土壤耕作层O_2含量对黄瓜各生育期根系生长特性的影响

为研究土壤耕作层不同深度O_2含量对黄瓜各生育期根系生长特性的影响,在大棚内采用不同增氧灌溉方式(A2:每2h加氧灌溉,A4:每4h加氧灌溉,A8:每8h加氧灌溉,CK:不加氧处理)对盆栽黄瓜各生育期进行增氧处理。测定土壤耕作层不同深度O_2含量和黄瓜各生育期的根系活力、根系农艺性状、根系健康指数等指标。结果表明:1)根系活力、根系农艺性状、根系健康指数等指标在黄瓜幼苗期表现为A4A2A8CK,而初花期和结瓜期表现为A2A4A8CK。2)相关性分析表明,土壤耕作层O_2含量与根系活力,根系农艺性状,根系健康指数呈显著正相关,且土壤耕作层O_2含量与根系各指标相关系数:初花期结瓜期幼苗期。由此推断,土壤耕作层O_2含量对黄瓜各生育期根系生长有重要影响,在黄瓜幼苗期适量的O_2更利于根系的生长,而在初花期和结瓜期充足的O_2能有效的促进根系生长。     

基于改进Gmapping算法的果园二维环境地图精准构建

果树树冠的季节性变化及果树成长和衰老造成的果树特征变化会影响已构建的果园三维环境地图的匹配，故本文提出一种基于改进Gmapping算法的果园二维环境地图精准构建算法。首先该算法对Gmapping算法的前端里程计和后端优化部分分别进行改进，以提高果园二维环境地图的构建精度。对于前端里程计部分采用改进的R-GPF地面分割方法提高其初始定位精度，对于后端优化部分采用BAT启发式自适应重采样方法提高其最终定位精度。然后进行梨园环境对比试验。通过改进R-GPF方法与原始R-GPF方法的对比，改进R-GPF方法的激光雷达里程计输出频率可达到15.58Hz，最大横向偏差小于25cm，横向偏差均值为12.7cm，标准差为 13.4cm，其各方面性能都优于原R-GPF方法的激光雷达里程计。通过新算法与基于原R-GPF的Gmapping算法对比，新算法所得的梨树列间距离偏差始终保持在20cm范围内，行间距离偏差均值为10.3cm，标准差为6.3cm，比基于原R-GPF的Gmapping算法分别减小50%、43.41%和32.26%；同时，梨树行间距离偏差相对于里程计横向偏差的减小侧面反映出后端BAT启发式自适应重采样方法的有效性。本文提出的算法能够提高果园二维地图构建精度，可以满足后续重定位、导航等作业的精度要求。