早熟鲜食枣新品种——李府贡枣

李府贡枣是从合肥地方枣种质资源中选育出的早熟、丰产、优质鲜食枣新品种,2009年12月通过了安徽省林木品种审定委员会审定。果实圆形,平均单果重13．97g,最大18．1g。果面光滑,皮薄,完全成熟时呈赭红色。果肉绿白色,多汁,     

多通道深度可分离卷积模型实时识别复杂背景下甜菜与杂草

针对实际复杂田间环境下杂草与作物识别精度低和实时性差的问题,为减少弱光环境对分割识别效果的影响,实现甜菜与杂草的实时精确分割识别,该文首先将可见光图像进行对比度增强,再将近红外与可见光图像融合为4通道图像;将深度可分离卷积以及残差块构成分割识别模型的卷积层,减少模型参数量及计算量,构建编码与解码结构并融合底层特征,细化分割边界。以分割识别精度、参数量以及运行效率为评价指标,通过设置不同宽度系数以及输入图像分辨率选出最优模型。试验结果表明:本文模型的平均交并比达到87.58%,平均像素准确率为99.19%,帧频可达42.064帧/s,参数量仅为525 763,具有较高分割识别精度和较好实时性。该方法有效实现了甜菜与杂草的精确实时识别,可为后续机器人精确除草提供理论参考。     

农药胁迫对生菜叶片叶绿素荧光图像参数的影响

对生菜(Lactuca sativa)分别均匀喷洒浓度为70、140、280μg/L的杀虫剂氰戊菊酯,以清水为对照,以意大利全年耐抽薹生菜为试材,结果表明,随着农药浓度的增加,光系统Ⅱ的最大光化学效率、实际光化学效率、光化学淬灭系数和相对电子传递速率均下降,非光化学淬灭系数、非调节性能量耗散的量子产额和调节性能量耗散的量子产额上升,综合影响造成光系统Ⅱ的中心活性区域缩小、光合速率下降。另外生菜叶片自身的光化合保护机制能在一定程度上减轻农药的胁迫作用。与对照相比,光系统Ⅱ的实际光化学效率受农药影响最大,喷洒浓度为280μg/L的杀虫剂会对生菜光合作用过程产生持续性的、不可逆转的影响。     

市级土地利用总体规划中的问题及实施建议--以黑龙江省绥化市为例

以黑龙江省绥化市为例,结合绥化市2006年土地利用总体规划及其实施情况资料数据,分析了绥化市土地利用总体规划采取的主要措施、取得的成效及存在的问题,构建了土地利用规划实施体系,提出保障规划有效实施的对策建议:加大对土地利用规划的宣传力度,建立土地利用规划修改评价机制,提升规划实施的技术手段,加大规划实施执法检查力度,减少行政干预,完善公众参与机制。     

早露蟠桃在合肥地区的适应性及栽培技术研究

早露蟠桃系北京市农林科学院林果研究所用“撒花红蟠桃”与“早香玉”杂交培育而成的特早熟蟠桃新品种。安徽省农业科学院园艺研究所于 2 0 0 0年引进 ,在 2 0 0 0～ 2 0 0 4年对其植物学特性、物候期、果实经济性状、丰产性、适应性等进行了观测 ,结果表明 :它具有结果早、丰产、稳产、果实味甜、品质好、市场价高等优点 ,在合肥地区具有较高的推广价值。     

《园艺植物组织培养学》教学改革的思考与探索

分析了《园艺植物组织培养学》教学中存在的问题,提出了相应的教学改革方案。     

一种新小波图像降噪方法在农业采摘中的应用

机器人在田间采摘果蔬过程中必然受到多种图像噪声的影响,在利用小波进行图像降噪时,出于最大限度保存图像信息考虑,阈值的选择是一个最重要的环节。提出一种新的基于小波变换的非线性阈值函数,这种函数兼顾了最优阈值和阈值函数这两个降噪的最重要因素,从而获得最佳的效果。试验证明,这种方法降噪效果良好,与传统的软阈值、硬阈值函数相比,不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且在视觉上也更加清晰。     

嘎拉苹果单芽系组培苗的获得

以皇家嘎拉苹果芽为外植体,研究不同消毒方法、消毒时间、不同防褐化措施和不同激素配比对组培苗获得的影响。结果表明:嘎拉芽消毒选择0.1%HgCl2消毒7 min为宜;接种前使用4 g/L PVP、接种后暗培养10 d左右可以较有效地减轻褐变;诱导、增殖培养基是MS+BA 2.0 mg/L+NAA 0.1 mg/L,继代、扩繁培养基是MS+BA 0.5 mg/L+NAA 0.1 mg/L;继代周期以28~30 d为宜。     

高光谱图像技术在掺假大米检测中的应用

为了有效判别出优质大米中是否掺入劣质大米,该文研究了一种针对大米掺假问题的快速、无损检测方法。从市场上购买了东北长粒香大米和江苏溧水大米,按纯东北长粒香大米、3∶1、2∶2、1∶3和纯江苏溧水大米共5个掺合水平进行大米试验样本的制备。利用可见-近红外高光谱图像采集系统(390~1050 nm)获取了200个大米样本的高光谱图像。采用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(region of interest,ROI),并提取出所有样本在ROI内的平均高光谱数据。采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立全光谱波段下的大米掺假判别模型,径向基(radial basis function,RBF)核函数模型交叉验证准确率为93%、预测集正确率为98%。由于高光谱信息量大、冗余性强且受噪声的影响较大,该文采用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)分别对大米高光谱图像和高光谱数据进行处理,从特征选择和特征提取2个角度对原始高光谱数据进行处理,通过主成分权重系数图选择了531.1、702.7、714.3、724.7、888.2和930.6 nm 6个特征波长,通过留一交叉验证法(leave-one-out cross-validation,LOOCV)确定并提取出PCA降维后的最优主成分数(number of principal component,PCs)为9。最后分别将优选出的特征波长和提取出的最优主成分数作为模型的输入,建立SVM模型。试验结果表明,基于特征波长SVM模型的交叉验证准确率为95%、预测集正确率为96%,基于最优主成分数SVM模型的交叉验证准确率为94%、预测集正确率为98%。该研究结果表明,该文建立的基于特征波长和基于最优主成分数的SVM模型均具有较优的预测性能,且利用高光谱图像技术对大米掺假问题进行检测是可行的。     

农业信息化与区域经济的发展

农业信息化建设对于社会主义新农村建设有着深远的影响,农业信息化对于区域经济发展的作用也是巨大的.农业信息化能够推动区域经济发展,为区域经济可持续发展奠定坚实的基础.