阿克苏红富士苹果结果期管理技术

针对影响阿克苏红富士苹果产量、品质的主要问题,从土肥水管理、整形修剪、病虫害防治、花果管理等方面提出了阿克苏红富士苹果结果期应采取的管理技术,以供参考。     

阿克苏红富士苹果标准化栽培技术要点

苗木栽植程序按要求挖穴后将苗木放入定植穴,横竖对齐,扶正苗木,填土踏实。栽植深度是根颈与地面平。栽后及时灌一次透水,7~10d灌第2次水。保护带全沟铺膜。授粉树配置是主栽品种与授粉品种按4:1比例配置,每四行主栽品种栽一行授粉树。授粉树品种为皇家嘎拉、萌、美国8号等。     

基于GA-LSSVM的苹果糖度近红外光谱检测

【目的】结合遗传算法和最小二乘支持向量机(GA-LSSVM),优化苹果糖度近红外光谱检测的数学模型,提高模型的检测精度和稳定性。【方法】在GA-LSSVM模型建立过程中,采用遗传算法自动获取最小二乘支持向量机的最优参数。【结果】相比于偏最小二乘法(PLS)、传统最小二乘支持向量机(LSSVM)和遗传偏最小二乘法(GA-PLS)数学模型,GA-LSSVM法建立的模型预测效果最优,模型的相关系数为0.94,预测均方根误差为0.32°Brix。【结论】GA和LSSVM相结合的优化方法在提高苹果糖度近红外光谱检测精度和稳定性方面是可行的。     

阿克苏红富士苹果冰糖心形成的影响因素调查分析

为了解影响阿克苏红富士苹果冰糖心形成的因素,开展了红富士冰糖心形成因素调查研究。结果表明,采收时间、负载量、树势、树龄、土壤质地、品种、方位、套袋、乔矮化栽培等因素都会对阿克苏红富士苹果冰糖心的形成产生影响。红富士在阿克苏10月上旬已开始形成糖心,10月26日糖心果率和糖心指数达到较高值,此后变化平缓;负载量高不利于糖心的形成;树势弱、树龄较小、树势旺都易于糖心的产生;沙质土壤栽培、不套袋管理、矮化栽培也有利于冰糖心的形成;条红品种较片红品种更易形成糖心。     

基于高光谱图像的新疆红富士苹果颜色分级研究

[目的]以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术对其着色面积进行的研究方法.[方法]对852/713双波段比图像作阈值分割,以及形态学开运算去除果梗区域,提取色调H灰度图像对应去除果梗的二值图像像素值为1的累计频度值,依据AdaBoost算法将15个BP神经网络弱分类器训练组成强分类器,对苹果的着色面积进行分类.[结果]采用AdaBoost_NN对苹果着色面积的分级与人工分级一致率达到97.7;.其中45个优等果有2个被错分为一等果,27个等外果有1个被错分为二等果.[结论]利用高光谱图像技术提取的特征波长图像能够很好的对苹果着色面积进行分级,为今后多光谱成像技术在线分析苹果品质奠定研究基础.     

基于高光谱图像技术的新疆红富士苹果重量预测

以新疆红富士苹果为研究对象,初步探讨应用高光谱图像技术预测其重量的研究方法。首先采用高光谱成像仪采集苹果侧面和赤道面投影图像,提取苹果高光谱图像中前景与背景光谱偏差最大的波长图像（733 nm）,对其图像分割后获得目标区域的面积（像素数）特征。随后,采用不同的特征和建模方法,建立不同的重量预测模型,对比后确定最佳模型。结果表明,采用两个体积特征建立多元线性回归重量预测模型,苹果重量预测值与实际值间相关系数为0.9927,预测均方根误差为4.3393 g。     

红松仁脂肪的近红外光谱定量检测

为实现红松仁脂肪无损、简便检测,利用近红外光谱分析技术对红松仁脂肪进行定量分析,用偏最小二乘法构建去壳红松仁脂肪定量分析模型,采用多种预处理方法优化模型,并且利用间隔偏最小二乘法、反向间隔偏最小二乘法、无信息变量消除法进行特征波段的筛选。结果表明,红松仁光谱经一阶导数预处理后建立的模型最佳;波段优选可以提升模型质量,其中反向间隔偏最小二乘法的筛选结果最佳,其松仁脂肪模型校正集相关系数为0.911 4,验证集相关系数为0.882 0,验证集均方根误差为0.646 8。可见,经过优化后,模型的预测性能较好,实现了去壳红松仁脂肪的快速、无损检测。     

基于近红外光谱的番茄农药残留无损检测方法研究

以湖北地区番茄样品为研究对象,对获取的光谱特征信息进行分析,确定了矢量归一化法为最优光谱预处理方法;对各个信息的主成分因子进行了优化,通过主成分分析提取主成分得分向量构成模式识别的输入,利用BP神经网络方法建立番茄有机磷农药残留的无损检测模型。结果表明,当光谱信息主成分因子数为3时,建立的模型最优,预测的识别率达到0.96,训练误差为0.015,相关系数达到0.971。     

