如何保住纽荷尔脐橙的优良品质

纽荷尔脐橙外观美,内质优,商品性好,是一个优良的脐橙品种。它是华盛顿脐橙芽变培育而成,其性状不十分稳定,如果在繁育、栽培过程     

秭归纽荷尔脐橙气候区划的探讨

纽荷尔脐橙在经过多年的试验和观察后,其品性表现良好,适应了秭归的气候环境,特别是秭归县从纽荷尔中优选出来的长红脐橙表现更是不凡.本文所探讨脐橙气候区划是从脐橙对气温、积温等气象因子的反应出发,确定了其关键性的气候指标,对秭归县栽植的脐橙种类进行了气候分区,确定其农业气候上的适宜程度.     

纽荷尔脐橙高产优质栽培技术

纽荷尔脐橙高产、优质,适合南方湿热地区推广种植。介绍了其高产优质栽培技术,包括建园、定植、幼龄树管理、促花、挂果树管理、整形修剪等方面内容,以期指导果农生产。     

纽荷尔脐橙病虫害综合防治技术

在生产实践中,病虫害对纽荷尔脐橙的果实产量和品质影响很大。因此,要加强对纽荷尔脐橙病虫害的控制,在防治技术上采用物理和化学相结合的综合防治技术,合理科学应用药剂,从而达到稳产、优质、经济效益高的目的。     

基于光谱技术识别不同农药污染脐橙的研究

用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光谱区间及波长,并建立了支持向量机(Support Vector Machines,SVM)定性分析模型.实验供试农药为灭多威、氰戊菊酯和氧乐果3种.通过GA来搜寻整个波段范围(460～1 800 nm),将得到的9个最佳特征光谱区间所包含的波长(共318个)作为SVM建模的输入变量,对识别被3种农药污染脐橙的准确率为100%.并继续应用GA优化,得到71个特征波长,此时建立的SVM模型的识别准确率为99.57%.虽然识别的准确率有所下降,但是模型的复杂程度得到了很大的优化,其输入变量减少到71个.实验结果表明利用可见/近红外光谱技术结合SVM方法可以有效识别被不同农药污染的脐橙.     

用主成分分析法选择纽荷尔脐橙品质的评价因素

分析了中国24个产地纽荷尔脐橙成熟果实的单果重、果形指数、可溶性固形物含量、可滴定酸含量、Vc含量、果皮厚度、出汁率、果皮亮度值、果皮红色度、果皮黄色度等10个品质指标。主成分分析结果表明,6个主成分的累计贡献率达到92．16％,系统聚类结果显示可溶性固形物(或果皮红色度)、可滴定酸、Vc、出汁率、果皮亮度值(或果皮黄色度)、单果重(或果形指数或果皮厚度)共6个品质指标可以反映纽荷尔脐橙品质的绝大部分信息,从而简化了果实品质的评价因素,为制订评价纽荷尔脐橙品质指标提供了理论依据。     

纽荷尔脐橙低产果园改造技术

2000年溪潭镇开始引进纽荷尔脐橙试种,现全镇种植面积达到200hm2。由于部分果农建园与管理粗放,造成部分果园植株老化、产量低、品质差、效益低。笔者从2006年开始指导低产果园的改造技术,现将纽荷尔脐橙低产的原因及改造技术作以阐述。     

纽荷尔脐橙及其果形变异体的AFLP分析

为揭示荷尔脐橙及其果形变异体在DNA 水平上的差异,采用AFLP分子标记,从120对EcoRI/MseI酶切引物中筛选出具有多态性的3个引物对,对纽荷尔脐橙(Citrus sinensis L.Osbeck)及其果形变异体进行了扩增,共扩增出138条带,其中4条具有多态性,多态性比例占2.79 %.利用遗传多样性分析软件NTSYSpc 2.1软件进行统计分析,得到品种(系)间的遗传距离为0.007 353 0.说明,长圆形纽荷尔脐橙的形状特异性受遗传物质的控制,而不是受环境影响产生的变异.     

