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1.
广西典型喀斯特地区不同土地利用方式土壤养分特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为了给广西喀斯特农林土壤改良与配方施肥提供理论支撑,调查典型喀斯特地区广西河池市环江县水田、旱地、林地土壤养分现状.调查结果如下:(1)广西河池市环江县土壤养分含量表现为水田土壤>旱地土壤>林地土壤,几种土壤养分含量的共同点是全氮含量较丰富,有机质含量中等,速效钾含量较缺乏.(2)与1982年第2次全国土壤普查结果相比,此次速效磷含量处于中等及以上水平的土壤样品比例更高,速效钾和有机质含量有所下降.(3)本次调查中,属于极强酸性或强酸性土壤的样品数占所有调查样品数的平均值是1982年第2次全国土壤普查结果的5.64倍,旱地和林地土壤酸化现象十分普遍,92.86%的旱地和100%的林地土壤为强酸性或极强酸性土壤.建议增施钾肥,适当施用有机肥、生物有机肥或有机-无机复混肥,对旱地农业或林地土壤选用碱性肥料或补施石灰以提高土壤pH值. 相似文献
2.
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基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。 相似文献
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基于GF-1影像NDVI年度间相关分析的冬小麦面积变化监测 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测,减少监测难度,提高监测效率和精度,该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法(relationship analysis of normal difference vegetation index,rNDVI)。选择河北省黄骅市、孟村县、海兴县3个县市为研究区,基于2014年4月14日、2017年4月26日两个时期的GF-1/WFV数据,基于rNDVI方法,通过将样本点两年度的NDVI值构建二维空间,采用最小二乘法拟合的方法获得不变地物点的上下包络线方程,进而得到冬小麦变化区域的监测阈值,提取冬小麦种植增加和减少区域,实现对研究区域的变化监测。结果表明,采用rNDVI算法总体精度分别为90.60%,Kappa系数为0.84,相比传统的先最大似然分类后再提取冬小麦种植变化区域的方法,总体精度与Kappa系数分别提高了6.6个百分点和16.7%。对冬小麦增加区域、冬小麦减少区域的变化监测结果进行分析,发现基于rNDVI的变化监测方法可以有效提高裸地、线状道路、破碎的冬小麦地块等区域的变化识别能力,提高监测精度。同时分别利用2014年3月1日和2017年3月12日、2014年5月17日与2017年5月20日两对GF-1/WFV数据进行基于rNDVI的冬小麦变化区域监测,结果表明3月份的监测精度较低,主要是由于3月份冬小麦长势尚不明显,5月份与4月份的总体精度相近,主要是由于5月份冬小麦NDVI已较高,易于识别。上述研究结果表明,基于rNDVI的冬小麦变化快速监测方法可以有效监测区域冬小麦种植面积的变化情况,算法简单高效,且能够在种植结构相对单一的冬小麦分布区域保持较高精度,能够满足农情遥感监测信息快速获取的需要。 相似文献
8.
概述了江山市公益林管理中存在的补偿对象错误、界址不清、面积错误和补偿资金发放错误问题,分析了问题的成因主要有林权证记载有差错、公益林区划界定粗放、个别村队干部不负责任、二类资源数据本身有差错和林业技术落后造成差错,并探讨了江山市化解公益林管理中矛盾纠纷的实践经验。 相似文献
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基于帧间路径搜索和E-CNN的红枣定位与缺陷检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红枣自动分级视频图像中红枣定位、缺陷检测难问题,提出一种基于帧间最短路径搜索的目标定位方法和集成卷积神经网络模型(Ensemble-convolution neural network,E-CNN)。通过建立图像坐标系及图像预处理,获得图像中单个红枣目标的位置坐标,并将其映射至空间坐标系中,结合帧间最短路径判定规则,实现目标位置坐标随视频时间序列更新、传递,并且运用此方法快速、有效地构建数据集。基于"Bagging"集成学习方式,采用E-CNN通过训练集构建基础卷积神经网络树模型,再根据每棵基础树模型输出结果,通过"投票"方式得出模型最终结果。试验结果表明,利用帧间最短路径搜索的目标定位方法,定位准确率达100%。同时,使用E-CNN,模型的识别正确率和召回率分别达到98. 48%和98. 39%,分类精度大于颜色特征分类模型(86. 62%)、纹理特征分类模型(86. 40%)和基础卷积神经网络模型(95. 82%)。E-CNN模型具有较高的识别正确率及较强的鲁棒性,可为其他农产品分选、检测提供参考。 相似文献