侧风影响下喷头倾斜角度对雾滴飘移补偿

为研究植保喷雾作业中在不同风速和喷头倾斜角度下对水平喷雾的雾滴飘移的影响,设置3个风速水平（1、2、3 m/s）与4个喷头倾斜角度水平（0°、15°、30°、45°）进行喷雾试验,测定了不同水平的雾滴分布,以风速为0、喷头倾斜角度为0°的常规作业水平作为对照组,对垂直和水平两个方向的雾滴质量分布中心与变异系数进行分析。结果表明,垂直方向上,侧风风速与喷头倾斜角度对垂直雾滴质量分布中心的影响在±3 cm范围内整体影响较小,而侧风风速与喷头倾斜角度的增大都会使垂直方向变异系数减小,在1～3 m/s的风速下垂直方向变异系数减小的最大值分别为12.3、6.0、16.0个百分点,提高了雾滴在垂直方向上的均匀性。水平方向上,不同风速和喷头倾斜角度都会对雾滴飘移产生影响,随着喷头倾斜角度的增大,雾滴受风速的影响程度会减小,当喷头倾斜角的补偿量超过了当前风速下对雾滴的飘移量,会使雾滴飘移产生过补偿,在高风速时喷头倾斜角度的改变会带来更大的雾滴飘移改变。侧风风速与喷头倾斜角度对水平方向上变异系数会产生较大影响：随着喷头倾斜角度的增大,水平变异系数也随之增大,而风速的变化使水平变异系数呈现先增大后减小的趋势。拟合了喷头倾斜角度与风速对雾滴飘移的影响模型,并计算出在1、2、3 m/s风速条件下,最佳补偿的喷头倾斜角度分别为3°、7°、11°。该研究为植保作业中雾滴飘移改善技术提供参考。     

基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别

【目的】为实现复杂背景下广佛手发病早期的病虫害快速精准识别，提出一种基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别方法。【方法】使用YOLOv5s网络模型作为基础网络，通过引入所提出的多尺度特征融合模块，提高网络模型的特征提取与特征融合能力，均衡提高每一类广佛手病虫害的识别准确率；使用注意力机制模块提高网络模型对病虫害目标特征信息的关注度，弱化复杂背景的干扰信息，提高网络模型的识别准确率；利用改进的C3-SC模块替换PANet结构中的C3模块，在不影响网络模型识别性能的条件下减少网络模型的参数。【结果】基于YOLOv5-C的复杂背景下的广佛手病虫害识别，F1分数为90.95%，平均精度均值为93.06%，网络模型大小为14.1 Mb，在GPU上每张图像平均检测时间为0.01 s。与基础网络YOLOv5s相比，平均精度均值提高了2.45个百分点，7个类别识别的平均准确率的标准差由7.14减少为3.13，变异系数由7.88%减少为3.36%。平均精度均值比Retina Net、SSD、Efficientdet和YOLOv4模型分别高22.30、20.65、4.84和2.36个百分点。【结论】该方法...     

硝酸钙胁迫下番茄耐盐砧木品种的筛选

采用营养液栽培,以番茄嫁接用砧木5个品种为材料,研究不同浓度Ca(NO_3)_2胁迫处理对不同砧木品种幼苗生长及生理特性的影响。结果表明,在不同Ca(NO_3)_2处理浓度下,表现为低促高抑的作用效果。当Ca(NO_3)_2浓度≤40 mmol·L~(-1)时,显著提高番茄砧木幼苗的株高、茎粗及生物量;当浓度40mmol·L~(-1)时,番茄砧木幼苗的株高、茎粗和生物量均显著下降,叶片的相对电导率和丙二醛(MDA)质量摩尔浓度明显提高。不同品种砧木的耐盐性存在明显差异,耐盐性依次为‘阿拉姆’‘果砧1号’‘澳砧1号’‘久留大佐’‘野大哥1号’。