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基于GIS的苹果病虫害管理信息系统 总被引:15,自引:2,他引:15
以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的,设计开发了基于GIS的苹果病虫害管理信息系统。系统以GIS技术、人工神经网络技术和Internet 技术为支撑,包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。在基础数据处理子系统中,系统具有数据获取、数据导出、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能;在苹果虫害预测预报子系统中,系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能;在病虫害网络发布系统中,系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能;系统提供的算法可以较好地预测苹果病害的发生程度。系统作为一种工具软件可以为果树病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。 相似文献
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通过对100多种室内观赏植物的耐荫、耐热、耐寒性的观察,以及对长江中下游地区40多家租摆单位所摆盆栽植物的观察,确定了室内观赏植物在室内不同典型环境条件下的耐性标准及合适的更换周期,为选择室内观赏植物提供了一定的科学依据。 相似文献
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长白山位于我国吉林省的东部,为中国十大名山之一,具有观赏价值的植物有800多种,为我国观赏植物较丰富的地区之一。作者深入长白山地区考察,拍摄了大量野生观赏植物的珍贵图片。本文选择性地介绍了以长白山命名的12种观赏植物资源,以及其它14种重要的观赏植物资源。 相似文献
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远缘杂交是观赏植物种质创新和品种改良的重要方法,但远缘杂交易出现假杂种,对远缘杂交后代进行杂种真实性鉴定、筛选出目的杂种在观赏植物远缘杂交育种中具有重要作用。本文简要介绍了观赏植物远缘杂交后代中假杂种的可能产生途径,详细阐述了形态特征、细胞遗传学、分子细胞遗传学、分子标记、生理生化指标等主要方法在观赏植物远缘杂种鉴定上的研究进展,重点总结了FISH、GISH等原位杂交技术和RAPD、AFLP、SSR等分子标记鉴定方法的应用情况;并提出观赏植物远缘杂交育种中杂种真实性鉴定方法的选择策略,对未来的发展方向进行展望,以期为相关研究提供参考。 相似文献
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系统应用VB6.0开发茶树病虫害识别防治信息教学系统,具有系统界面友好、使用方便的特征。系统共收入77种茶树病虫害的文字描述及图片信息,其中病害24种,叶部病害11种,枝部病害8种,根部病害5种;虫害53种,食叶性害虫24种,刺吸式害虫18种,钻蛀性害虫7种,地下害虫4种。该系统通过安装向导创建安装程序后即可使用,适合各级农业服务中心、基层农技培训学校和广大茶农及科研人员信息查询。 相似文献
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北京山区野生观赏植物资源 总被引:14,自引:0,他引:14
对北京山区野生观赏植物资源进行了实地调查和统计分析,结果表明:有227种植物具有观赏意义,其中109种植物可重点引种或具有开展驯化试验研究价值。根据植物性质及其用途,初拟了野生观赏植物分类系统,并对北京山区的野生观赏植物按类别作了概要介绍和评价,最后对野生观赏植物保持与合理开发利用提出了建议。 相似文献
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用ASP技术应用于B/S体系结构的水稻病虫害信息管理系统,其由系统说明、新闻列表、病虫害信息查询、更改密码及退出系统、留言簿等5个模块组成。提供了新闻发布、分站及分区查询病虫害信息、更改用户密码及退出系统、留言等功能。管理员分为总站管理员和分站管理员,不同管理员给予不同权限。此系统的建立对安徽省水稻病虫害的预测与防治具有现实意义。 相似文献
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由格兰氏阴性菌 Erwinia amylovora引起的梨火疫病对梨树、苹果树以及一些观赏性植物具有极大的破坏性。研究表明自然界中存在不含有pEA29质粒的E. amylovora菌株,基于质粒pEA29序列设计的分子检测方法则不能检测出该菌株。本研究采用两对引物,分别来自染色体和pEA29质粒,同时在一个反应体系中进行PCR反应,扩增片段长度分别为1.6 kb和1.0 kb,可特异性检测不含有pEA29质粒的菌株。该方法可以简单、快速、准确地检测梨火疫病原细菌。 相似文献
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步双重PCR法检测梨火疫病原细菌(Erwinia amylovora) 总被引:2,自引:0,他引:2
由梨火疫病原细菌(Erwinia amylovora)导致的火疫病(fire blight)是梨、苹果及其它蔷薇科植物上的毁灭性病害,我国将其定为对外一类检疫性有害生物。该病随种苗、果实及包装材料传播。目前国际上所建立的E.amylovora分子检测技术主要基于该病菌所含有的pEA29质粒序列,研究发现失去质粒的人工突变菌株的致病力下降,认为质粒对于梨火疫病菌的致病力是至关重要的。虽然带有pEA29质粒的梨火疫病菌菌株在自然界中占有绝对的数量,但Llop et al.(2006)报道了自然侵染的植物中存在具有致病力但不含pEA29质粒的梨火疫病菌(IVIA1614-2a菌株)。 相似文献
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基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统 总被引:25,自引:14,他引:11
基于图像处理和深度学习技术,该研究构建了一个基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统。针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况,采用了一种复合颜色特征(combinations of color features,CCF)及其检测方法,通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合,实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像,构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集,并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了12倍。基于扩充后的数据集,构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。系统试验结果表明,针对含有光照不均匀和复杂背景等噪声的黄瓜病害图像,该系统能够快速、准确的实现温室黄瓜病斑图像分割,分割准确率为97.29%;基于分割后的温室黄瓜病斑图像,该系统能够实现准确的病害识别,识别准确率为95.7%,其中,霜霉病识别准确率为93.1%,白粉病识别准确率为98.4%。 相似文献
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系统针对国际或境外可能传入的重大植物疫情,开展阻截技术与管理系统研发,实现动态显示国内相关地区重大植物疫情发生情况、植物疫情多方式查询、风险自动评估,并提出阻截措施和意见,为农业部重大植物疫情的监测和阻截提供技术支撑。 相似文献
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1994年在深圳农科中心花卉大棚中的巴西铁、文心兰和火鹤植株上,发现国内外尚未报道的细菌病害;巴西铁叶枯病,文心兰心腐病和火鹤叶枯病。病原细菌的主要细菌学性状试验结果表明,巴西铁叶枯病菌为菠萝欧氏杆菌(ErwiniaananasSerrano)的一个菌株,文心兰心腐病和火鹤叶枯病均为兰欧氏杆菌[E.cypripedii(Hori)Bergeyetal.]的菌株之一。 相似文献
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Epidemiology of fungally-transmitted viruses 总被引:1,自引:0,他引:1
M.J. Adams 《Soil Use and Management》1990,6(4):184-188
Abstract. The recent spread of sugar-beet rhizomania and barley yellow mosaic virus in Europe has stimulated fresh interest in plant viruses with soil-borne fungal vectors. Although there are at least 20 such viruses, most of which cause diseases of important field crops, there are many gaps in our knowledge of their epidemiology because much research has concentrated exclusively on the viruses. The vectors are lower fungi that are obligate parasites of plant roots and are therefore difficult to study experimentally. Resting spores containing virus can survive indefinitely in soils but effects of rotation have not been greatly studied. There is no quantitative information relating inoculum levels of fungus and virus to disease development. Only limited information is available about inoculum distribution in soil and factors affecting its potency. The diseases are mostly dispersed by soil movement during agricultural operations but some features of disease distribution in infested fields await adequate explanation. Little is known about interactions with other micro-organisms. 相似文献
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