草莓籽的营养成分分析及开发利用

以草莓籽为试材,分析研究了草莓籽的理化成分、氨基酸含量、矿质元素组成及草莓籽油的脂肪酸组成。结果表明:草莓籽中含有丰富的碳水化合物(8.05%)、蛋白质(13.17%)、脂肪(18.08%)和粗纤维(51.43%);草莓籽中检出了除蛋氨酸外,其它16种人体必需的氨基酸;草莓籽含有11种矿质元素,矿质元素含量由高到低依次为CaKMgFeMnZnNaSrCuCoSe;草莓籽油中脂肪酸主要由不饱和脂肪酸组成(94.15%),其中以亚油酸(45.54%),亚麻酸(33.07%)为主。     

“专题”栏目征稿启事

正我刊于2013年设立"专题"栏目,"专题"主要针对广东省农机化热点问题展开深度采访和全面评述,反映良好。为更好地发挥这个栏目的作用,在2014年度将对该栏目进行扩展和深化,融深度采访论述和技术论文于一体,突破地域界限,以更全面、更广阔的角度去展现所选专题。今年我刊第1期的专题是"水稻生产全程机械化",在未来的5期中,将陆续进行以下相关专题:甘蔗生产全程机械化、茶叶生产     

施肥深度对设施葡萄产量和品质的影响

为了明确葡萄的施肥深度,以5a生红地球葡萄为研究对象,采用随机区组的方法进行了施肥深度的研究。结果表明:施肥深度以30cm效果最佳,葡萄产量及品质均达到了最优,最高产量为24.93t/hm2,糖酸比为36.03。     

徽州庄园

徽州庄园是由鑫诚集团着力打造的黄山高铁枢纽配套型旅游地产项目,项目以园林式五星级酒店为核心,融入中国盆景文化,集别墅、酒店、自驾游等为一体,规划修建10万方徽派园林及大型徽州盆景文化园,建成后将成为黄山高铁枢纽区地标型建筑、黄山旅游集散中心。鑫诚集团董事长李军先生醉心于盆艺,尤喜松柏,他广交业内朋友,深度参与各类活动,积极奔走于国内外的盆景圈子里。     

怎样提高植物的抗寒性

正作物抗冻性的强弱与品质的特性、栽培措施等都有密切关系。秋播作物、强冬性品种应适时早播,利用秋高气爽、强光照晒等有利条件,培育健壮的幼苗,增强抗寒能力,促使其安全越冬。春性强的品种,则不宜播种太早,否则冬前营养生长过旺,抗寒准备不足,易造成死苗。此外,适宜的播种深度、垄作、施用有机肥、增施磷钾肥等,都可增加     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

欢迎订阅2020年《国土绿化》杂志

《国土绿化》杂志是经国家新闻出版广电总局批准的国家级期刊,由全国绿化委员会主管,全国绿化委员会办公室主办,面向全国公开发行,在我国国土绿化领域具有深远影响力。自1985年创刊以来,杂志积极宣传中央在国土绿化、生态建设领域的重大路线方针政策,深度报道林业改革发展进程中的一系列焦点、热点问题,为各级领导科学决策提供重要参考,是改革开放以来中国林业发展的历史见证者。     

以我所有的认知(创作谈)

这是一次沿着人类种群生存、发展、演进的大脉动而进行的深度思考。经济全球化和地球村意识的冲击,使得我们有了与世界对话的冲动。首先使我想到人类和民族群体之间相互了解的重大必要。“文明冲突论”在这个时候被讨论得热火朝天,但我没有闻声起舞,2003年悄悄做起了《蒙古秘史》的现代汉语翻译。     

基于机器视觉的奶牛发情行为自动识别方法

及时检测奶牛发情、适时人工授精、减少空怀奶牛，是奶牛养殖场增加产奶量的关键手段。针对基于运动量和体温等体征的接触式奶牛发情识别方法会造成奶牛应激反应且识别准确率不高的问题，提出了一种非接触式奶牛发情行为自动识别方法。该方法首先使用改进的高斯混合模型实现运动奶牛目标检测，然后基于颜色和纹理信息去除干扰背景，再利用AlexNet深度学习网络训练奶牛行为分类网络模型，识别奶牛爬跨行为，最终实现对奶牛发情行为的自动识别。在供试数据集上的试验结果表明，本文方法对奶牛发情的识别准确率为100%，召回率为88.24%。本文方法可应用于奶牛养殖场的日常发情监测中，为生产管理提供辅助决策。