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1.
为研究夹砂层耕地水分利用规律,以河套灌区典型夹砂层土壤耕地为研究对象,利用在春玉米生育期田间监测数据,应用土壤水分运动数值模型,探究对夹砂层土壤田间蒸散发、作物耗水及深层土壤水分的补给与深层渗漏规律。选择2种土壤的夹砂层埋深梯度S1(40~95 cm)、S2(60~110 cm),设置了3个灌水水平W1(252.5 mm)、W2(315.85 mm)、W3(378.75 mm)开展田间试验,同不含夹砂层处理B作对照,并应用HYDRUS-1D模型模拟春玉米生育期田间蒸散发,土壤水分深层渗漏及地下水补给耕层水量与根系吸水量,与不含夹砂层处理对比分析夹砂层对田间水分利用影响。结果表明:随着砂层埋深增加,棵间蒸发损失减小,叶面蒸腾水量增加;不含夹砂层处理玉米田间毛管向上补给水量较浅埋砂层与深埋砂层处理分别大57.01%、118.53%,灌水量为315.85 mm时含夹砂层处理的土壤水分深层渗漏最小;玉米生育期内根系吸水量随砂层埋深的增加而减少,不含夹砂层处理根系吸水量最大。浅埋砂层与深埋砂层处理分别为蒸散量的55.51%、61.31%,不含夹砂层处理为66.69%;暂时性亏缺水量从大到小依次为:S2、S1、B,水分从大到小依次为:B、S2、S1。综合考虑夹砂层土壤水分迁移、作物水分利用规律,建议在夹砂层耕地春玉米灌溉根据砂层分布因地制宜定灌溉制度,当夹砂层埋深在40~110 cm范围时,推荐春玉米在生育期灌溉定额为315.85 mm。该研究结果可为河套灌区含有夹砂层农田灌溉制度的制定提供理论指导。  相似文献   
2.
便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验   总被引:3,自引:2,他引:1  
为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。  相似文献   
3.
秸秆条带捡拾粉碎深埋装置设计与试验   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对东北黑土区保护性耕作秸秆还田条件下,地表秸秆量大导致免耕播种过程易雍堵、播种后地温提升慢等问题,提出了一种秸秆条带捡拾粉碎深埋方式,通过捡拾粉碎机构将地表部分秸秆捡拾粉碎,由罩壳处筛孔完成土秆筛分,集秆螺旋器进行秸秆的定向集运,最后经运秸风机实现秸秆输送深埋。本文对粉碎刀结构、排列方式和转速等关键参数进行确定,对粉碎刀轴的秸秆漏捡区域面积展开分析,通过理论分析和离散元单因素仿真试验明确了集秆螺旋器转速与其所受扭矩和秸秆运动速度之间的关系,初步确定了螺旋器转速为900~1100r/min,设计了开沟铲的结构参数,并利用离散元全因素仿真试验模拟了作业速度与开沟深度两因素间与表层土壤颗粒运动及开沟铲受力之间的关系,以作业速度、开沟深度和螺旋器转速为因素,秸秆深埋合格率为试验指标进行Box-Behnken试验。田间试验结果表明,当前进速度为3km/h、开沟深度为290mm、螺旋器转速为1000r/min时,其秸秆掩埋合格率为64.2%,其预测值约为67.4%,误差小于5%,满足设计需求。研究成果为东北黑土地保护性耕作推广提供了新的方案和技术支撑。  相似文献   
4.
针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法(多卷积神经网络融合DXNet模型)。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。  相似文献   
5.
李栋 《中国饲料》2021,1(9):34-41
本文采用一种新型绿色溶剂提取红枣总黄酮,并对其提取工艺进行优化。通过单因素试验探究含水量、超声功率、提取时间、提取温度和料液比对红枣总黄酮得率的影响。在此基础上,采用遗传算法优化超声辅助低共熔溶剂提取红枣总黄酮工艺。结果表明:超声辅助低共熔溶剂提取红枣总黄酮最优的工艺参数为:含水量37%、超声功率167 W、提取时间30 min、提取温度54 ℃和料液比1∶26(g/mL)。在此条件下,所得红枣总黄酮得率为(29.33±0.37)mg/g。试验值和理论值的相对误差为1.24%。表明遗传算法可较好地模拟和预测不同提取条件下红枣总黄酮得率,且优化工艺参数是可行的。研究发现低共熔溶剂可作为一种新型、绿色溶剂用于高效提取红枣总黄酮。[关键词] 遗传算法|红枣|总黄酮|低共熔溶剂|工艺  相似文献   
6.
基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪   总被引:1,自引:1,他引:0  
为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。  相似文献   
7.
基于新型控释肥的机插侧深施肥,可以实现简化施肥次数,减少施肥量,提高肥料利用率。2020年在安徽江淮水稻主产区多点试验的结果表明,基于生物基包膜控释肥(MFi)机插侧深施,江淮杂交中籼稻在常规施肥量(其中N=13.5 kg/667 m2)基础上减量20%,江淮常规中粳稻在常规施肥量(其中N=15.6 kg/667m2)基础上减量10%,或在常规施肥量(其中N=15.6 kg/667m2)基础上减量20%+1次孕穗肥,均可以实现不减产(平产或略增),显著提高肥料利用效率。  相似文献   
8.
基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别   总被引:4,自引:3,他引:1  
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。  相似文献   
9.
To tackle the growing problem of antibiotic resistance, it is essential to identify new bioactive compounds that are effective against resistant microbes and safe to use. Natural products and their derivatives are, and will continue to be, an important source of these molecules. Sea sponges harbour a diverse microbiome that co-exists with the sponge, and these bacterial communities produce a rich array of bioactive metabolites for protection and resource competition. For these reasons, the sponge microbiota constitutes a potential source of clinically relevant natural products. To date, efforts in bioprospecting for these compounds have focused predominantly on sponge specimens isolated from shallow water, with much still to be learned about samples from the deep sea. Here we report the isolation of a new Micromonospora strain, designated 28ISP2-46T, recovered from the microbiome of a mid-Atlantic deep-sea sponge. Whole-genome sequencing reveals the capacity of this bacterium to produce a diverse array of natural products, including kosinostatin and isoquinocycline B, which exhibit both antibiotic and antitumour properties. Both compounds were isolated from 28ISP2-46T fermentation broths and were found to be effective against a plethora of multidrug-resistant clinical isolates. This study suggests that the marine production of isoquinocyclines may be more widespread than previously supposed and demonstrates the value of targeting the deep-sea sponge microbiome as a source of novel microbial life with exploitable biosynthetic potential.  相似文献   
10.
董戈 《农机化研究》2021,(3):260-264
首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘。实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力。  相似文献   
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