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991.
为有效防治月季灰霉病发生,保障切花产品采后品质,以‘粉蝴蝶’(‘Vuvuzela’)和‘雪山’(‘Avalanche’)为试验材料,实地调查设施内灰霉病发病情况,监测温室内温湿度,获取当地降雨量等气象资料,构建了月季切花设施生产灰霉病预测模型,并利用这一模型进行灰霉病防治的实际指导。结果表明:1)‘粉蝴蝶’‘雪山’的灰霉病病情指数与设施内的均温和均湿呈线性相关,据此建立灰霉病预测模型,Y=4.761-0.332X1+4.930X2+0.015X3;这一预测模型经设施内实测验证,平均绝对误差(MAE)=0.20,平均绝对百分误差(MAPE)=0.31,表明可有效预测7日内设施条件下月季切花灰霉病发病情况。2)‘粉蝴蝶’‘雪山’在贮藏和瓶插期的灰霉病发病率与栽培中病情指数预测值呈正相关。当病情指数为Y=0.33的低预测值时,切花产品在模拟运输1 d+冷库贮藏5 d后,发病率为5.0%;当病情指数为Y=2.09的高预测值时,切花产品在相同处理后发病率可达35.0%。3)基于预测模型进行病害爆发前3 d喷药的早期防治处理,采收当... 相似文献
992.
S. Paudyal 《The Veterinary quarterly》2021,41(1):292
Early detection of disease is the key to successful management of the dairy cattle which leads to timely treatment and prevention of costs associated with prolonged treatment and reduced milk yield. Electronic systems that allow for monitoring of physiological parameters like rumination, are now commercially available. This review paper discusses different aspects of rumination time that could be used to monitor the health and reproduction of dairy cattle. This review paper explored different areas where rumination time could be utilized in monitoring dairy cattle at calving, during the estrus period, during heat stressed conditions, and to detect diseases and transition cow disorders. In conclusion, rumination time could be used as an indicator of the health status in dairy cattle. 相似文献
993.
基于北斗船位数据的流刺网网次和方向提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
渔船监测系统(vessel monitoring system,VMS)在渔业管理中发挥着重要作用,一直以来都受到各国及渔业组织的重视,我国近海渔船主要采用基于北斗的VMS系统。刺网是我国主要的捕捞作业方式之一,提出一种使用北斗数据提取流刺网作业网次以及网长和方向的方法。该方法使用阈值综合判别的方法判断捕捞作业的状态,通过航速、空间距离、时间间隔和航向变化的阈值判别作业时收网状态的船位点,然后根据收网状态的起始点判定放网状态的起始点。根据范例中提取的516组网次,使用程序判别的船位点和人工判断的船位点有74%相同,表明有较好的一致性,具有精度高、处理快速、实时程度高的特点。该方法可为我国渔业管理和相关研究提供新的手段,并可应用于捕捞控制、海上执法等多个领域。 相似文献
994.
995.
996.
为实时掌握水产养殖水质和气象环境信息,针对溶氧控制过程中非线性、惯性大和时滞的问题,以循环水流水槽养殖模式为基础,设计了水产养殖环境监测和控制系统。通过PLC对养殖环境中溶氧、pH、温度、湿度、风速、风向、大气压等参数进行信息采集与传输,上位机实时显示环境信息,用模糊算法处理信息,处理后的结果作为PLC的输出传送到变频器中,变频器控制增氧机调节水中溶氧量。结果显示:该系统可实时传输与显示上述参数信息,提供历史数据和环境异常报警功能。模糊控制在调节溶氧过程中超调小、精度高,溶氧偏差±0.4 mg/L,可减少增氧机启停次数、延长设备寿命。监控系统进行实地应用测试,达到预期效果,可在水产养殖中进行推广和应用。 相似文献
997.
氟吡呋喃酮是拜耳作物科学公司开发的一种新型新烟碱类杀虫剂。为探究氟吡呋喃酮在水稻稻飞虱上的应用前景,采用稻苗浸渍法测定了采自中国7省10地的褐飞虱田间种群和5省8地的白背飞虱田间种群对氟吡呋喃酮的抗性。结果表明:10个地区的褐飞虱田间种群对氟吡呋喃酮表现为低等至中等水平抗性(抗性倍数RR=6.1~17.4),其中江西南昌、河南信阳、安徽六安和浙江杭州种群表现为中等水平抗性(RR=10.1~17.4);相反,白背飞虱除湖北孝感田间种群对氟吡呋喃酮表现为低水平抗性(RR=6.3)外,其他7个地区的田间种群均保持敏感(RR=1.1~3.6)。本研究揭示了中国褐飞虱和白背飞虱田间种群对氟吡呋喃酮的敏感性现状,可为合理应用氟吡呋喃酮防控稻飞虱提供理论依据。 相似文献
998.
Development of an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision 下载免费PDF全文
YAO Qing FENG Jin TANG Jian XU Wei-gen ZHU Xu-hua YANG Bao-jun Lü Jun XIE Yi-ze YAO Bo WU Shu-zhen KUAI Nai-yang WANG Li-jun 《农业科学学报》2020,19(10):2500-2513
Monitoring pest populations in paddy fields is important to effectively implement integrated pest management. Light traps are widely used to monitor field pests all over the world. Most conventional light traps still involve manual identification of target pests from lots of trapped insects, which is time-consuming, labor-intensive and error-prone, especially in pest peak periods. In this paper, we developed an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision. This system is composed of an intelligent light trap, a computer or mobile phone client platform and a cloud server. The light trap firstly traps, kills and disperses insects, then collects images of trapped insects and sends each image to the cloud server. Five target pests in images are automatically identified and counted by pest identification models loaded in the server. To avoid light-trap insects piling up, a vibration plate and a moving rotation conveyor belt are adopted to disperse these trapped insects. There was a close correlation(r=0.92) between our automatic and manual identification methods based on the daily pest number of one-year images from one light trap. Field experiments demonstrated the effectiveness and accuracy of our automatic light trap monitoring system. 相似文献
999.
1000.
为满足快速无损的大米产地确证需求,采集吉林省梅河口市水稻主产区及松原、大安、辉南等其他水稻产区共990个大米样本的高光谱图像(400~1 000 nm)作为研究对象,利用多元散射校正(MSC)处理方法对光谱进行预处理。采用多层感知机(MLP)、极限学习机(ELM)与在线序列极限学习机(OS-ELM)算法,分别基于全波段高光谱数据以及经多维尺度分析(MDS)方法降维后的数据建立产地确证模型。结果表明,基于全波段高光谱数据的OS-ELM模型分类性能最好,准确率达到98.3%。经MDS处理后,输入的数据变量减少了96.6%,MDS-OS-ELM模型准确率稳定在97.4%。对三种模型的训练时间进行对比分析,OS-ELM训练时间明显优于MLP,在分批次获取数据时训练时间优于ELM。为大米产地确证提供了一种高效、准确、稳定的方法。 相似文献