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1.
面对目前我国农村地区土地规模化飞速蓬勃发展的局面,针对我国广大农村地区土地规模化经营的主要类型和发展趋势开展研究,分析我国土地规模化发展的进程和政策,认为1995—2008年是稳步发展阶段,2008—2014年是快速发展阶段,2014年至今是飞速发展阶段。研究了入股、流转和托管这3种主要的土地规模化发展类型的不同内涵和特点,发现土地经营的规模要适度,不宜无限扩大,认为入股类型土地规模一般不宜超过133.3 hm2(约2 000亩),流转类型土地规模一般不宜超过666.7 hm2(约1万亩),托管类型土地规模一般不宜超过6 666.7 hm2(约10万亩)。目前我国不同地区之间发展不平衡,研究发现全程托管将是未来发展的主要趋势,同时土地流转和土地托管在相当长一段时间内将共存。   相似文献   
2.
通过比较分析番木瓜ERF家族成员的系统进化关系、基本理化性质、保守基序、启动子顺式元件,结合分析番木瓜在乙烯利和乙烯抑制剂1–甲基环丙烯(1-MCP)处理下以及不同成熟期果肉的RNA-seq数据,筛选出22个ERF家族成员进行表达差异分析,最终比较得出两个处理数据中显著差异表达基因有18个,推测这些基因可能在番木瓜果实成熟过程中起重要作用。  相似文献   
3.
4.
5.
从合适的角度看光盘,在日光下可见彩色的辐射光带,而且不同的观察角度,光带的色彩不同。当白光照射到这种反射光栅上时,由于光栅衍射的作用,产生彩色光带,其色彩取决于光栅常量和观察角度。本实验就用一种简单的方法来测量CD光盘的光栅常量。  相似文献   
6.
随着社会的不断发展与人民生活水平的日趋提高,人们对于身体健康越来越重视,因此也越来越关注食品安全质量。而猪肉作为人们日常生活中不可或缺的食品,其安全质量也严重影响着人们的身体健康。要确保猪肉的安全质量就需要做好生猪的防疫工作。对于当前基层畜牧兽医站的生猪检疫与检验的相关工作进行解析,并提出解决方法。  相似文献   
7.
基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。  相似文献   
8.
文章介绍了水肥一体化技术,针对目前小麦种植中的灌溉方式及施肥方式存在的问题,提出了基于云平台的小麦水肥一体化智能调控系统。  相似文献   
9.
正内黄县地处豫北黄河故道,土层深厚,土壤肥沃,是桃树的天然适生地。全县共有桃树面积5万余亩,广大果农积累了丰富的管理经验,但是传统的整形修剪方法大多是开心形,近年来,笔者通过试验示范总结出一个新的树形,即宝塔形(图1)。这种树形的整形方法既简单易学,又可实现丰产丰收,提高了产量,增加了效益,受到当地及周边地区果农的一致欢迎。  相似文献   
10.
(目的)本研究以行政村为评估单元,分析新郑市村域土地生态状况及其变化情况,为合理科学的利用土地提供依据。(方法)通过GIS和RS平台,综合运用遥感影像、统计报表与野外调查数据,采用多因素综合评价法对两期新郑市村域土地生态状况进行综合评估。(结果)结果表明: 2011年、2014年新郑市农村地区土地生态状况分别以二等级、一等级为主,该部分村庄占评价区域面积的58.29%、43.45%。位置分布上,南部山区的农村土地生态状况最好,中部平原其次,北部与郑州市接壤的地区最差,整体呈现三级阶梯型分布。动态分析表明,2011—2014年四年内,农村土地生态状况发展呈现变好趋势的村庄面积占评价区域面积的32.61%,这部分村庄主要分布在新郑市的南部、东部地区,呈现变差趋势的村庄面积占评价区域面积的21.14%,这部分村庄主要分布在新郑市的中北部地区。(结论)该研究获得了新郑市农村地区土地生态状况的优劣分布及其变化情况,为保护土地生态以及合理利用土地奠定了基础。  相似文献   
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