纽荷尔脐橙特征特性及高产栽培技术

纽荷尔脐橙以其外观商品性好、品质优良、果肉细嫩化渣而深受消费者和种植户的喜爱,是寿宁县近年来引进的优良品种之一,已成为当地农民增收的经济增长点。特介绍纽荷尔脐橙的栽培技术,主要包括选地建园、栽植苗木、整形修剪、肥水管理、疏花疏果、病虫害防治等内容。     

基于不同传感器的纽荷尔脐橙叶片叶绿素含量检测技术评价

【目的】研究基于不同传感器的叶片叶绿素含量监测方法,探索建立轻简、高效的柑橘叶绿素含量监测技术。【方法】以枳砧纽荷尔脐橙当年生春梢叶片为试材,采用便携式地物光谱仪FieldSpec4、数字图像技术、荧光及多酚含量测量仪Multiplex?Research和SPAD 502分别获取叶片光谱反射率、图像信息、荧光值和叶绿素含量,分析各数字化指标、叶片光谱指标、荧光值与叶绿素含量（SPAD值）的相关性。基于不同指标采用偏最小二乘法（partial least squares regression,PLS）及内部交叉验证构建叶绿素含量定量反演模型,并进行模型精度检验以及各传感器监测叶片叶绿素含量的可行性评价。【结果】 基于地物光谱仪FieldSpec4、荧光及多酚含量测量仪Multiplex?Research、数字图像技术获得参数信息与叶片叶绿素含量均呈极显著相关,模型拟合度较好,相关系数均在0.7以上。其中,通过地物光谱仪获取的532 nm、586 nm与705 nm特征波段光谱数据经一阶导数（FD）预处理建立的偏最小二乘法（PLS）预测模型效果最优,MRE=1.80%,RPD=3.801。其次为基于数字图像分析技术以G-B作为特征参数建立一元二次回归模型,MRE=1.98%,RPD=3.946。以及基于荧光及多酚含量测量仪Multiplex?Research获取的特征荧光参数建立PLS模型,MRE=2.37%,RPD=4.807。【结论】地物光谱仪、Multiplex?Research、数字图像技术均可应用于纽荷尔脐橙叶片叶绿素含量的估测。其中,以地物光谱仪FieldSpec4预测精度相对最优,Multiplex?Research便捷程度最高,数字图像技术用于大批量样品的测定操作性相对较强。     

基于可见/近红外光谱的黄河口区土壤盐分及其主要离子的定量分析

【目的】定量、准确地监测盐渍土,对其防治和农业可持续发展至关重要,论文旨在明确黄河口区土壤盐分及其主要离子的特征光谱,建立适用于该区域的土壤盐渍化定量分析模型,提高其定量分析的精度和稳定性。【方法】首先以山东省垦利县为研究区,于2014年10月5—9日野外采集代表性土样96个,对土样风干后,采用土壤化学分析方法室内分析盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量,并采用美国ASD Fieldspec 3光谱仪测定土样可见/近红外高光谱数据,对光谱反射率进行去噪、一阶导数变换等预处理;然后基于盐分及其主要离子不同含量的样本光谱分析盐分及其主要离子的光谱响应,在此基础上,对样本的土壤盐分及其主要离子含量与反射率的一阶导数光谱进行逐波段的相关分析,按照相关系数高且显著的原则,选取各自的敏感波段,再根据敏感波段的交叉情况选取集中波段为特征波段,进而选取特征波段中具有极值相关系数的波段作为显著特征波段,综合确定表征土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的特征光谱;最后分别采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)方法构建土壤盐分及其主要离子的定量高光谱分析模型。【结果】研究区土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))含量的光谱曲线形状和走势整体一致;土壤盐分及其主要离子(Cl~-、Na~+、Ca~(2+))的光谱响应谱区为1 320—1 495、1 790—1 920、2 120—2 290 nm;基于相关分析的土壤盐分及其主要离子的敏感谱区为1 490—1 520、1 890—1 930nm;最后综合光谱响应及相关分析确定土壤盐分及其主要离子的特征波段为1 493、1 801、1 911和2 289 nm,显著特征波段为1 493和1 911 nm。模型结果显示基于2个显著特征波段反射率一阶导数的模型精度均与4个特征波段的模型精度相当,表明显著特征光谱作为盐分及其主要离子的特征光谱进行其定量分析的有效性。比较3种建模方法,RF模型的预测效果最好,SVM模型次之,而MLR模型精度最低;对于盐分、Cl~-和Na~+,3种方法构建的模型均可有效地用于其定量分析,精度较高且稳定,然而Ca~(2+)预测精度还有待提高。通过综合比较分析,基于显著特征波段(1 493和1 911 nm)反射率一阶导数构建的随机森林(RF)模型对盐分、Cl~-和Na~+均具有较好的估测精度和稳定性,也可用于Ca~(2+)的定量估测。【结论】基于光谱响应及相关分析综合确定盐分及其主要离子的显著特征光谱(1 493和1 911 nm反射率一阶导数),进而采用随机森林方法构建盐分及其主要离子的定量估测模型,适用于黄河口区土壤盐渍化信息的有效提取。     

