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991.
992.
探究小麦花后遭遇盐胁迫下,小麦抗氧化酶、渗透调节物质的变化。本试验以‘青麦6号’、‘济麦22’为材料,以普通土壤为对照,设置2‰、4‰2个NaCl浓度盐胁迫梯度。利用土壤水分用时域水分测定仪(TDR)严格控制0~40 cm土层灌水量,获取冬小麦花后0、7、14、21、28天的小麦旗叶,测定旗叶中超氧化物酶(SOD)活性、过氧化物酶(POD)活性、可溶性蛋白含量、丙二醛(MDA)含量、可溶性糖含量、游离脯氨酸含量的变化。结果表明,随盐浓度及胁迫时间的增加,叶片SOD活性、POD活性、可溶性蛋白含量不同程度的减小;MDA含量、可溶性糖含量、游离脯氨酸含量不同程度地升高。‘青麦6号’具有较好的抗盐性,游离脯氨酸含量与小麦耐盐性呈正相关关系,SOD、POD、MDA能够作为作物抗逆性的衡量标准。 相似文献
993.
994.
基于红外热成像的夜间农田实时语义分割 总被引:3,自引:3,他引:0
农田环境实时语义分割是构成智能农机的视觉环境感知的重要环节,夜间农田语义分割可以使智能农机在夜间通过视觉感知农田环境进行全天候作业,而夜间无光环境下,可见光摄像头成像效果较差,将造成语义分割精度的下降。为保证夜间农田环境下红外图像语义分割的精度与实时性,该研究提出了一种适用于红外图像的红外实时双边语义分割网络(Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network,IR-BiSeNet),根据红外图像分辨率低,细节模糊的特点该网络在实时双边语义分割网络(Bilateral Semantic Segmentation Net,BiSeNet)结构基础上进行改进,在其空间路径上,进一步融合红外图像低层特征,在该网络构架中的注意力提升模块、特征融合模块上使用全局最大池化层替换全局平均池化层以保留红外图像纹理细节信息。为验证提出方法的有效性,通过在夜间使用红外热成像采集的农田数据集上进行试验,数据集分割目标包括田地、行人、植物、障碍物、背景。经试验验证,提出方法在夜间农田红外数据集上达到了85.1%的平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU),同时达到40帧/s的处理速度,满足对夜间农田的实时语义分割。 相似文献
995.
996.
为解决植物源防腐保鲜成分用于食品保鲜问题,以连翘果实为研究对象,采用恒温磁力搅拌水浴辅助乙醇浸提连翘果实多酚类物质,优化提取工艺使用L9(3 4)正交实验进行设计;将连翘多酚、植酸、氯化钙和柠檬酸与壳聚糖结合,对葡萄进行涂膜处理,研究其在常温贮藏条件下的保鲜效果。结果表明,在优化提取条件为料液比1:10、乙醇体积分数60%、提取温度60℃、提取时间2.5 h,连翘果实多酚的提取率可达7.21%;2%连翘多酚、1%氯化钙、0.15%植酸、2%柠檬酸与1%壳聚糖制成的保鲜剂,在葡萄贮藏中有一定防腐保鲜作用。研究结果可作为连翘果实多酚提取物用于果蔬类食品防腐保鲜的技术参考。 相似文献
997.
近海水质非线性时间序列通常由于采集范围大、时间间隔长带有一定震荡性和模糊性,这使得对其进行分析与预测有一定的难度。本研究中以某近海水质指标磷酸盐(PO3-4-P)、硝酸盐(NO-3-N)、亚硝酸盐(NO-2-N)、铵盐(TNH+4-N)和硅酸盐(Si O2-3-Si)所形成的5种时间序列为例,采用逼近细分模式导出的细分外推法和多参考加权数据的模糊预测法对近海水质时序预测进行了比较分析,并通过图形与误差计算比较了两种方法的异同。结果表明:采用细分外推法预测序列在整体形状上能更好地逼近初始时序,而模糊预测法在整体逼近精度上占有优势。本研究中提出的预测比较方法可为同类问题的预测与模型选取提供参考依据。 相似文献
998.
为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。 相似文献
999.
1000.
黏虫蛹性别的快速鉴别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据黏虫Mythimna separata(Walker)蛹生殖孔的位置、腹部腹节的外部形态学特征、生殖孔(产卵孔)至排泄孔之间的距离,快速、准确鉴别黏虫蛹性别。雌蛹第8腹节腹面中央的生殖孔与第9腹节的产卵孔连接形成一纵裂缝,裂缝两侧平坦,无突起。生殖孔下端与第9腹节的前缘连接、产卵孔下端与第10腹节的前缘连接,形成2个明显的"人"字纹。雄蛹第8腹节无纵裂缝,在第9腹节腹面中央的生殖孔呈现的纵裂缝连接第10腹节,裂缝两边各有一个半圆形瘤状突起。雌雄蛹排泄孔均在第10腹节腹面,雌蛹产卵孔下端至排泄孔上端之间的距离为(400.85±151.10)μm,雄蛹生殖孔下端至排泄孔上端之间的距离为(178.21±93.59)μm,约为雌蛹相应距离的一半。采用该方法观察的270头羽化蛹的性别鉴别准确率100%。该方法对于快速鉴别黏虫蛹的性别、开展黏虫相关的生物学研究以及预测预报等具有重要的参考价值。 相似文献