洞庭湖不同条件下小天鹅形态指标测定

鸟类形态指标是遗传与环境要素综合作用的结果,对于鸟类分类学和生态学具有十分重要的意义.研究选取人工救助的小天鹅和洞庭湖不同越冬期的小天鹅进行形态指标测定,首次对生活在洞庭湖的小天鹅形态指标进行了报道,并进一步比较了饲养条件下小天鹅形态指标与野外条件下小天鹅形态指标.通过比较洞庭湖不同时期越冬小天鹅形态指标,显示迁走前期小天鹅体重大于稳定期小天鹅体重,以便为长距离迁徙储备能量.研究讨论了小天鹅古北亚种和新北亚种形态指标,认为二者翼长、爪长、跗蹠、喙长、体重等形态指标不存在明显差异.对小天鹅形态指标的测定为小天鹅理论研究和保护提供了基础资料,对小天鹅生物学研究和保护具有重要意义.     

温度对半叶马尾藻生长及生化组分的影响

为探究温度对半叶马尾藻(Sargassum hemiphyllum)的生长及生化组分的影响,在光照强度为6 000 lx,光照周期为L(光照)∶D(黑暗)=12 h∶12 h,温度分别为20、23、26、29℃和32℃的条件下,采用实验生态学方法研究不同温度对半叶马尾藻生长及生理组分的影响。结果表明,在所设定的温度范围内,随着温度的上升,藻体相对生长速率(RGR)均呈现先上升后下降的变化趋势,温度为23℃组不同时间所测的RGR最高,藻体SOD、CAT活性最低,丙二醛MDA含量最少。藻体的各项生理生化指标随着高温组(26、29、32℃)胁迫时间的变化呈波动变化趋势;29℃和32℃条件下,藻体的SOD、CAT活性和丙二醛(MDA)水平显著高于低温组(20、23℃),温度为32℃时,半叶马尾藻的生长因温度过高而出现腐烂现象。在本试验条件下,半叶马尾藻的生长适宜温度范围为20~26℃,最适温度为23℃。     

洞庭湖越冬小天鹅食性研究

为了解洞庭湖越冬小天鹅的食性,分别利用粪便显微分析法与野外观察法对洞庭湖越冬小天鹅食性进行研究。结果表明:菹草、虉草、苔草3种植物是洞庭湖越冬小天鹅主要食物;洞庭湖越冬小天鹅会随着生活环境、时间的改变而选择不同的植物,以适应环境的改变。     

基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位

针对葡萄采摘机器人在采摘作业中受果园环境干扰,难以准确识别与分割葡萄果梗及定位采摘点的问题,该研究根据葡萄生长的特点提出一种基于深度学习的葡萄果梗识别与最优采摘定位方法。首先通过改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region with Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模型对果梗进行识别与粗分割;然后结合阈值分割思想对果梗的色调、饱和度、亮度(Hue Saturation Value,HSV)色彩空间进行分段式提取,取每段色彩平均值作为该段果梗基准颜色阈值,利用区域生长算法对果梗进行精细化分割;最后计算果梗图像区域的质心,并以临质心点最近的果梗水平两侧中心作为最终采摘点。试验结果表明,在不同天气光照下该方法对葡萄果梗的检测精确率平均值为88%;在果梗成功识别后最优采摘点定位准确率达99.43%,单幅图像的果梗采摘定位平均耗时为4.90s,对比改进前Mask R-CNN检测耗时减少了0.99 s,F1-得分提高了3.24%,检测效率明显提升,该研究为葡萄采摘机器人提供了一种采摘点定位方法。