基于LCA与AVC的乡村景观特征识别与评价研究 ——以潜山市黄铺村为例

对乡村景观进行特征识别及景观评价,可以更好地了解乡村景观特征及资源,找出乡村景观资源发展的优劣,实现其特色化发展.该研究运用地理信息系统对乡村景观进行特征识别,绘制乡村景观特征分区图,再基于AVC理论构建乡村景观综合评价体系,运用定量和定性相结合的方法确定指标分值,得到综合评价结果,并以潜山市黄铺村为例,进行了较为完整的景观特征识别与综合评价研究.结果表明,黄铺村具备良好的乡村旅游条件,其社会吸引力和环境承载力较高,但经济生命力相对较低,有待进一步提升.研究结果可为黄铺村景观评价及制定有针对性的乡村规划提供科学依据.     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

基于遥感指数的草原火后植被恢复研究

草原火是草原生态系统重要的干扰因子，严重影响着系统的结构与功能。基于遥感数据，以2015年“4·16”特大草原火灾为例，利用ENVI和ArcGIS等软件，分别对NDVI和GPP指数及火烧严重度下的植被恢复过程进行定量分析。结果表明，基于NDVI和GPP指数的火后植被恢复过程表现相似，不同年份植被恢复情况存在一定差异。火灾发生当年（2015年）火烧迹地植被恢复状况高于未发生火灾区域，而在火后第1年（2016年）却又稍低于未发生火灾区域，直到火后第2年（2017年），火烧迹地植被基本恢复到火前状态。同时，不同火烧严重度下的植被恢复过程在存在明显差异。草原火灾发生后当年（2015年），中强度火烧下植被恢复最好，其次是轻度，重度表现最差。草原火烧严重度对植被恢复的影响，主要表现在火后第1个植被生长季。在之后的年份里，由于草原更新能力强大，不同火烧严重度对草原植被的影响不明显。本研究可丰富草原火灾及火烧迹地植被恢复等相关研究成果，同时为草原火灾管理和草原生态系统的可持续发展提供科学依据。     

基于计算机技术对茶叶嫩芽颜色的识别技术研究

随着当前人们对健康养生的重视程度不断成熟,因此在这一过程中,人们对茶叶产品的品质要求不断提升。而如何才能实现理想的茶叶生产效果,不仅要注重提升茶树自身品种,同时也要注重优化应用多项技术,本文拟从茶叶嫩芽颜色识别技术的应用背景分析入手,结合茶叶嫩芽颜色识别技术应用的具体价值,通过融入茶叶嫩芽颜色的识别技术要求,从而探究茶叶嫩芽颜色的具体识别技术内容。     

猪个体特征识别方法

猪个体特征包含个体体温、体重、运动轨迹等因素，及时掌握猪个体的体征对猪舍环境控制、饲喂管理、疾病预防等有重要作用。本文针对猪个体特征进行了分析，并列出具体获得方法。     

无人机在森林防火领域的应用及发展

我国森林资源较为贫乏,森林大火每年都有发生。基于此现状,分析了无人机中低空监测系统所具有的机动快速、使用成本低、维护操作简单等技术特点,阐述了其具有对地快速实时巡察监测能力,在对车和人无法到达地带的资源环境监测、森林火灾监测及救援指挥等方面具有其独特的优势。最后介绍了其应用现状和面临的问题。     

植物-病原菌识别

 按Sequeira(1978)的定义,"植物一病原物识别(recognition)是发生在植物与病原物相互作用早期的一种特定事件(specific event),可以启动(trigger)寄主多方面的快速反应,其后果或是促进、或是抑制病原物的进一步生长(即互作的进一步发展)"。这一定义规定了"识别"的3个主要特征:(1)"制动"作用,识别相当于互作的"开关"或"制动器".     

抽奖公告

缺硫症①症状：缺硫时，叶片呈淡绿至黄色。缺氮时通常老叶首先变黄．而缺硫时一般是幼叶首先呈黄绿色。其他缺硫症状表现为株形矮小、茎秆细弱、木质化、韧性差和幼叶窄小，生长速率下降．延迟成熟。同时根系生长受到抑制，根系少而短。