“三品一标”知多少

<正>2014年10月18日,辽宁省农委、《新农业》杂志社等部门主办的优质农产品营销促销暨放心农产品推介会在辽宁工业展览馆隆重召开。此次展会重点推介拥有"三品一标"(绿色食品、有机食品、无公害农产品和农产品地理标志)的优质农产品,引起了社会各界广泛关注,许多参展商对此也颇为感慨。一家从事紫薯种植的合作社的负责人说:"参加展会使我看到了绿色食品     

“计划”农业

<正>参加农业部的调研来到了江苏常州。一天下来,惊呆了!惊在哪里?有三:一是村村通空调公交,中巴车在乡下穿行,就如同置身美国,城乡差距在这里消于无形,甚至田园风采较之城里更为形胜;二是江苏的吴主任介绍这里的农业信息化工作已经率先完成了工作重心的转移,即由农户转向农业企业;三是由于工业化进程的裹挟,农民生产类资源比较早地被计划起来,一部分已转变了资源性质,剩余部分则被精细地计划起来,搞得有声有色,规模虽小,声势不让"主产区"。     

沽源闪电河湿地鸟类数量增至178种

近期,张家口沽源闪电河国家级湿地公园管理处与北京林业大学工作人员对湿地迁徙候鸟种群进行监测时,首次发现了国家一级重点保护动物白头鹤和国家二级重点保护动物矛隼,这使得闪电河湿地鸟类数量增加至178种,其中国家一级保护动物增加至5种,国家二级重点保护动物增加至28种。珍稀野生动物数量的增加,得益于沽源生态质量的持续提升。     

无公害食品洋葱大田栽培技术

<正>一、地块选择选择2~3年未种过葱蒜类蔬菜的地块,要求有机质含量25克/千克,碱解氮含量75~95毫克/千克,有效磷含量20~40毫克/千克,速效钾含量150~200毫克/千克,孔隙度约60%,土壤疏松,保肥保水性良好。二、种子准备选择抗病性强、适应性广、商品性状适宜阿勒泰地区栽培的品种,常用洋葱品种有高庄红皮洋葱、美国白皮洋葱、东北黄玉洋葱等。种子纯度≥97%、净度≥98%、发芽率≥90%。三、种子处理     

大葱高产优质栽培技术

<正>一、育苗1.苗床准备苗床地不可重茬。苗床地要选择地势平坦、排灌方便、土质疏松肥沃,近3年没有种过葱蒜类蔬菜的沙壤土地。前作收获后,深翻施肥,一般做成(连沟)1.4米的高畦。结合整地每亩施肥6000-8000千克,磷酸二铵20千克。浅耕细耙,整平作畦。2.种子处理用0.2%高锰酸钾溶液浸种20-30分钟,捞出洗尽晾干后播种。浸种后的种子可提前1-2天出苗。3.播种     

玉米倒伏的原因及防止措施

一、玉米倒伏的种类玉米倒伏是指玉米茎秆节间折断或倾斜.玉米倒伏的方式有三种：茎倒、根倒及茎折.茎倒是茎秆长得细长,植株过高,基部机械组织强度差,遇暴风雨造成茎秆倾斜.根倒是根系发育不良,灌水及雨水过多,遇风引起倾斜度较大的倒伏.     

基于转移矩阵和信息熵的地类变化分析——以钟山风景区为例

基于南京市钟山风景区1987-2002年森林资源二类调查数据,采用转移矩阵和地统计方法综合分析其地类变化。结果表明：1987-2002年,钟山风景区针叶林和非林地减少,阔叶林和针阔混交林地增加;600m幅度下的钟山风景区地类信息熵值空间格局层次感较强,1987年钟山风景区地类景观按信息熵值可分为高值区和低值区2个区域,其中高值区域主要分布于明孝陵景区、中山陵景区的中部,低值区域主要集中在自然景观区和山岳景观区;2002年钟山风景区地类景观按信息熵值可分为3个较高值区域和1个较低值区域,高值区域分布于明孝陵景区、中山陵景区的中部以及自然景区北部,低值区域位于自然风景区南部;1987-2002年,研究区地类信息熵低值区域在减少,高值区域在增加,但总体呈上升的变化趋势,一定程度说明土地利用结构向多样性发展,均衡性越来越强。     

乐昌含笑主要病虫害及其防治

正(1)猝倒病。又称立枯病,主要发生在幼苗出土两个月内,或幼苗期移植后半个月内。病菌自根部侵入,产生褐色斑点,病斑扩大,呈水渍状,组织坏死,病部细菌缢出使苗木迅速倒伏。当圃地积水、覆土过厚、表土板结、地表温度过高时容易发病。防治时,可喷0.5%波尔多液喷射苗木茎叶,喷     

灰色聚类法和人工神经网络在水质综合评价中的比较

探讨了两种水质综合评价方法：改进的灰色聚类法和人工神经网络法。通过采用增加训练样本和黄金分割的隐合层节点优化算法建立了人工神经网络模型,将两种水质综合评价方法进行了比较,结果表明：改进的灰色聚类法计算量较大,主观性较强,评价结果稳定。BP人工神经网络进行水质综合评价具有客观性,但网络训练较为繁琐,通过插值生成训练样本,极大地增强了网络的稳定性。但扩充后的训练样本,不能代表复杂的水质实况,使评价结果受到一定影响。     

复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究

利用图像处理和模式识别技术进行复杂背景下黄瓜叶部病害的自动识别,需要先把目标叶片从复杂背景中分割出来,才能进行后续的特征提取和病害识别。为实现复杂背景下黄瓜叶片的分割,首先利用K-均值聚类算法去除图片中的非绿色部分,再采用基于laplacian of gaussia(LOG)算子的方法对待分割的叶片进行区域检测,然后进行基于形状上下文(shape context)的模板匹配和分割。为了提高匹配速度,先检测叶片的生长点和叶尖,以确定叶片的位置、尺寸和方向;然后使用基于超像素(superpixel)的最优匹配搜索方法来减少搜索的复杂度。对20幅黄瓜叶部病害图像进行分割测试,并与人工分割法进行对比,结果表明,本文所采用的分割算法能较好地从复杂背景下提取出黄瓜叶部病害图像,分割准确率达94.7%,为后期黄瓜病斑的特征提取等工作奠定了良好的基础。