基于Mean-shift和提升小波变换的棉花叶片边缘的图像检测

该文提出了一种基于Mean-shift和提升小波变换的具有复杂背景的棉花叶片边缘检测算法。该方法首先用Mean-shift算法对彩色图像进行平滑,然后对平滑后的图像进行提升小波变换,以将平滑后的图像进行灰度增强。最后基于Canny算子对图像进行边缘检测。该算法能有效减少非边缘噪声,并且能够有效提取相互重叠叶片的边缘。与传统边缘检测方法边缘检测结果进行对比,该方法能够更加鲁棒地提取复杂背景下的重叠叶片边缘,其有效性和准确性是很明显的。     

地面覆盖对核桃树干液流变化动态的影响

为探明地面覆盖对核桃树干液流变化动态的影响,以盛果期核桃为试验材料,对各试验树进行连续观测。结果表明:从核桃茎流通量的典型日变化特征来看,晴天各处理的树干液流日变化呈单峰曲线,阴天呈多峰曲线,各处理变化趋势一致。在干旱季节(6月份),覆盖有机肥、覆盖碎木屑及对照的日最大茎流通量分别为8 183.86、5 765.06、7 269.31 g·h~(-1),处理间差异显著;在雨季(8月份),各处理日最大茎流通量分别为6 468.12、5 670.28、7 093.32 g·h~(-1),处理间差异不显著。晴天各处理的日累积茎流通量分别为72 373.52、54 797.61、62 674.55 g,处理间差异显著;阴天各处理的日累积茎流通量分别为54 945.03、47 248.34、48 476.46 g,处理间差异不显著。各处理的茎流通量与土壤温度的相关系数均达0.9以上,而覆盖处理的茎流通量与土壤温度的相关系数均在0.95以上;各处理的茎流通量与土壤含水量的相关系数均达0.85以上。     

作物表型组学测量方法综述

随着世界人口的增长,粮食安全问题变得日益严峻,培育新的作物品种是解决粮食危机的一种有效途径。传统的作物表型测量人工成本高,工作效率低,不能为育种学家提供充足的数据,阻碍了育种的发展,因此改进表型测量方法是十分迫切的。育种学家多关注作物的形态学参数和生理学参数,多种传感器已经被应用于作物的参数测量。本文对一些表型参数测量方法进行了分析与比较,包括作物高度、叶片参数、株间距、叶绿素含量、水分胁迫指数、生物量等。同时,也对一些可用于多种参数测量的复合测量平台进行了总结。此外,本文指出了表型测量中的不足,应该改进当前的一些测量方法,以降低表型测量的成本,提高测量效率。     

温室绿熟番茄机器视觉检测方法

针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函数(FNCC,fast normalized cross correlation)方法对果实的潜在区域进行检测,再通过基于直方图信息的区域分类器对果实潜在区域进行分类,判别该区域是否属于绿色果实,并对非果实区域进行滤除,估计果实区域的个数。与此同时,基于颜色分析对输入图像进行分割,并通过霍夫变换圆检测绿色果实的位置。最终对基于FNCC和霍夫变换圆检测方法的检测结果进行融合,实现对绿色番茄果实的检测。当绿色果实和红色果实同时存在时,将绿色果实检测结果与基于局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法的红色番茄果实检测结果进行合并。算法通过有机结合纹理信息、颜色信息及番茄的形状信息,对绿色番茄果实进行了检测,解决了绿色番茄与叶子、茎秆等背景颜色接近等难题。文中共使用了70幅番茄图像,其中35幅图像作为训练集图像,35幅作为验证集图像。所提出算法对训练集图像中的83个果实的检测正确率为89.2%,对验证集图像中105个果实的检测正确率为86.7%,为番茄采摘机器人采摘红色和绿色成熟番茄奠定了基础。     

急性阑尾炎手术治疗与保守治疗效果比较

目的:讨论急性阑尾炎手术治疗与保守治疗效果。方法:研究时间为:2018年7月-2019年4月,研究观察对象为:本院收治的50例急性阑尾炎患者,将其以随机法分为对照组(保守治疗)与研究组(手术治疗),评判标准:治疗时间及治疗效果。结果:研究组患者的各治疗时间指标均低于对照组,P 0.05;研究组患者治疗有效率的100%明显高于对照组的60%,P 0.05。结论:手术对于急性阑尾炎病症的治疗效果更优,值得推广。     

