不同路径冷空气影响下诏安降温特点及其在农业服务中的应用

诏安县地处福建省最南端,冬半年在特定的环流形势下北方冷空气大举南侵时,所到之处气温急剧下降,最低气温可达-1.3℃,高海拔山区可达-5~-7℃,并伴有大风和降水。在预报实践中发现,不同路径冷空气对诏安县降温幅度、降温范围、降温引起灾害程度等都具有不同的特点。通过对2006-2015年影响诏安县的冷空气降温特点进行分析,形成诏安县分类、分乡镇的预报服务指标,以期能在以后降温预报中运用,较准确地把握低温预报,减少农业气象灾害和降低农业损失。     

乡村振兴背景下创意农业发展研究——以湖南省郴州市为例

郴州作为典型农业中小城市的代表,发展创意农业符合自身情况。研究深入分析了郴州发展创意农业的优势与主要问题,探索其发展路径,以期对其它以农业为主的城市发展创意农业提供借鉴。     

中国水资源利用与水环境保护的若干思考

水资源是人们维持生命的基础条件,无论是人类还是动植物,要想保证自身正常生长,都离不开水资源。本文将重点研究我国水资源的利用情况以及水环境的保护途径。这种方式能够实现对水资源的有效保护和高效利用,避免出现水资源浪费的情况,促进我国水环境保护工作的良好开展。     

对商水县农业供给侧结构调整的思考

阐述了商水县种植业结构现状,并在此基础上分析了当地农业供给侧结构性调整取得的成效,并介绍了农业供给侧结构性调整的主要做法,以供参考。     

自媒体融合农业技术推广应用研究

农业推广工作本质是信息传播,随着互联网的快速的发展,自媒体以一种不同其他的媒介方式出现在各个产业链中。"互联网+农业推广"的自媒体传播模式的出现将为农业推广工作带来新的机遇。本文主要叙述了自媒体与我国农业技术推广融合的现状,及当前存在的问题,农民在采用农业技术时的心理状态,针对存在的问题以及农民心理变化提出相关决策。     

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。