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1.
榕树粉蚧是一种重要的入侵害虫,对果蔬和园林植物存在巨大的潜在威胁。为满足开展检疫处理、防控、生物学和生理学等研究的需要,本研究以南瓜为饲养材料,在室温条件下(26±1℃,RH 65%±5%)观察榕树粉蚧的生物学特性与发育历期。结果表明,榕树粉蚧具有典型的雌雄二型现象。雄虫主要经历卵、12龄若虫、预蛹、蛹、雄成虫阶段;雌虫经历卵、13龄若虫、雌成虫(产卵前期、产卵期)阶段,其发育历期(mean±SE)分别为8.51±0.03 d、9.79±0.09 d、7.46±0.10 d、6.52±0.11 d、12.13±0.11 d、8.16±0.11 d,世代发育历期54.4±0.25 d。雌成虫产卵量483651粒,平均550.87±51.07粒,卵期711 d,孵化率95.19%±0.75%。该研究结果表明榕树粉蚧繁殖能力强,应高度重视其防控工作。  相似文献   
2.
3.
基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R2提高约0.021,支持向量机回归模型R2提高约0.015,随机森林回归模型R2提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm2,支持向量机回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm2,随机森林回归模型估测精度最高时的R2、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm2,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。  相似文献   
4.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。  相似文献   
5.
基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content, LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。  相似文献   
6.
改进AOA模式的大田农机无人驾驶导航参数检测系统设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
卫星导航、视觉导航和雷达导航的成本昂贵、系统构成复杂和适用作业场景有限,在生产特征呈现区域化、适度小规模和分布零散的国内南方水田难以实现便捷跨区域作业和无法适用多农业场景。针对上述问题,该研究以大田环境下无人驾驶农机的牛耕式往复作业路径模式为背景,提出了改进AOA(信号到达角度,Angle-of-Arrival)模式的农业机械无人驾驶导航参数检测系统。该系统采用UWB(超宽带通信,Ultra Wide Band)基站-标签作为检测传感器,设计了TBZ(田边双基站-车身纵向双标签)和TBH(田边双基站-车身横向双标签)2种传感器布置方式,实现农业机械无人驾驶过程中导航参数的快速精准检测。静态试验结果表明:对于2种传感器布置方式,在固定的基站间距和标签间距下,随着标签间距或基站间距的增大导航参数检测精度均有所提高,横向偏差检测误差≤8 cm,航向偏差趋近于0,但不大于1°,并通过正交组合试验方差分析明确了2种传感器布置方式的关键参数对横向偏差和航向偏差检测精度影响的显著性,确定了主次因素和较优参数组合。动态试验结果表明:随着车速增大,横向偏差和航向偏差的检测精度有所降低,横向偏差误差均不超过10 cm,航向偏差的检测误差均小于3°,变异系数均小于10%,说明动态环境下自主导航参数检测系统仍具有较高的检测精度,可满足农机大田自主导航作业需求。研究结果可为研制低成本、高精度和便捷的无人驾驶系统提供参考。  相似文献   
7.