2种核桃砧木苗的光合及叶绿素荧光特性研究

为了比较不同核桃砧木品种叶绿素荧光特性,以便选择健壮砧木,以核桃砧木品种V和W的组培苗为试材,分别对其生长情况、光合特性、叶绿素荧光特性及叶绿素含量进行测定,结果表明:2个砧木品种组培苗生长情况具有显著差异,同期栽植的砧木V的苗高、地径、每复叶小叶数均极显著小于砧木W,分别为3.54cm、4.86mm、9片,而叶面积整体上大于砧木W;砧木V的叶绿素b含量极显著小于砧木W,为0.28mg/g;砧木V的净光合速率(P_n)、气孔导度(G_s)、蒸腾速率(T_r)日均值均极显著小于砧木W,分别为8.78μmol/(m~2·s)、0.03mol/(m~2·s)、0.50mmol/(m~2·s);砧木V的PSⅡ电子传递量子产量(φPSⅡ)和电子传递速率均极显著小于砧木W,分别为0.80和1.79。综合分析,砧木品种W在叶绿素荧光特性等方面优于砧木品种V。     

对近期日本企业集中并购中国农业企业的研究

近来日本企业对中国农业企业的收购明显提速。日本4大财团的核心企业集体发力并购中国农业企业,收购的目标企业主要是中国农业产业化龙头企业,涉足的领域已从肉类延伸至原粮,进入的环节几乎涵盖全产业链,日本企业抢占中国市场布局中国农业企业的战略意图十分明显。因此,中国要深化对外资并购农业企业的认识,加强对外资进入农业的监管,加大对国内农业企业的扶持。     

基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数获取

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确性。使用Kinect V2、PMD CamBoard pico flexx、ZED双目视觉相机和Velodyne 16线激光雷达 4种深度传感器采集不同尺寸的香蕉吸芽点云,对比了不同深度传感器对于香蕉吸芽点云采集的效果和提取表型参数的精度。基于点云库开发了香蕉点云处理和表型参数提取算法,对从两侧获取的香蕉点云进行配准,提取了香蕉吸芽的株高、茎粗和叶面积参数。Kinect V2取得了最优的点云重建效果和表型参数获取精度,与人工测量值相比,测得株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为4.79%、9.20%、16.59%,均方根误差分别为5.46 cm、4.44 mm、197.8 cm2,决定系数分别为0.96、0.87、0.92。研究表明,Kinect V2和该文的形态参数提取方法适用于香蕉吸芽的形态参数获取,可以为果园管理提供一种快速、准确的香蕉吸芽株高、茎粗和叶面积形态参数测量方案。     

基于插值法分析施肥量和留叶数对烤烟的影响

为明确烤烟适宜的施肥量和留叶数,提升烟叶生产过程中的综合效益,以施肥量和留叶数为变量,采用正交试验设计,通过插值的方法分析了不同施肥量、留叶数对烤烟农艺性状、经济性状、品质性状的影响。结果表明：随着施肥量由450 kg·hm^-2增加至600 kg·hm^-2,烤烟长势显著提升,产量、均价、中部和上部烟叶主要化学成分协调性评价总分逐渐提高;随着留叶数由每株16片增加至20片,成熟期最大叶面积与倒3叶面积差值逐渐增大,株形呈“倒塔形”-“筒形”-“塔形”变化。产量、产值分别提高20.8%、18.8%,上等烟率、均价分别降低7.6%、1.5%,烟叶种植净收益逐渐提高,中部和上部烟叶主要化学成分协调性评价总分均呈现先升高后降低的变化趋势。在烟叶生产过程中,适度提高养分供给强度,并增加留叶数,有利于提高烟叶品质,且烟农种植净收益较高。     

日光温室作物冠层夏季光照强度与空气温湿度

针对温室内不同时间、位置的环境参数存在变异性,且随天气与季节变化,日光温室冠层光照强度、空气温度和空气相对湿度的分布差异性问题,构建了基于无线传感器网络的环境监测系统。环境感知节点部署在作物冠层位置,集成了光照强度、空气温湿度等传感器。首先,基于实时采集的温室环境数据,采用反距离加权算法进行插值分析,得到环境参数的离散曲面;其次,通过基于质心坐标的K-means聚类算法,得到了温室内连通及非连通区域的代表性特征点;最后,采用半变异函数与变异系数方法对温室环境的空间变异性与时间变异性进行分析。实验结果表明,夏季日光温室在下午表现为高温与高光照,08:00、16:00的光照强度分别为12:00的24.2%、72.9%,08:00的空气温度（27.7℃）较12:00、16:00低约6.0℃,对应的空气湿度（90%）高约30%。晴天最大光照强度分别为阴天、雨天的1.4倍和4.6倍,晴天、阴天最高空气温度高于雨天（29.5℃）约6℃,最小空气相对湿度远低于雨天（84%）。夏季日光温室晴天与阴天表现为高温和低湿,雨天表现为高湿和低光照。各环境参数中,光照强度的空间变异性最强,变程为10.34m。空气温湿度的空间变异性较弱,整体分布均匀。光照强度、空气温度和空气相对湿度的时间变异性均为中等变异程度。环境参数的特征点及时空变化规律有助于日光温室传感器的高效部署,为揭示作物与环境的交互作用提供了基础。