浅析我国南方冬闲田种植一年生黑麦草的应用研究

针对我国南方地区冬闲田数量多、利用率低的现象,充分利用冬闲田种草养畜,不仅可以解决牲畜季节性青绿粗饲料缺乏问题,还能促进农民增收和农业可持续发展。一年生黑麦草由于适生范围广,鲜草产量高,营养丰富且柔嫩多汁,适口性好,家畜家禽喜欢采食,深受农户青睐,成为一种极具发展前途的越年生优质牧草,近年来在畜牧业生产中得到广泛应用。本文从一年生黑麦草生物性状、营养特性、冬闲田的丰产栽培技术、青贮技术以及在各类畜禽的饲喂研究角度进行综述,并指出今后的研究重点和方向。旨在为一年生黑麦草在畜牧业中的进一步推广应用提供参考。     

基于DEM和OpenGL的毕节示范区三维可视化

随着地理信息系统技术和计算机图形学的飞速发展,三维可视化成为当前国内外研究的热点。数字高程模型是地理信息系统的重要组成部分,是进行地形显示和分析的基础数据。本文以windows XP系统和Visual c++6.0为平台,基于DEM和遥感图像数据源,利用基本OpenGL函数编程技术开发了毕节示范区地形可视化实时显示、漫游平台,能进行预处理,实现光照、纹理映射等不同模式的三维地形可视化。     

贵州龙里设施农业发展刍议

设施农业属于高投入高产出,资金、技术、劳动力密集型的产业。本文论述贵州省龙里县设施农业发展现状、发展设施农业的现实意义,龙里县设施农业存在的主要问题,最后提出应加大对设施农业的扶持力度、合理区域布局和集中力量优先扶持、组织专业技术培训、树立品牌意识和促进设施农业规模化发展、以及发展旅游观光农业等设施农业发展的对策建议。     

龙里县测土配方与常规施肥下渗育型水稻土氮、磷、钾肥料利用率研究

为进一步摸清县域内不同土壤类型、不同肥料配方的肥料利用率,设置氮、磷、钾肥小区对比试验,探索常规施肥下渗育型水稻土水稻对氮、磷、钾肥利用率现状和测土配方施肥提高氮、磷、钾肥利用率的效果,为指导水稻配方施肥提供理论依据。结果表明:测土配方施肥相对常规施肥,氮、磷、钾肥利用率分别提高5.69、5.63、3.04个百分点。     

玉米生长动态模拟与仿真研究

为提高作物生长动态模拟的真实性和逼真感,结合田间试验,构建了玉米不同生长期的株高、茎粗、果穗长度和宽度(粗度)等生长模型,然后在C#语言和CINEMA 4D植物建模软件的支撑下,实现不同生长阶段玉米单株及群体生长动态模拟与仿真,效果逼真,真实感强。     

贵州精品水果追溯系统的设计与实现:以火龙果为例

为给生产者、消费者及监管机构提供全面、快速、准确的产品生产信息平台,实现农产品从农田到餐桌的全过程质量监管,以火龙果为例,采用集成计算机网络、移动互联网、数据库和全球统一标识(GSI)等信息技术,开发贵州精品水果追溯系统。消费者运用手机或PC可以从系统查询火龙果果品唯一的标识码,获得其生长环境、生产、管理、采收和贮藏等从产到销的信息,充分保证了火龙果的品质,可为企业和政府的监管提供便利。     

龙里县大白菜优化施肥氮肥总量控制田间效应探讨

为进一步修正和完善蔬菜集成优化施肥技术,以常规施肥和优化施肥处理为基础,设置中等肥力水平大白菜氮肥总量控制试验,获取蔬菜氮肥适宜用量参数,为蔬菜产业优质、高产、高效发展提供精密的施肥技术指导。结果表明:氮肥施用量显著影响大白菜产量,产量差异表现为优化氮常规施肥130%优化氮70%优化氮无氮处理,优化氮肥用量,能提高磷、钾肥利用率,优化氮处理相对70%优化氮、130%优化氮、常规施肥,磷肥的利用率分别提高4.7、5.6、5.2个百分点,钾肥的利用率分别提高9.7、2.9、0.5个百分点。     

龙里县潴育型水稻土施用硅肥对水稻增产效应研究

为探索潴育型水稻土施用硅肥对水稻增产效应,开展水稻不同硅肥用量田间小区对比试验。结果表明:施用硅肥能明显增加水稻有效穗,提高结实率,施用硅肥比不施硅肥对照增产4.2~10.74%,增产效果显著,667m2施SiO230kg新增产值及新增投产比最高,可作当地水稻硅肥推荐施肥量。     

火龙果植株高光谱识别与特征波段提取

【目的】为火龙果长势监测、估产、植株病害高光谱遥感诊断提供可靠依据。【方法】通过原始光谱、光谱不同形式变换和不同植被指数对火龙果植株冠层、果、枝、花等不同部位进行识别,运用主成分分析法提取火龙果不同部位的特征波段,构建BP神经网络模型,分析火龙果不同部位的特征波段,检验BP神经网络模型识别准确率。【结果】在400～630nm波长范围内,火龙果花的光谱反射率最高,冠层、枝、果差异不明显,而640～1140nm光谱反射差异明显;最佳识别光谱特征波段位置为520nm、642nm、664nm、726 nm、950nm、1000 nm、1130 nm、1330nm、1345nm;基于植被指数而言,RVI对于火龙果植株冠层、枝和花识别能力最强,GRVI对于果识别能力最强。通过主成分分析并提取特征波段（1054～1087nm和812～825nm）构建的BP神经网络模型识别准确率达82.8%。【结论】基于高光谱数据可实现火龙果植株不同部位的精准识别,同时特征波谱为火龙果病害植株遥感诊断提供信息参考。     

佛手瓜叶片光谱特征与SPAD值估算模型研究

构建佛手瓜叶片叶绿素含量估算模型，为实现高光谱技术监测佛手瓜叶片叶绿素含量变化提供参考依据。利用SPAD-502 PLUS叶绿素仪同步测定佛手瓜叶片的SPAD值，以Field Spec 3地物光谱仪采集佛手瓜叶片光谱数据。对原始光谱去噪处理后经一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分变换提取其特征波段，然后利用红边及绿峰位置构建了SPAD值的预测模型，并采用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对模型进行精度评价。结果表明，在400～1 000 nm波长范围内，佛手瓜叶片光谱特征在可见光区的绿峰波段反射率在22%左右，在近红外区形成高反射率，达到56%左右。通过对原始光谱曲线进行一阶微分变换、倒数对数变换和倒数对数的一阶微分数学变换后，提取出佛手瓜叶片的特征波长分别有520、550、640、650、670、680、700 nm。以单一红边位置与佛手瓜SPAD值建立的模型，r²为0.814 2,以此模型进行SPAD值预测，得到预测值与实测值的决定系数r²为0.833 7,RMSE为2.83,RE为...