为更便捷地监测乌兰布和沙漠黄河沿岸沙丘移动速度并解析其影响因素,该研究以乌兰布和沙漠沿黄段沙丘为研究对象,应用无人机航拍技术开展沿岸沙丘的季节性地貌过程和影响因素研究。结果表明:1)研究区沙丘年移动速率1.08~2.27 m/a,多年平均输沙势为78.82 VU,年合成输沙势为25.92 VU,处于低风能环境,8~12 m/s等级风输沙势是年输沙势的主要部分,约占73.24%。方向变率(合成输沙势(Resultant Drift Potential,RDP)与输沙势(Drift Potential,DP)的比值)RDP/DP保持在0.30~0.46之间,属于中等变率。合成输沙方向RDD为57.83°~107.39°,与沙丘移动方向较为一致,西风组占全年输沙势的52.09%,是沙丘年移动的主要驱动力。2)沙丘移动速率具有明显的季节特征,整体呈现春季移动速率快,冬末-春初次之,秋季与秋末-冬末相近,夏季移动速率最慢。其中,秋末-冬末、春季和秋季输沙势DP 8.48~20.49 VU,合成输沙势方向在90.02°~95.54°之间,RDP/DP值均在0.3~0.8之间,属于中等变率,西风组作用显著,这与年合成输沙方向及沙丘走向较为一致;冬末-春初和春末-夏季分别受东北风(NE)和南风组(SSE、S、SSW)作用,沙丘通过形态变化适应风向,移动速度降缓。季节输沙势主要集中在8~10m/s风速等级,约占整个季节输沙势的40.76%~56.93%。3)综合各季节和年际输沙势与沙丘移动距离呈线性正相关,拟合方程为y=1.02+0.006 62x(R~2=0.339,F=5.616,P=0.045),方程总体显著,输沙势可以表征该地区沙丘移动距离。基于无人机监测的沙丘运动研究综合显示,风况是该地区影响该地区沙丘移动的主要动力,其中西风组8 m/s以上风速是研究区沙丘移动的主要驱动力。风向变率和合成输沙势方向与沙丘移动方向一致时沙丘移动则快,不一致时则缓;无人机可在较大尺度上为沙丘移动提供更为便捷的监测服务,研究结果可为同类地区沙丘移动的无人机监测提供参考依据。  相似文献   
8.
机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展   总被引:2,自引:1,他引:1  
机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。  相似文献   
9.
  1. Seamounts host some of the most important deep-sea ecosystems. The unique environmental characteristics of seamounts sustain rich biological hot spots, which, in recent times, have suffered the effects of intense fishing pressure.
  2. Biodiversity and vulnerability data are extremely scarce for Mediterranean seamounts, and this, in addition to the complex socio-economic and juridical status of offshore sites, results in difficulty in identifying the best management strategies.
  3. An extensive remotely operated vehicle (ROV) survey was used to characterize the megabenthic assemblages of the summits of two upper bathyal seamounts, Ulisse and Penelope (Ligurian Sea, north-west Mediterranean Sea). The biogeographic implications of these findings and the possible environmental factors favouring the occurrence of these communities are discussed.
  4. High densities of abandoned, lost, or otherwise discarded fishing gear (mainly longlines) and a reduction in the average size of the fragile and slow-growing habitat-forming gorgonian Callogorgia verticillata indicate the occurrence of high levels of anthropogenic impacts on the summit regions, which are fishing grounds for artisanal and recreational fishers.
  5. The recovery of fishing data describing the first catches in the 1970s proved to be useful in inferring the short- and long-term effects of fishing practices in these previously unexploited offshore areas. In particular, the local extinction of demersal top predators, subjected to exceptional catches nearly 50 years ago, highlights the slow recovery rate of such species.
  6. Criteria defining vulnerability are discussed for the two study areas, and specific conservation actions, including the creation of regulated protected areas, are proposed.
  相似文献   
10.
雾滴大小、气象条件和施药装备的作业参数对雾滴的覆盖范围、靶标的吸附性能有影响。无人飞机(UAV)是目前有助于高效喷雾的现代施药技术装备。然而作业参数对靶标区和脱靶区的影响依然尚待确定。开展了田间试验并运用沉积扫描软件测定了在田外除草中不同飞行高度(2 m和3 m)和飞行速度(2 m/s和3 m/s)下雾滴的沉积量、覆盖密度、覆盖率和雾滴直径。结果表明,当无人飞机在处理T_1中以2 m/s速度、2 m高度飞行时,靶标区域平均沉积量最高,为2.29μL/cm~2,飞行航线中央0点位置的覆盖率达到36.19%。处理T_1、T_2、T_3和T_4在飞行航线中央的雾滴谱相对宽度分别为0.70、1.01、1.03、1.05。处理T_1体积中值直径(VMD,也即D_(v0.5))最大,为448.75μm;而处理T_4的D_(v0.5)最小,为238.95μm。单旋翼无人飞机在脱靶区的沉积量几乎可以忽略不计。本研究为无人飞机运营商、农民和生产企业提供了参考,从而优化航空植保技术在除草上的应用。  相似文献   
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