大棚智能除草机器人设计

针对大棚内除草环境复杂，且杂草种类繁多导致识别困难的特点，设计了一种机械式智能除草机器人。对试验田数据进行采集后，使用Yolov5模型进行150次迭代训练，最终训练出模型平均精度(map50)为82%,为了提高识别准确率，迭代次数增加到300次，最终模型平均精度(map50)为91%,机器人使用了Jetson Orin nano开发板为处理器，Intel D435深度摄像头进行数据采集，图像处理时间为1.2 ms,满足实时处理要求。采用机械式除草，减少了农药使用，该研究可为以后智能除草设备设计提供参考。     

林地资源保护管理与生态林业建设

在我国森林资源分布中，存在着较为明显的不均衡性，加之开发力度不断增大、森林资源不断减少等相关性因素的影响，保护森林资源已经成为了一种社会共识。为此，本篇文章在综合了相关调查和研究之后完成，浅析林地资源保护管理和生态林业建设的具体性举措。     

基于生态占用的南宁市资源环境承载力评价

利用改进后的生态占用模型,计算了2003—2017年南宁市人均生态占用、2011—2017年人均生态承载力,并基于资源环境承载力视角采取相关生态占用影响因素建立指标体系,利用灰色关联度确定各因素的影响程度以对南宁市资源环境承载力状况进行评价.结果表明:南宁市人均生态足迹从2003年的1.3006 hm2/cap增加到2017年的1.8861 hm2/cap,增幅为45.02％,南宁市人均生态承载力由2011年的0.7192 hm2/cap下降到2017年的0.6617 hm2/cap,减少0.0575 hm2/cap,降幅为7.99％,资源环境承载力严重不足,区域可持续发展形式严峻,总人口数、城镇人口、建成区面积对南宁市的生态占用有深远影响.调整产业结构以及控制城镇人口增长是提高资源环境承载力,实现南宁市可持续发展的有效途径.     

京西稻的百年传承与发展

京西稻是清康熙、雍正、乾隆等亲自选育的优良品种,在与紫禁城并重的“三山五园”政治中心内外种植,具有多重价值属性,属于皇家御稻。从2000年起,基于北京水资源匮乏等原因,京西稻种植面积大幅度降至134 hm²左右,处于濒危状态。在保护传承过程中,京西稻入选中国重要农业文化遗产目录。在新修订的《北京历史文化名城保护条例》中,又将京西稻列入遗产保护目录。在海淀区,京西稻已经深入公园、学校、社区、酒店等地,在教育文化中发挥着农业以外的作用。     

养殖池塘尾水净化模式、技术设计与管理

江苏省位于中国大陆东部沿海中心,辖江临海,扼淮控湖,地跨长江、淮河南北,京杭大运河从中穿过,区域内水域滩涂资源丰富,是我国唯一拥有大江大河大湖大海的省份,适合发展渔业。2019年,全省水产养殖面积6×10₅ hm²,水产品总产量4.84×10⁶ t,渔业产值1 741亿元,分别位居全国第三、第五和第一。为了践行习近平总书记提出的“绿水青山就是金山银山”的发展理念,响应《关于加快推进水产养殖业绿色发展的若干意见》(农渔发〔2019〕1号)等文件精神,贯彻落实省委省政府关于生态文明建设的总体布局,推进全省水环境治理和生态渔业建设,江苏省计划用3年时间,对全省水产养殖主产区养殖池塘实施生态化改造,推广生态健康养殖技术模式,不断提高池塘养殖尾水处理水平。现就养殖池塘尾水净化模式、生态化改造工程设计、养殖尾水净化可持续管理运维3个主要方面进行具体阐述,从而为养殖池塘生态化改造进一步实施的可操作性提供支撑。     

我国湿地保护发展进入“快车道”

2月2日是第25个世界湿地日,记者在国家林草局例行新闻发布会上获悉,"十三五"期间,我国统筹推进湿地保护与修复,增强湿地生态功能,维护湿地生物多样性,全面提升湿地保护与修复水平,湿地保护发展进入了"快车道"。     

油菜毯苗机栽优势、存在问题、推广建议

分析油菜毯状育苗机械移栽技术的优势、推广中存在问题，提出油菜毯状育苗机械移栽的推广措施建议，以供油菜毯状育苗机械移栽技术推广及应用参考。     

探究金融风险防范中经济法的价值作用

基于对经济法的了解,经济法不但具备重要的法律地位,对金融风险的防范也有直接影响。从当前金融法的应用来看,金融法在金融风险的防范中具有重要的应用和良好的价值,发挥经济法的作用并将经济法作为防范金融风险的重要手段,不但能够提高金融风险的防范效果,同时还能满足金融风险的防范要求,保证金融风险在防范过程中能够根据经济法的特点和要求以及经济法的原理做好金融风险防范措施的建立,使经济法在应用过程中成为金融风险防范的重要手段。     

采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究

针对现有采摘机器人的识别-采摘精度与效率偏低等问题，开展了采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究。开发了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘机器人，进行了采放果的工作空间与姿态分析，针对“眼在手上”模式建立了手-眼协调的坐标变换模型。对采摘机器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由远及近手眼协调策略，并根据RealSense与机械臂参数完成了基于深度视觉的远近景协调关键点间分段动作规划。手眼协调采摘试验表明，末端在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51、2.79、3.35mm，平均耗时为19.24s，其中机械臂从初始位开始采果的平均耗时为12.04s，中间识别与运算的平均耗时为3.82s，放果动作平均耗时为7.2s，机械臂动作耗时占整个环节的80.2%。该机器人结构和在手RealSense深度伺服的手眼协调策略可满足采摘作业需求。     

赣中第四纪红壤区马尾松林下水土流失特征及防治成效分析

马尾松林下水土流失是当前南方红壤区急需解决的环境问题。采用野外自然坡面试验小区监测方式,运用类比以及统计分析等方法,对30场次降雨下的第四纪红壤区马尾松林下水土流失特征以及防治成效进行了分析。结果表明:马尾松纯林小区与裸露对照小区相比,产流量差异不显著,产沙量差异极显著,不同雨型下的降雨对产流、产沙的贡献率存在差异,中雨型下马尾松林下水土流失表现最为突出,马尾松林下降雨、产流以及产沙之间的关系模型为一元二次回归模型;乔草、乔灌组合模式与马尾松纯林小区在产流、产沙方面存在显著性差异(P<0.01),其减流、减沙率均在90%左右,其中以乔草组合模式最优,不同雨型的减流、减沙率由大到小依次为小雨型,中雨型,大雨及以上雨型,各防治模式下的降雨、产流以及产沙之间的关系模型为一元二次回归模型。