筛选试验     

魏云辉  李菁  胡中娥  王洪秀  熊小文 《中国食用菌》2014,(5):30-32

不同比例的茶籽壳和木屑组合成5个试验配方,比较不同配方对菌丝生长、子实体经济性状和生物转化率的影响。试验结果表明,在供试的5个配方中,配方4（棉籽壳50%、茶籽壳15%、木屑5%、麦麸20%、玉米粉7%、石膏1%、磷肥1%、石灰1%）为优选配方。  相似文献   

云南辣木种植区气候条件适宜性初步评价     

马春花  邵建辉  田洋  高熹  唐天向  杨生超 《热带作物学报》2016,36(6):28-27

对云南省辣木(Moringa oleifera)种植区域的生产状况及适宜性进行了调查和评价。根据气候条件适宜性，综合考虑年平均气温、≥10℃积温、极端最低气温和指示植物等因素，初步把种植区按县划为适宜区、次适宜区及不适宜区。结果表明，云南辣木适栽区域主要分布在金沙江、澜沧江、红河、怒江、依洛瓦底江和南盘江等水系的低热河谷区。这为云南省辣木种植提供了参考依据。  相似文献   

油茶高接换冠枯桩现象调查与研究     

柯镔峰  熊利  王金凤  任俊  李建安 《经济林研究》2016,(1):171-175

为了探寻影响油茶高接换冠后枯桩的相关因素,为今后油茶高接换冠技术改良提供理论依据,调查研究了嫁接方法、接穗品种、砧木粗度、留截高度和嫁接方位等因素对油茶高接换冠后枯桩现象的影响。结果表明:5种因素对油茶枯桩程度影响极显著。其中,采用插皮腹接、砧木直径2~6 cm枯桩程度最低;采用‘华硕’和‘湘林XLJ14’其枯桩程度显著低于其它品种;留截高度越低枯桩程度越低;嫁接方位在外侧枯桩程度最低。偏相关分析结果表明,留截高度对油茶枯桩程度的影响最大;其次是嫁接方法、砧木直径和嫁接品种;而嫁接方位对油茶枯桩程度的影响最小。  相似文献   

白菜型油菜DFR基因的克隆与序列分析     

李运涛  李加纳  柴友荣  杨成军  雷波 《分子植物育种》2005,3(4):485-492

By using RACE (rapid amplification ofcDNA ends) based homologous cloning strategy, we have successfully isolated the genomic and full-length cDNA sequences of a gene encoding typical DFR (dihydroflavonol-4-reductase) from black-seeded Brassica campestris L. var. oleifera DC.. The gene, designated BcDFR here, is 1 722bp in length and harbors 5 introns with typical splice sites of plant DFR genes. BcDFR cDNA is 1311bp in length with a 1 158bp ORF as well as a 25bp 5‘ UTR and a 128bp 3‘ UTR. The encoded BcDFR protein is 385 aa with a calculated Mw of 42.85kD and a pI value of 5.55. The nucleotide and amino acid sequences of this gene share extensive homologies to plant DFR genes of wide origins especially high similarities to Cruciferous DFR genes. Sequence analyses such as phylogenetic analysis, conserved domain search and substrate specificity region detection all indicated that BcDFR gene is a quite potentially biofunctional gene. Its cloning enables us to further dissect the possible relatedness between DFR gene and Brassica seed coat color traits and to create transgenic novel yellow-seeded rapeseed germplasm through antisense- or RNAi-suppression of DFR gene expression in black-seeded elite cultivars.  相似文献   

基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法   总被引：2，自引：2，他引：0  

严恩萍  棘玉  尹显明  莫登奎 《农业工程学报》2021,37(16):39-46

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。  相似文献   

基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法     

王金鹏  何萌  甄乾广  胡皓若  袁飞  陈苏楠  方宸哲  周宏平 《农业工程学报》2024,40(8):171-178

针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con（连果枝）、danger（危险区）和br_pro（优先采收区域）的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。  相似文献   

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别   总被引：9，自引：12，他引：9  

龙满生  欧阳春娟  刘欢  付青 《农业工程学报》2018,34(18):194-201

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。  相似文献