建莲腐败病的识别与防治

莲腐败病是建莲生产过程中最常发生的病害,主要为害地下茎,造成地上部叶、花枯萎死亡。莲腐败病由多种病原茵引起,主要为尖镰孢菌莲专化型,为土传病害。选择无病、健壮、抗病种藕,合理轮作,对土壤及种藕消毒,化学防治等是预防该病害的几种有效的方法。     

番茄黄化曲叶病毒和条斑病毒的综合防治

1番茄黄化曲叶病毒病黄化曲叶病毒病是番茄的一种毁灭性病害,在我国呈大面积蔓延之势,造成了巨大危害。1.1症状识别:受害叶褪绿萎蔫。番茄植株感染病毒后,初期主要表现为植株生长迟缓或停滞,节间变短,植株明显矮化,叶片变小、变厚以及黄化、卷曲,无法正常开花结果;后期表现坐果少,果实变小,膨大速度慢,成熟期的果实不能正常转色。若在开花前感病,造成的损失可达100%。     

茶炭疽病的症状识别与防治研究

都匀毛尖茶,是都匀地区的主要经济作物之一.近几年,都匀地区各产茶区茶炭疽病的发病较重,鉴于该病的严重性,本文从茶炭疽病的症状识别出发,结合病原菌的特点和发生规律,制定防治方法,为茶园炭疽病的田间管理和防治提供理论依据.     

稻谷热风辅助射频干燥工艺及相关品质研究

新型热风辅助射频(HA-RF)技术已被证实在稻谷杀虫方面具有良好的效果,为探究其同步杀虫干燥的应用潜力,本研究重在探究HA-RF在稻谷干燥方面的效能,开发稻谷HA-RF干燥工艺并研究相关的品质变化.结果表明:极板间距为10.0 cm(射频加热速率6.10℃/min),干燥温度为60℃,样品厚度为3.0 cm时,稻谷HA-RF干燥效能最佳;HA-RF与热风(HA)干燥相比可缩短干燥时间34.6％,单位能耗也更低.此外,HA-RF与HA干燥相比对稻谷精米率、整精米率和爆腰率的影响无显著差异,但HA-RF干燥可以更好地保留维生素E,且对样品颜色和微观结构的影响也较小.该研究表明HA-RF是一种比HA干燥更加高效节能的技术,且干燥后稻谷品质更好,在稻谷同步干燥杀虫上具有一定应用潜力.     

改进属性识别模型在秦巴山区土壤肥力评价中的应用

针对秦巴山区特点,选取安康市汉阴县作为研究区。利用GPS定位共在研究区内取得2420个耕层(0~20 cm)土壤样品。通过对土壤样品的全氮、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾以及pH值等6项土壤肥力指标进行室内化验分析得到的结果,运用基于墒权和层次分析相结合的改进属性识别模型,对研究区内土壤肥力进行综合评价,并借助ArcGIS9.3绘制了土壤肥力空间分布图。结果表明:研究区肥力属中等偏上水平,其中北部及东南部低中山处肥力水平较好,中部及西南部低山丘陵地区肥力水平相对较差;改进的属性识别模型在进行评价时较为准确,且简单稳定,为土壤肥力的的综合评价提供有力的技术支撑。     

肉异物识别中肉厚度激光补偿试验系统的研制

农产品形状的不规则性严重影响用X射线成像方法检测农产品的内部品质的检测质量。针对这个问题,该文以肉为研究对象,建立了基于激光的肉厚度补偿试验系统,补偿X射线图像因厚度不同对肉产生的影响。该系统包括X射线图像采集系统、激光图像采集系统,机械传输部分、控制系统及图像处理系统等。用最小二乘法求取肉厚度补偿模型,建立激光图像与厚度补偿图像映射关系,用激光厚度补偿图像与X射线肉图像融合,基于OTSU算法(最大类间方差,automatically perform histogram shape-based image thresholding)提取出融合后的肉X射线图像中的异物。试验结果表明,这种方法能够消除厚度的变化对图像的影响,该研究为支撑为肉异物提取提供了一种准确高效的方法。     

基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究

为了判断应用遥感技术进行耕地质量识别的可行性,该文以多光谱遥感影像为数据源,采用遥感技术提取耕地质量影响因素,进行耕地质量遥感识别评价。通过建立反演模型和实地验证,有机质含量、地形坡度与表层土壤质地可以利用遥感影像有效获取;灌溉和排水因素理论上可以通过遥感影像识别,但资料获取较困难,可通过专题图和影像解译相结合的方法获取;剖面构型、障碍层次和土壤酸碱度等因素通过遥感识别的准确度较低。以自然等指数作为遥感识别评价成果,利用已有农用地分等成果对其进行验证,结果表明,在误差范围[7%,7%]内二者具有高度一致性,因此基于多光谱遥感进行耕地质量识别评价具有一定的可行性。该研究可为耕地等别评价因素识别、耕地质量评价和动态监测提供参考。     

基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别

为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。     

RFID在农业中的应用

无线射频识别（RFID）技术是自动识别技术的一种高级形式,被认为是21世纪的十大重要技术之一,在生产制作、销售流通、公共安全等领域正被广泛使用,是我国大力扶持的一个项目,在农业上的应用还处于尝试探索阶段。详细介绍了RFID这项技术,并对其在农业上的应用现状和前景作了分析。     

优质稻米追溯体系中RFID阅读器的研究

稻米追溯体系的建立是从源头提高稻米质量安全的必然趋势。为此,针对优质稻米追溯体系中信息采集的要求,设计了UHF RIFD阅读器的硬件及软件系统,该阅读器采用PIE编码、PR-ASK调制和CRC校验方式。试验结果表明:阅读器读取距离1m,其成本较低,稳定性强,易于实现。