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随着我国经济社会的快速发展,人民对生态环境越来越重视,力求在经济增长与生态环境保护之间寻找最佳平衡。现阶段,决不能以生态环境为代价,换取经济利益,要努力实现经济的可持续发展,保护好绿水青山。林业树木栽培对于增加绿化面积,改善人居环境具有十分积极的意义。为了进一步提高林业树木栽培的质量与效益,从甘肃省临夏县机械植苗造林技术要点入手,探讨了有关问题,以期能够为林业健康发展提供一定的借鉴。 相似文献
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广西-湖南地区通过试验,研究集成了“以种植无病苗木为基础,以统一放控梢、大型植保机械喷施低毒高效药剂、果园悬挂黄板和冬季清园防治木虱为重点,以常态化普查清理病树为保障的柑橘黄龙病综合防控技术模式”,并在技术模式的应用上,因果园类型及黄龙病发病程度不同,不同果园采取分类防控策略;在柑橘黄龙病片区联防联控上,构建了政府责任制、宣传培训和村规民约为核心的柑橘黄龙病片区联防联控的“荔浦模式”,并取得了显著成效。本文对上述技术模式进行了介绍,以期为其它片区防控柑橘黄龙病提供技术和经验借鉴。 相似文献
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造林绿化的效果以及造林绿化技术受到人们的广泛关注,不仅需要种植植物,还需要重视自然规律,与当前生产环境相结合。避免对植被正常生长产生破坏作用,在植树造林过程中,使用一些新技术为绿化工程开辟新的局面,进一步提高林业生产的经济效益和社会效益,确保生态发展的协调性。重点分析和研究造林绿化后的林业技术工作,以供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500~4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。 相似文献