基于经济效益的农业新型经营主体小麦玉米全程机械化农机配备研究

因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一，规模化生产下的机械效能未能充分发挥，存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题，在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后，总结小麦玉米全程机械化技术路线，构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算，作业成本较实际情况下降10.9%；总动力优化配备结果为23.712 kW，下降51.36%；农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。     

‘哈伯’南天竹组织培养和快速繁殖

为建立‘哈伯’南天竹组织培养和种苗繁育技术体系,以半木质化带芽茎段为外植体材料开展植株再生研究。通过观察对比试验法、L₉(3⁴)正交试验设计完全随机法、极差分析、显著性检验、LSD多重比较,探讨了‘哈伯’南天竹组培的最适培养基配方。试验结果表明：最佳诱导培养基为MS + 6-BA 2.0 mg/L + IBA 0.1 mg/L +蔗糖30 g/L,诱导萌动率71.77%,成活率85.51%;最佳增殖培养基为WPM +6-BA 1.5 mg/L + IBA 0.01 mg/L + 蔗糖30 g/L,增殖系数6.3;最佳生根培养基为1/2 MS+ IBA 0.5 mg/L + NAA 1.0 mg/L + 蔗糖20 g/L + AC 0.2 g/L,生根率97.63%;试管苗移入泥炭土:珍珠岩=3:2(V/V)混合基质中,移栽成活率96.67%。该试验建立了高效稳定的组培快繁技术体系,得到的组培苗后代能够稳定的保持母本优良性状,为工厂化育苗提供了技术支撑。     

叶面滞尘量对大叶黄杨光谱特征影响研究

  目的  叶面滞尘会影响植被光谱特征，削弱植被指数对植被的响应能力，影响反演评估的准确性。为探究叶面滞尘量对植被光谱响应特征及预测模型的影响，本文以北京市常见常绿绿化树种大叶黄杨为研究对象展开研究。  方法  从封闭区域、半封闭区域、开放区域，采集叶片样本，并收集环境灰尘。通过室内控制试验，利用ASD FildSpec Handheld光谱仪测量不同滞尘量叶片的高光谱数据，选取5个特征波段，通过光谱角的方法研究了叶面滞尘量对叶片光谱特征的影响，以及滞尘量对叶面滞尘量预测模型的精度和稳定性影响。  结果  随着叶面滞尘量的增加，植被光谱曲线特征逐渐减弱，灰尘的特征逐渐增强，但光谱曲线的总体变化趋势基本一致。当叶面滞尘量 > 120 g/m2时，光谱曲线的基本表现为灰尘的光谱特征。当叶面滞尘量较少时，预测模型的模拟精度相对较高，随着滞尘量的增加，所有模拟预测模型的决定系数均减小；当叶面滞尘量 > 120 g/m2时，预测模型对叶面滞尘量的模拟预测能力将更差，并且均方根误差（RMSE）随着叶片单位面积滞尘量的增加而增大，模拟预测模型的稳定性及预测精度逐渐降低。光谱角对滞尘叶片350 ~ 1 770 nm波段区间的光谱变化十分敏感，利用叶片光谱角检测滞尘程度不需要分区域讨论，只需与阈值做简单的比较，方法简便易行。  结论  本研究通过室内控制试验，研究叶面滞尘量对植被光谱响应特征，可为建立滞尘植被光谱反射物理模型提供参考与借鉴。      

论有机蔬菜生产及栽培技术

人们对物质生活的追求随着科学技术的发展越来越高,包括生活衣食住行的各个方面。古话有,“民以食为天”的说法,当代人们对于食物要求的提升最为明显,已经慢慢的从追求大鱼大肉朝着膳食平衡的方向转变,相比以往增加了蔬菜食用量,同时有机蔬菜也受到人们更多的关注。本文笔者就有机蔬菜生产和相关栽培技术作出简要分析。     

露地番茄优质高产种植技术

番茄是居民经常食用蔬菜,因独特风味备受人们喜欢。番茄营养丰富,具有美容养颜、预防衰老等多种功效。露地番茄通过科学栽培管理能够获得较好的产品和可观的经济效益,推广普及露地番茄优质高产栽培技术,对提高菜农收益,促进乡村经济发展具有重要意义。1番茄生长对环境条件要求1.1温度番茄喜温,一般植株生长最适温度22~26℃,根系生长适宜土温20~22℃。     

书讯

谌有光和王春华研究员新著《陕西果树昆虫图谱》已由陕西科学技术出版社出版,公开发行。该书介绍了我国北方落叶果树害虫及其主要天敌,以作者50多年采集、制作的数百种果树害虫及其天敌标本彩色照片为主线,重要种类配以彩色生态照片和黑白形态图,文字描述简明扼要,并有新颖、有效、实用的防治方法。     

有机蔬菜的种植意义与发展前景

我国经济发展正由高速发展向高质量发展转变,人们生活水平提升之后对于食品安全的追求愈加强烈。在此背景下,有机蔬菜的需求量日益增加。有机蔬菜种植作为绿色食品的重要生产渠道之一,对我国农业的整体发展来说影响重大。基于此,本文首先对有机蔬菜的基本内涵和特征进行简要介绍,然后讨论有机蔬菜种植技术和种植意义,最后综合考量有机蔬菜种植的发展前景。     

有色黏虫板对柑橘木虱的监测及防治研究进展

柑橘黄龙病是柑橘生产中的重大病害,随着其在全球范围内的传播蔓延,该病已成为近年来柑橘生产和研究中普遍关注的热点。柑橘木虱(Diaphorina citri Kuwayama)是传播柑橘黄龙病菌(Candidatus Liberibacter asiaticus)的主要虫媒,对柑橘木虱种群的准确监测与有效防控是控制柑橘木虱传播黄龙病的关键所在。有色黏虫板是一种利用昆虫趋色性,对小型飞行昆虫进行监测与诱杀的重要物理防治手段。有色黏虫板同样适用于监测和诱捕柑橘木虱,但黏虫板的颜色、光源、气候条件、悬挂黏虫板的植物种类及其挥发性信息化合物成分等都会影响黏虫板对柑橘木虱的诱集效果。本文在综合国内外柑橘木虱防控技术的基础上,将近年来利用有色黏虫板,监测与防控柑橘木虱的最新进展进行综述,并对有色黏虫板的发展前景给予展望。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

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。