森林质量精准提升的意义及措施

加快森林的质量精准提升,是增强森林生态功能、促进森林面积和森林蓄积持续增长的重要举措,对于我国林业的生态文明建设和可持续发展具有重要而又深远的意义。本文通过对森林质量提升意义进行阐述,针对林业工程中营林造林工作存在问题以及对策进行探讨。     

长兴县香樟残次绿化苗木改造提升技术初探

采用截干修剪的方式对20株大规格(胸径15cm)香樟残次绿化苗木进行为期3年的改造试验,通过分析试验数据可知,改造苗木平均胸径增长量小于未改造苗木,但二者差距随着生长时间逐渐缩小;改造苗木平均树高增长量大于未改造苗木,且第二年较第一年差异达显著水平;改造苗木平均冠幅增长量大于未改造苗木,且二者差距随生长时间持续增大,改造苗木平均冠幅增长量在整个生长时期表现为显著性差异水平。通过效益分析可知,改造苗木与未改造苗木每亩效益差距达2.75倍,香樟残次绿化苗木改造的效益巨大,可根据全县实际情况逐步推广。     

公园绿地养护存在的问题及提升管理水平的对策

在城市运行期间,公园绿化是不可缺少的一个环节,做好该项工作除了有利于优化周围居住环境之外,还可以提升城市质量。不过,从当前情况来看,还存在着城市园林养护不到位的情况,完全阻碍了公园绿化养护效果的发挥。基于此,应当加大园林公园绿化工作的监督管理力度,引进新型管理模式来解决问题。     

天脊:练内功 提技能

天脊集团消防大队以喜获"全国119消防先进集体"最高荣誉为契机,牢记肩负责任,苦练消防内功,坚持不懈开展冬季训练,进一步巩固提升全体消防队员业务技能,为企业安全生产保驾护航。图为消防队员正在进行日常训练。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。     

新时代农民健康信息素养提升研究

我国当前的健康素养发展水平目前已经趋向均衡发展，但随着新时代的发展，还需要对农民提供帮助，找出依旧存在的问题并展开有针对性地解决。从分析影响农民健康信息素养的主要因素入手，提出新时代背景下帮助农民提升健康信息素养的具体方案，希望能够为相关工作的落实提供合理参考。     

"中国制造2025"背景下地方院校汽车类 专业《机械制造基础》课程改革研究

本文针对"中国制造2025"在人才方面的需求和目前地方高校汽车类专业的《机械制造基础》课程教学中存在的问题,对《机械制造基础》课程进行了分析研究,并结合课程特点和人才培养目标从教学内容、教学方法、实践教学、考核机制方面提出了改革措施。其课程改革可以为其他相关应用型技术基础课的改革提供一些参考,同时对汽车类专业的发展和改革也起到了积极的促进作用。对汽车类专业人才培养质量提升具有一定的参考,同时也为教学实践提供参考和借鉴。     

城市街头绿地改造提升设计探析——以厦门市莲前西路工程为例

指出了城市街头存在一些未充分利用的零星绿地,不仅在一定程度上影响城市景观,而且也不利于城市生态系统的可持续发展。厦门经历了莫兰蒂台风袭击后,全市基础设施破坏极其严重,城市公共绿地也是其中受损害严重的一部分。此次灾后重建项目非常紧迫,通过这次整改工程,对台风破坏的绿地进行修复,同时对未被充分利用的街头绿地一并进行改造提升,梳理了莲前西路街头绿地现状问题与不足,修复并提升城市的微观景观,综合城市品质与文化内涵,满足人们多样性的空间体验和使用需求,还厦门市民一个新的城市市容市貌。结合厦门莲前西路的街头绿地改造提升工程进行了阐述,提出了改造提升设计要尊重场地原则,包括场地资源、历史文化、场所精神,因地制宜制定改造方案。以在满足功能需求的基础上,改善城市街头绿地景观,构建良好的生态循环,为生活在城市中的人们营造更好的公共活动场所,从而保持人与自然的和谐共处。     

基于梯度推移理论的石家庄市城区住宅地价时空演变研究

基于梯度推移理论,以2000~2015年石家庄市城区住宅用地交易样本数据为基础,纳入通勤时间变量取代传统意义上梯度推移公式中的空间距离变量,并重新定义用于梯度系数的测算,再结合Kriging插值,探索石家庄市城区住宅地价的时空演变规律,分析住宅地价的空间结构特征。研究结果表明:1)通勤时间是影响地价发展的重要解释变量,采用改进梯度推移公式,强调了"时间"因素影响地价扩展范围和程度的重要性;2)2008年石家庄市城区住宅地价增幅最快的区域推移至桥西区的一环外,2011年推移至二环外;3)石家庄市城区住宅地价空间分布不均匀,高地价区凸向裕华区和新华区。     

一种基于无人机遥感和卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法

梨树的树龄测定是古梨树保护监管以及开发其经济价值工作中最初也是最重要的一步,现有的古树树龄测定方法主要都是针对单棵古树,不适合对大量(超过上千棵)的梨树进行树龄测定。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法,在确定梨树树龄梯度后,通过无人机获取梨树遥感图像,合成梨树图像后,进行分割,得到单棵梨树的图像,利用RESNET模型自动获取图像深层特征,从而实现对梨树树龄梯度的识别。实验结果表明:该方法目标识别准确率为85.56%,优于其他方法,时间效率则远胜传统树龄测定方法。因此,该方法具有较高的使用价值,可以大幅度降低梨树树龄测定成本开支,具有实际意义。