太湖河蚬与2种蚌营养价值比较分析

对产于太湖的河蚬和背角无齿蚌、褶纹冠蚌的粗蛋白、粗脂肪、灰分、水分、氨基酸含量等进行了较全面的测定。蛋白质含量低于我们经常食用的一些食物,但是氨基酸含量还是较为全面和丰富的。3种动物必需氨基酸总量略低于鸡蛋蛋白标准,而与WHO/FAO标准没有显著差异。     

基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病病情诊断及分类

【目的】柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是一种无法根治且易扩散的病害,建立柑橘黄龙病病情诊断及分类的方法,以及时发现并去除病株,防止感染其他果树。【方法】基于高光谱成像技术,利用最小噪声分离变换进行降维去噪、像元纯净指数获取纯净像元并建立训练集,通过Fisher判别法对柑橘黄龙病病情进行鉴别并分类。【结果】通过对训练集设置适当的门限值,柑橘黄龙病病情识别正确率达90%以上。【结论】利用高光谱技术进行柑橘黄龙病病情诊断具有较高的可行性。     

几款现代农业机械介绍

<正>现今,农业机械使用已越来越广泛,根据不同地形选择适合的农机会使农业生产事半功倍,现介绍以下几款适用湖南地区的实用现代农业机械供参考。一、履带自走式旋耕机（图1）1.研发背景由于大机械操作年复一年在水田行走作业,很多水田泥脚越来越深,对水田泥脚的破坏性日益凸显,甚至出现大机械难以下田的情况,严重影响机械化推进,对水田泥脚的破坏,也导致田块漏水漏肥严重。2.产品优势一是多功能,可以旋耕、开沟、     

柑橘树冠层叶密度高光谱信息反演试验分析

以地物谱仪作为核心的数据采集平台采集光谱数据后通过计算机进行处理拟合,利用光谱分析软件ViewSpecPro,辅助以Excel、SPSS等数据统计软件进行光谱数据反演,探究柑橘树冠层光谱的4种形式与叶面积指数(leaf area index,LAI)的相关性,从而利用相关性最高的光谱参数对LAI进行定量化模拟估算和实时采集。结果表明,LAI与光谱信息系数NDVI、ρ550的反射能量、ρ850的反射能量、一阶导数、红边幅值、红边面积等的拟合方程相关系数(R)分别为0.886、0.906、0.871、0.912、0.798、0.870,相应方程的显著水平P0.05。NDVI、红边幅值和红边面积与LAI都达到较高的相关水平,可以对柑橘树冠层LAI进行模拟估算。     

基于卷积神经网络遥感图像的荔枝花期长势评估

【目的】通过无人机获取荔枝冠层的遥感图像,评估每棵荔枝的开花率,以期为后续荔枝花期疏花保果、精准施肥施药提供决策依据。【方法】以遥感图像为研究对象,利用实例分割的方法分割每棵荔枝冠层后,结合园艺专家的综合判断,按开花率为0、10%～20%、50%～60%、80%及以上将开花率分为4类,使用ResNet、ResNeXt、ShuffleNetv2进行开花率分类比较,试验过程中发现ShuffleNetv2在识别准确率、参数量、训练和验证时间都有很大优势;在ShuffleNetv2上引入了空间注意力模块(Spatial attention module,SAM)后,增加了模型对位置信息的学习,在不显著增加参数量的情况下,提升荔枝冠层花期分类的精度。【结果】通过对多个主流深度神经网络的比较分析,ResNet50、ResNeXt50、ShuffleNetv2的分类精度分别达到85.96%、87.01%和86.84%,而改进后的ShuffleNetv2分类精度更高,达到88.60%;ResNet50、ResNeXt50、ShuffleNetv2和改进后的ShuffleNetv2对测试集单张冠层图像验...     