基于高光谱成像技术的富士苹果轻微机械损伤检测研究

为降低苹果损伤造成的商业损失,延长苹果的储存期,利用高光谱成像技术实现了基于特征波段的苹果表面轻微机械损伤的快速、无损检测。以120个富士苹果为研究对象,首先利用波段范围在400～1 000nm的高光谱成像光谱仪获取完好和轻微损伤0、2、4 h的富士苹果的高光谱图像,并提取感兴趣区域的平均光谱数据,然后通过两次连续投影法进行分析,去除光谱波段间的冗余信息,找到共线性最小的波段组合(821 nm和940 nm);其次,对特征波段图像进行主成分分析,选择完好与损伤区域差异明显的第二主成分(PC2)作为检测损伤的有效图像;最后,对有效图像进行固定阈值分割和形态学处理,得到苹果表面机械损伤的检测结果。利用该方法对验证组40个正常和轻微损伤不同时间段的苹果进行测试,总体正确率达到94. 4%。     

SOD红富士苹果生产技术

从整形修剪、SOD使用、花果及肥水管理、病虫害防治等方面简介了SOD红富士苹果生产技术。     

绿色食品——沂蒙山红富士苹果

沂源县地处沂蒙山区,境内山峦起伏,气候温和,光照充足,昼夜温差大。优良的气候及自然条件,为生产高品质的红富士苹果打下了基础。该县耕地面积56万亩,果园就占48万亩,其中红富士苹果20万亩,年产红富士苹果1.2亿公斤,收入2亿多元,占果品总收入的70％。全县农民人均果品收入661元,占农民人均收入的     

长顺红富士苹果生产技术

从规范建园、控冠促果、科学施肥及病虫害防治等方面对贵州省长顺县的红富士苹果生产技术进行了总结。     

山东潍坊红富士苹果栽培技术

山东潍坊种植的红富士苹果是当地群众主要收入来源。对红富士苹果栽培技术进行优化,可提升苹果的产量和质量,从而提升红富士苹果的经济效益。本文主要对红富士苹果优质丰产栽培技术进行了研究,分析其施肥、修剪等各方面技术,从而提供给种植人员有关的参考价值。     

气相色谱法测定党参中毒死蜱农药残留量

本文采用气相色谱法测定毒死蜱在党参中的残留方法,选用Agilent 6890N气相色谱仪,DB21701和HP25双柱法、火焰光度检测器(FPD)、电子俘获检测器(ECD)双检测器定性,外标法定量,并用乙腈作为毒死蜱提取溶剂,中性氧化铝柱净化样液。结果表明,该方法回收率为98.3%~105.1%,变异系数为0.8%~3.7%,最低检出量0.089 ng,各项指标均满足有关要求。     

山东潍坊红富士苹果栽培技术

山东潍坊种植的红富士苹果是当地群众主要收入来源.对红富士苹果栽培技术进行优化,可提升苹果的产量和质量,从而提升红富士苹果的经济效益.本文主要对红富士苹果优质丰产栽培技术进行了研究,分析其施肥、修剪等各方面技术,从而提供给种植人员有关的参考价值.     

苹果中毒死蜱农药残留的GC-NPD测定方法

通过对传统方法的改进,建立了苹果中毒死蜱残留量的气相色谱简捷测定方法。该方法采用乙腈代替丙酮作为提取溶剂,提取液杂质较少;在玻璃衬管内填入石英玻璃棉用于样品净化,用该方法测定的毒死蜱样品添加回收率为92.55%~101.67%,变异系数为1.75%~10.20%,最小检出限为96.6 pg,最小检出浓度为19.3μg/kg,说明该测定方法的灵敏度、准确度和精密度完全可以满足苹果农药残留检测的技术要求。用该方法测定了施用过毒死蜱果园富士和嘎拉苹果的农药残留,结果与传统方法相符。     

吉县红富士苹果整形修剪技术

结合吉县红富士苹果树生长实际,介绍该县红富士苹果树整形修剪技术,包括采用自由纺锤形和小冠开心形进行整形、枝梢管理、背上枝的处理等方面内容,以促进当地苹果种植效益的提高。     

丰县红富士苹果高效生态栽培技术

一、品种选择品种要求:果形端正、高桩、果个较大、易着色、色泽艳丽、甜酸适度、口感好、抗病性强、较耐贮运。优良品种:在我县栽培表现良好的品种有丰富1号、烟富3、烟富6、苏富等。二、整形修剪我县推广使用的树形为苹果通透形,是我县自行研发的高光效整形修剪技术,引进借鉴日本开心树型的原理,吸收继承中国密植早产丰产技术的精华,整形结构简洁,光     

基于近红外光谱的水稻种子老化程度检测

用傅立叶变换近红外光谱仪测定了在50℃、100%湿度下老化0 d、4 d、8 d三种不同程度老化的垦稻9号水稻种子的光谱。通过平滑处理(smoothing)和多元散射处理(MSC)的方法对测定的光谱数据进行预处理,主成分分析(PCA)对其进行降维,最后建立了输入(7)-隐含(9)-输出(3)的三层人工神经网络模型,通过验证,鉴别率达100%。本研究为利用近红外光谱技术快速鉴定种子老化程度提供了新的途径。     

基于可见光和近红外光谱的肉色检测

【目的】明确可见光和近红外光谱快速无污染检测猪肉颜色的可行性。【方法】采用漫反射光纤探头测定真空包装猪肉的光谱,用国际发光照明协会(CIE)规定的亮度(L*)、红度(a*)、黄度(b*)、色相和饱和度对猪肉颜色进行评价。【结果】测得任意厚度真空包装猪肉的可见光谱和近红外光谱,经二阶微分处理,用偏最小二乘法进行回归分析后,所有肉色的相关系数均大于0.83,且预测值与测定值之间无显著差异。【结论】用漫反射光纤探头的可见光和近红外光谱可以预测猪肉肉色,且精度较高。利用可见光和近红外光谱可以实现猪肉颜色的快速无污染检测。