云南省岩溶区草原石漠化治理工程成效监测与分析

指出了云南省岩溶面积位居中国第二,是我国石漠化最严重、生态问题最突出的区域之一。该区域岩溶地貌典型,广泛分布有不同类型、各具特点的石漠化草原,近年来通过对石漠化草原开展工程治理,取得了一定的效果。但具体成效如何,不同区域治理成效有何差异以及存在的问题还不是很清楚。通过开展草原石漠化治理工程成效监测,并对监测数据进行了分析,得到了一些有价值的启示,旨在为今后我国岩溶区生态修复、石漠化草原治理等方面提供参考。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

机电一体立式夹持菠萝采收装置的有限元仿真与设计

针对菠萝人工采收效率低、劳动强度大等问题,设计了一种机电一体立式夹持菠萝采收装置。通过ANSYS workbench对该机器进行有限元分析,对重要的受力部位进行静力学分析,用以验证辅助人工采收菠萝的可行性,从而解决人工采收固有的劳动强度大、易伤手等问题。静力学分析结果表明:该装置的连杆式夹持机构与锥齿轮折断机构在理论上满足强度和刚度需求。制造实物样机,通过实践检验理论结果,结果表明:该装置满足实际生产中的强度与刚度需求。     

不同处理方式对蒸谷米复水性的影响

以稻谷为原料,对蒸谷米的复水性进行了研究。通过单因素试验,探讨超高压浸泡工序、蒸煮工序、干燥工序中相关参数的影响规律,并以蒸煮时柠檬酸添加量、蒸煮次数、微波干燥时间为变量,成品复水率为指标,通过响应面分析建立回归方程,得出蒸煮次数对复水性影响最大,柠檬酸添加量次之,干燥时间影响最小。利用模型确定了较佳参数为柠檬酸添加量1.1%,微波干燥时间6.4 min,蒸煮次数3次。     

浙东地区‘红美人’杂柑果实品质与土壤和叶片养分的关系

【目的】揭示浙江东部地区‘红美人’杂柑果实品质与土壤肥力、叶片养分的关系,明确‘红美人’杂柑产量、品质的关键影响因子。【方法】在浙江东部‘红美人’杂柑种植区域采集柑橘果实、柑橘叶片和园地土壤样本各33份,统计了柑橘产量,测定了果实品质性状、果实矿质元素含量、叶片营养元素含量和园地土壤理化性状,深入分析了果实品质与土壤理化状况、叶片矿质元素含量的关系。【结果】浙江东部‘红美人’种植区域土壤中水溶性氮、有效磷和速效钾三个大量元素含量基本上在适量和高量范围,而叶片中钾含量偏低。果实的可溶性固形物含量与土壤pH值和交换性钙含量呈显著负相关,说明适度降低土壤pH值有利于增加果实可溶性固形物含量,而土壤交换性钙含量过高会显著不利于增加果实可溶性固形物含量;果实总酸含量与叶片锰含量呈显著正相关,叶片锰含量与土壤有效态铁、锰含量呈显著正相关而与土壤交换性钙含量呈显著负相关,说明土壤和叶片中锰过量会增加果实酸度,而土壤中有效钙过量有降低果实酸度的作用。【结论】‘红美人’橘园应当考虑肥料的平衡使用,防止元素间的拮抗。部分地区因土壤酸碱度不合理而造成钙、镁、硼等中微量元素的缺乏是限制‘红美人’果实产量和品质的重要原因,需要及时叶面补充‘。红美人’果实品质中的单果质量和可溶性固形物含量与土壤的pH值和交换性钙含量密切相关,需要根据橘园土壤条件调节适宜的pH值和适当补充一些中、微量元素。     

全球植物科学领域发展态势分析

基于农业科技创新的发展需求,为农业科技资源的有效配置提供支撑,从文献计量角度对全球植物科学领域研究现状及态势进行分析。利用定性、定量相结合的方法构建检索策略,基于Web of Science数据库及文献计量分析工具,对文献发表量、文献主要贡献国家、机构、期刊及发文量较高的作者H指数进行统计分析。结果表明,1995—2018年植物科学领域的文章发表量整体上呈现稳定增长趋势,学科呈现蓬勃发展的整体势头。美国和中国是文献主要贡献国家,文献量和总被引频次显著高于其他国家,但美国及欧洲国家的篇均被引数量高于中国。从全球来看,中国科研机构在发文数量占有绝对优势,而德国马克思普朗克的文章篇均被引数量高,达到10以上。对2016—2018年的高被引文献(Top10)进行内容分析,并通过高频词共现主题聚类可视化分析。从论文影响力及主题词规模2个维度表征领域内研究方向。结果表明,“植物应对生物及非生物胁迫”、“基因编辑技术”、“基因组学分析”、“植物生殖发育调控”是近年来植物科学的高关注度研究方向,主题内容与前期的需求调研相符,初步预测这些研究方向将对农业创新发展起到重要推动作用。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。