油梨嫁接苗分级标准探讨

通过逐步聚类分析方法，初步探讨了油梨嫁接苗的分级标准。分析得出以苗高和茎粗为油梨嫁接苗的分级质量指标，将油梨嫁接苗分为三级，即Ⅰ级苗：苗高≥74cm，茎粗≥1.13cm；Ⅱ级苗：74cm＞苗高≥66 cm，1.13cm＞茎粗≥0.93cm；Ⅲ级苗：苗高＜66cm，茎粗＜0.93cm。     

游戏教学法在高职护理专业ESP词汇教学中的应用

在探讨通过应用游戏教学法让学生参与到ESP课程的词汇学习活动中,笔者随机选择40名某高校护理专业高职学生作为受试对象,并通过尼尔森测试将其分为两组。在为期5周的试验中,试验组采用游戏教学法,控制组采用传统教学方法。为了收集数据,受试分别进行两次词汇测试,并对前测和后测成绩进行协方差分析。此外,笔者还对受试者进行问卷调查,以评估其词汇学习态度。试验结果显示,相比传统教学方法,采用游戏法的学生其学习效能提高更为显著。     

不同判读方式和判读人员对遥感正判率的影响分析

在湖南省按照不同地貌类型和地类破碎程度抽取4 km×4 km大样地10个,采用不同判读方式(充分参考林业档案信息与不参考林业档案信息)和不同判读人员(有5年以上遥感判读经验人员与无任何遥感判读经验人员)对10个大样地进行遥感判读区划,并对判读区划结果进行实地调查验证。分析表明:各地类正判率与其面积成正相关,其它调查因子判读难度较大;充分参考林业档案信息能够显著提高正判率,但优势树种、起源、龄组、郁闭度等因子综合正判率仍然偏低;不同判读工作经验人员对遥感判读有一定的影响,无判读工作经验人员应经过一定程度培训后才可参与判读工作。     

基于GIS与景观指数的黄骅市景观格局分析

通过对黄骅市栅格影像的景观指数计算,获得10个斑块类型的景观指数和9个景观水平的指数。对黄骅市土地利用类型进行重分类,通过对景观指数的分析,得出黄骅市农业景观、荒漠景观等景观分布格局。结果表明,黄骅市景观整体聚集程度较高、多样性显著、均匀度较高、破碎化程度较高,形成以农业景观为景观基质,荒漠、陆地景观散碎分布,工业、水域景观团块式分布,居住、交通运输景观规律分布的景观格局。     

基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。     

干旱处理对澳洲坚果光合特性的影响

为探究澳洲坚果‘桂热1号’苗期对干旱的生理响应机制,研究该品种在持续干旱处理7 d的叶片含水量、光合色素含量、荧光参数、渗透调节物质和保护酶活性的变化规律。结果表明:随着干旱程度的增加,‘桂热1号’土壤含水量和叶片含水量均呈逐渐下降趋势,在断水7 d最为明显。干旱导致‘桂热1号’叶绿素含量显著下降,但胡萝卜素含量先升后降。光合速率在断水5和7 d下降明显,伴随着活性氧清除酶活性下降。表明,‘桂热1号’对干旱的自身调控能维持5 d。     

基于结构相似度的关中平原旱情空间分布特征

季节性干旱是影响关中平原农业生产最主要的灾害,研究气候变化背景下的关中平原旱情空间分布特征和变化规律具有重要的科学意义与应用价值。基于关中平原2003—2014年每年3月上旬—5月下旬的旬时间尺度条件植被温度指数(VTCI)的干旱监测结果,采用结构相似度(SSIM)研究关中平原VTCI的空间变化特征及其影响因子。结果表明:关中平原VTCI的空间变化特征具有明显的区域差异性和空间异质性,结构性因素是VTCI空间变化的主要影响因子,总体上受水热、地形分布格局等因素的结构性影响,但微地貌、下垫面覆盖的不同及变化和人为因素导致其主体产生变化。当微地貌、下垫面覆盖类型和人为因素成为主导因子时,结构相似度与其高度相关,对其变化的响应非常敏感。与利用某些指数直接作为干旱的指示因子或构建统计模型分析干旱特征相比,引入研究图像的结构信息的参量SSIM实现了定量、准确、形象地描述干旱的空间分布特征和变化规律。     

津巴布韦烤烟品种KRK26规模化示范综合分析

为了进一步发挥当地的自然生态环境优势,充分开发高质量、高品位的国际特色烟叶,在普洱市5个县9个乡(镇)对津巴布韦烤烟KRK26进行了大规模示范种植,对KRK26生育期记录、生物学性状、自然发病情况和经济效益等数据进行统计分析。分析结果表明:津巴布韦烤烟品种KRK26大田生育期131 d左右,株式筒型,株高达到134 cm,有效叶片数多,腰叶长和宽极明显高于对照品种,发病率相对较低,经济效益突出,产量达到2 924.85 kg/hm2左右,产值可达52 314.0元/hm2,中上等烟比例达到90%左右,达到优质适产要求,尤其比较适宜山地种植。     

航天诱变对烤烟大田期SOD活性的影响

 对湘烟1号航天诱变材料大田期的变异株进行了SOD活性测定，并对结果进行分析，结果表明：在大田期的30、45、60、75d，三个变异株的SOD活性均比对照高；变异株大田期的SOD活性变化呈现出由低到高，在60d达顶峰，然后逐渐回落的趋势。     

基于概率神经网络和分形的植物叶片机器识别研究

【目的】提出一种将植物叶片的形状特征与其纹理特征相结合的综合特征识别方法,有效解决了传统的植物机器识别分类特征单一且识别率较低的问题,为植物的快速机器识别提供技术参考。【方法】提取植物叶片样本的综合特征信息,以概率神经网络(PNN)为分类器对所得的特征信息进行训练,训练好的网络用来识别植物叶片的类别,从而确定相应植物的种类。【结果】有效提取了含有8个分量的植物叶片综合特征向量,通过对PNN分类器的训练,实现了30种植物叶片的快速机器识别,平均识别率达98.3%。比较测试表明,若去掉叶片纹理特征,单以其形状特征作为识别依据,平均识别率仅为93.7%。【结论】植物叶片综合特征识别方法有效弥补了传统单特征识别方法的不足,使识别效率得到了较大的提高。