不同钾肥对风沙土钾素动态变化及玉米生长的影响

采用盆栽试验,研究常规氯化钾、常规硫酸钾、晶体氯化钾和硫酸钾镁4种不同钾肥对风沙土钾素动态变化及玉米生长的影响。结果表明,4种钾肥的施入均显著提高土壤速效钾(包括水溶性钾和交换性钾)、缓效钾及沸硝酸钾的含量。除土壤缓效钾含量在施肥后15 d达到峰值外,其他形态钾含量在施肥后12 d达到峰值。随着玉米生育期的延长,土壤速效钾含量呈"双峰"波动趋势,土壤缓效钾和沸硝酸钾含量波动较小。4种钾肥处理显著影响玉米6叶期植株的生长,对成熟期的农艺性状和含量无显著影响。植株吸钾量和钾肥回收利用率以硫酸钾处理最高。4种钾肥均能保证玉米生育期内的钾素需求,综合植株钾素吸收与利用状况考虑,常规硫酸钾的效果略优于其他3种钾肥。     

基于改进YOLOv5的菇房平菇目标检测与分类研究

随着食用菌行业由自动化向智能化、信息化发展的趋势越来越明显，为了实现现代化菇房中平菇的准确检测，解决工厂化平菇栽培中收获阶段平菇之间相互遮挡等问题，帮助平菇采收机器人进行准确的自动化采收，该文提出了一种基于YOLOv5（you only look once version 5）模型的OMM-YOLO（ostreatus measure modle-YOLO）平菇目标检测与分类模型。通过在YOLOv5模型的Backbone层添加注意力模块，对输入的平菇图像特征进行动态加权，以获得更详细的特征信息，并在Neck层采用加权双向特征金字塔网络，通过与不同的特征层融合，提高算法的平菇目标检测的精度。此外，为了改善算法的准确性和边界框纵横比的收敛速度，该文采用了EIoU（enhanced intersection over union）损失函数替代了原有的损失函数。试验结果表明，与原始模型相比，改进模型OMM-YOLO对成熟平菇、未成熟平菇和未生长平菇的平均精度均值分别提高了0.4个百分点、4.5个百分点和1.1个百分点。与当前主流模型Resnet50、VGG16、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5m和YOLOv7相比，该模型的精确率、召回率和检测精度均处于优势，适用于收集现代化菇房中的平菇信息，有效避免了平菇之间因相互遮挡而产生的误检测现象。菇房平菇目标检测可以自动化地检测平菇的数量、生长状态等信息，帮助菇房工作人员掌握菇房内的菇况，及时调整温湿度等环境条件，提高生产效率，并且对可以对平菇进行质量控制，确保平菇产品的统一性和品质稳定性。同时可以减少对人工的依赖，降低人力成本，实现可持续发展，对智能化现代菇房建设具有积极作用。