采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别

松材线虫病是一种传播速度快的毁灭性森林病害,利用无人机遥感及时对松材线虫病病害木进行监测,是控制松材线虫病蔓延的有效方式。该研究利用YOLO算法自动识别无人机遥感影像上的松材线虫病异常变色木,利用深度可分离卷积和倒残差结构改进YOLOv4算法,提高了识别的精度和效率。比较FasterR-CNN、EfficientDet、YOLOv4和YOLOv5与改进的YOLO算法的速度和精度,并分析了改进的YOLO算法在参与训练区域和未参与训练区域的异常变色木的识别效果。试验结果表明,改进后的YOLO算法的平均精度为80.85%,每个迭代周期的训练时间为164s,参数大小为44.2 MB,单张影像的测试时间为17 ms,表现优于Faster R-CNN和YOLOv4,但与EfficientDet和YOLOv5相比有优有劣,综合比较这4个指标,改进算法在检测速度和检测精度上的表现更为平衡。未参与训练区域异常变色木的F1分数(84.18%)略低于参与训练区域(87.92%),但基本满足异常变色木的监测要求。相似地物、林分郁闭度、坡向和分辨率会对识别精度产生影响,但影响较小。因此,改进的YOLO算法精度高、效率高,可用于松材线虫病异常变色木的快速识别,并且对未参与训练区域异常变色木的识别具有较高的适用性。     

岗地褐土钾肥肥效研究

在北方地区耕层土壤,速效钾含量在85 PPM左右的岗地轻壤质褐土上,进行高产栽培,在施用较多的有机肥和氮、磷肥的基础上,施钾肥后小麦获得了显著的增产效果。增产幅度达6.3—13.3％。建议在此类土壤上进行高产栽培时,可结合钾肥的分期施用,对提高小麦产量有良好的效果。施钾量以亩施K_2O16斤为最理想。     

罗非鱼皮营养成分分析及鱼皮明胶提取工艺的探讨

以罗非鱼皮为原料，对其营养成分进行分析，并通过正交试验方法探讨罗非鱼皮明胶的提取工艺，同时对明胶的理化及微生物指标进行分析。结果表明，罗非鱼皮中粗蛋白含量高达33．14％，其中胶原蛋白含量为27．8％，占其粗蛋白的83．9％；鱼皮提取明胶的适宜工艺条件为在2．5％（W／V）NaOH溶液中浸泡3．5h，然后在0．02％（V／V）HCl浸泡约3h，熬胶温度为55℃，提取得率为26．5％；所得鱼皮明胶的凝胶强度达468g，粗蛋白含量为82．46％，菌落总数为1．3×10^5CFU·g^-1，大肠菌群结果报告为阴性。