近红外光谱技术在玉米种子活力检测中的应用研究

利用近红外光谱和BP神经网络建立玉米种子活力的快速无损检测模型。首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,分别采集样本的近红外光谱。对原始光谱进行矢量归一化预处理以消除光谱噪声。然后利用主成分分析(PCA)方法提取光谱特征,作为BP神经网络的输入,依据预处理及特征提取构建出BP神经网络种子活力检测模型。试验结果表明,该识别方法的准确率为90.3%,平均识别时间为27.36 ms。研究结果为玉米种子活力的快速无损检测提供了理论依据和实用方法。     

基于不同分类器的农用地分类提取

【目的】分析Landsat 8 OLI卫星遥感影像数据面向农用地分类的实际应用方法和效果,以新疆奇台县南部为研究对象。【方法】使用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和神经网络(Neural Net)三种分类器进行研究区农用地分类对比。【结果】通过对三种分类器参数设置参数精度检验,利用上述三种算法对农用地地物分类进行精度评价,在整体分类精度中,支持向量机算法(SVM)<随机森林算法(RF)<神经网络算法(Neural Net),分类精度分别为:90.75%,94.30%和94.84%。【结论】神经网络方法(Neural Net)在该地区的农用地物整体分类上,比支持向量机(SVM)和随机森林法(RF)相比具有一定的优势,并获得较好的分类精度。     

基于声波信号的HHT和Multi-PCA无损检测鸡蛋蛋壳裂纹

采用自行搭建的声波信号响应装置对实验中裂纹鸡蛋样本的蛋壳裂纹随机分布进行无损检测。利用端点检测等方法对声波信号(采集点在鸡蛋赤道部位)进行预处理,然后采用Hilbert Huang变换(HilbertHuang transform,HHT)和多重主成分分析(Multi-PCA)对预处理之后的声波信号进行分析,分别提取声波信号在时域和频域上的主要特征参数,用于鸡蛋蛋壳裂纹的分类检测。结果表明,当鸡蛋蛋壳裂纹大小和位置均随机分布时,由HHT和Multi-PCA提取的特征参量经由支持向量机(support vector machine,SVM)模型和人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型均可达到较高识别率。在SVM模型中,采用径向基核函数的效果最好,检测精度高达90%;在ANN模型中,整体回归系数可达0.924 76,检测精度为86.70%。     

基于机载LiDAR和光学遥感数据的热带橡胶林叶面积指数反演

叶面积指数（LAI）作为表征植被冠层结构的重要参数,一直是气候变化和生态研究中的热点,遥感技术的发展为大范围叶面积指数的获取提供了可能。以景洪市热带橡胶林为研究对象,以机载LiDAR和Landsat8/OLI为信息源,结合44块样地实测数据,使用支持向量机回归(SVR)、BP神经网络(BPNN)和偏最小二乘回归(PLSR) 3种模型,在前期建立基于林分水平的LAI估测模型的基础上,进一步构建区域尺度的LAI反演模型,实现景洪市橡胶林LAI的反演。结果表明,基于LiDAR的林分水平模型中,SVR模型最优,决定系数（R²）为0.76,相对均方根误差（rRMSE）为17%,估测精度（P）为83%;以SVR模型估测结果作为区域尺度遥感反演模型的先验样本,结合Landsat8/OLI数据的BP神经网络模型反演效果最好,估测精度达76%。