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本软件综合运用各种最新的信息技术以及主动式网关技术,将无线通讯网、固定电话网和互联网络连接在一起,实现信息的无缝跨接,拓宽了互联网络上应用系统的服务范围。农业专家或农技推广员利、用本软件可以更加方便、快捷地为基层农户提供信息服务,有效的解决了基层农户信息传递的“最后一公里问题”。 相似文献
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随着无线通信技术、射频技术、嵌入式等技术的飞速发展,无线通讯设备和系统凭借其灵活性强的优势越来越多地应用到农业中。无线信号在传播过程中会由于障碍物的存在而发生反射、散射、被吸收等物理现象,造成信号能量损耗。农田环境复杂多变,植被本身是影响信号传播的主要原因,无线信号传播特性的研究能为无线通信系统在农业中的应用提供必不可少的支持。无线信号在农田中的传播特性已经受到了众多国内外研究者的广泛关注。为此,分析了无线信号在植被中传播特性的研究现状,将已有的研究成果进行分类比较,从研究方法、传播环境、传播尺度,传播方式和极化方式等多个角度进行分析讨论。同时,对无线信号在植被中的传播特性的研究进行了总结和展望。 相似文献
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辽西‘富士’苹果CND法营养诊断研究 总被引:3,自引:1,他引:2
【目的】辽西地区‘富士’苹果的栽培面积和产量占辽宁省较大比例,但其施肥管理缺乏科学理论依据,本研究采用Compositional Nutrient Diagnosis(CND)法对辽西‘富士’果园的营养状况开展叶片分析研究,初步探明辽西地区‘富士’果园营养状况,指导果园施肥管理。【方法】以86个有代表性的‘富士’苹果园为研究试材,测定了果园产量,果实品质以及叶片中氮(N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)、镁(Mg)、铁(Fe)、铜(Cu)、锰(Mn)、锌(Zn)元素的含量。采用CND法对高生产水平果园进行划分,并对低产水平果园进行营养诊断。采用CND法对高产果园产量划分标准临界值进行确定;对果实品质的划分标准进行确定:第一,对果实品质的6个指标进行归一化;第二,对6个指标进行主成分分析,得到6个指标的综合评价得分;第三,采用CND法对果实品质综合得分进行划分,得到果实品质的划分标准临界值;选择同时满足产量和品质划分标准临界值的果园,结合专家咨询法,确定高生产水平果园的划分标准。根据高生产水平果园的营养状况确定CND法标准参比值,并以此为基础进行叶营养诊断,得到辽西‘富士’果园的叶营养状况。针对叶营养状况进行土壤营养丰缺状况的分析,得到辽西‘富士’果园的营养状况的整体情况。【结果】根据CND法的叶分析可以得到:高生产水平果园的产量划分临界值为44.556t/hm2,品质评价综合得分的划分临界值为0.792,辽西地区满足此条件的果园有13个,占总体采样园的15.12%;不同营养元素CND法叶标准参比值为:V*N=2.776,V*P=0.212,V*K=1.884,V*Ca=2.042,V*Mg=0.814,V*Fe=-2.470,V*Cu=-5.090,V*Mn=-2.631,V*Zn=-3.867,V*R=6.330;SD*N=0.173,SD*P=0.144,SD*K=0.155,SD*Ca=0.266,SD*Mg=0.307,SD*Fe=0.189,SD*Cu=0.474,SD*Mn=0.467,SD*Zn=0.325,SD*R=0.134;辽西‘富士’苹果低生产水平果园需肥顺序为:FeMnPNCaKCuZnMg。【结论】CND法使叶分析研究可同时考虑果园产量和果实品质。以此方法进行分析,辽西地区高生产水平果园的产量划分临界值为38.451 t/hm2,品质评价综合得分的划分临界值为0.792,辽西地区满足此条件的果园有13个,仅占总体采样园的15.12%;辽西地区‘富士’苹果的树体营养状况表现为Fe、Mn、P和N元素缺乏;土壤丰缺状况表现为Fe、Mn元素含量适宜,N、P元素缺乏;建议辽西‘富士’低生产水平果园的N、P、K施用采用少量多次原则,适当增加Fe、Mn元素叶面肥的施用。 相似文献
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本研究以25年生富士苹果为试材,对氨基酸硒叶面肥在苹果上的吸收运转及积累特性进行研究。结果表明,叶面喷施氨基酸硒苹果对硒元素的吸收高峰期是花后30天到果实采收,而土施氨基酸硒处理苹果对硒元素的吸收高峰期是花后45天到果实采收;喷施和土施氨基酸硒肥后,硒在苹果果实各个部位中的积累和分布发生了变化,喷施处理果皮中的硒元素含量积累较多,其次是种子和果肉;土施处理硒在苹果果实中的积累是从内到外的,首先积累到种子,然后是果肉,最后积累到果皮;在氨基酸硒硒肥施用时,叶面喷施的硒元素利用率远高于土壤施用的硒元素利用率。 相似文献
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在国内外图像处理和机器视觉技术在苹果树图像分析应用相关研究的基础上,总结了专门针对苹果树图像分割技术的研究进展。按照图像分割的技术体系,分析了苹果树图像分割技术的主要研究进展,系统地总结了图像分割算法及其在苹果树图像应用上的特点,提出了苹果树图像分割算法的演进图,展望了苹果树图像分割算法研究发展的趋势,为基于图像处理及机器视觉技术的苹果信息化技术研究提供了参考。 相似文献
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