基于文献计量学的2001-2020全球农用无人机研究进展

在数字农业时代下,无人机或将成为推动农业数字化的一大关键。为了宏观掌握农用无人机的发展动态,了解农用无人机在国内外的研究前沿和应用热点,该研究基于Web of Science核心论文集、Derwent Innovations Index德温特创新索引数据库等5个数据源,采用数理统计及文献计量法对2001-2020年累计20年间农用无人机领域内发布的期刊论文及发明专利进行分析。分析结果显示,农用无人机从2014年起研究进展驶入高速,2016-2018年达到高热期,2020年农用无人机论文产出达1 232篇,专利达1 970件;中国、美国是农用无人机现阶段的主要研究国家,两者累计论文发表量超过总统计数量的45%,中国占21.43%,美国占24.60%,特别地,专利数量中国约占总数的83.41%,西班牙最早奠定了农用无人机的研究理论基础,其中,中美机构间、欧洲各国机构间研究合作联系较为密切;农用无人机论文的学科领域主要涉及遥感和环境科学,分别占论文总量的30.22%和24.79%,专利的技术领域主要涉及释放物质用飞行器、特殊用途飞行器及液体喷施设备,分别占专利总量的30.03%、23.66%和21.01%,具体研究内容分为农用无人机的平台搭建及农业应用两方面,农业应用包含农业信息采集及农业物料释放两类场景;目前的研究前沿为农业大数据挖掘及农业数字模型搭建,实际应用重心向低空遥感喷施、能源续航倾斜。综上,农用无人机仍处于活跃的发展状态,应用场景日趋丰富,纵向发展稍有阻滞,未来可能会在畜牧业和渔业上挖掘到崭新的研究应用方向。     

早熟梨套袋应注意的问题

早熟梨套袋栽培不但可明显改善果实的外观和品质,而且增效显著.但部份果农对套袋技术不甚了解或掌握不好,不但没促优增效,反而造成了不应有的损失.因此,应引起重视.     

从红蜘蛛为害叶片的高光谱图像中识别受害区域

探索从红蜘蛛为害叶片的高光谱图像中识别受害区域的方法,内容包括:1采集20片受害区域色素差异较明显的柑橘叶片的高光谱序列图像,从各叶片的高光谱序列图像中选取522、647和667nm等3个与叶片色素含量具有较高相关性的特征波段的高光谱图像,计算667/522、667/647和647/522等3个特征波段的高光谱图像的比值图像及其二值图像,识别叶片中的受害区域;2计算自动识别和人工识别间的误差,检验算法的识别效果。结果表明:从柑橘红蜘蛛为害叶片的RGB图像或单一波段的高光谱图像中无法直接和自动识别叶片的受害区域;667/647和667/522两个特征波段反射率比值的比值图像均能够有效地抑制高光谱图像中叶片周围的光噪声,进而还原叶片的外形轮廓;从667/522特征波段反射率比值的比值图像中识别叶片受害区域的平均准确率达92.84%,在3个比值图像中识别效果最好;识别算法能够通过计算机编程自动实现,可作为深入研究红蜘蛛的发生和为害规律的技术手段。     

基于调制荧光检测技术的柑橘黄龙病诊断

【目的】实现柑橘黄龙病的及时诊断,防止病情扩散、保障柑橘生产。【方法】运用基于调制荧光检测技术的超便携式调制叶绿素荧光仪MINI-PAM获取柑橘Citrus reticulata叶片荧光参数,通过概率神经网络对荧光数据进行建模及分类处理,以鉴定并区分健康的、非黄龙病黄化的以及黄龙病的柑橘植株。【结果】该方法对所有类别的诊断准确率均高于76.93%,有些类别分类准确率甚至可达100%。【结论】基于概率神经网络的柑橘黄龙病调制荧光检测技术用于鉴别柑橘黄龙病病情具有一定的可行性和推广性。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘黄龙病植株的监测与分类

柑橘黄龙病(Huanglongbing,HLB)是柑橘产业的毁灭性病害,及早发现并挖除病株是防治HLB的有效手段。通过无人机低空遥感监测大面积果园,可大大减少HLB排查工作量和劳动力。该文获取了无人机低空柑橘果园的高光谱影像,分别提取并计算健康和感染HLB植株冠层的感兴趣区域的平均光谱,并对初始光谱进行Savitzky-Golay平滑、异常数据剔除和光谱变换,得到原始光谱、一阶导数光谱和反对数光谱3种光谱,对这3种光谱采用主成分分析法进行降维,与全波段信息比较,分别采用k近邻(kNN)和支持向量机(SVM)进行建模和分类。结果表明,以二次核SVM判别模型对全波段一阶导数光谱的分类准确率达到94.7%,对测试集的误判率为3.36%。表明低空高光谱遥感监测HLB的手段具有可行性,可大大提高果园管理效率和政府防控病情力度。