花生田间管理与病虫害防治

正花生作为常见的经济作物,加强花生田间管理和病虫害的防治,对于促进花生种植效益的提升有着不可或缺的作用。因此,作为专业农业技术员,需要切实强化对种植户的指导,加强花生田间管理的同时注重病虫害防治,才能促进花生种植效益的提升。一、花生田间管理技术要点(一)苗期管理在花生田间管理中,苗期管理是一个十分重要的内容,应在出苗过程中做好引苗工作,确保花生的枝叶能及时从地膜中出来,苗木灌溉应及时、合理,这样才能加速花生根系的生长。浇灌材料主要是粪肥与尿素的结合体。这一期间经常     

农村空巢老人养老困境及对策分析

我国目前人口老龄化正在加速发展，由于我国长期以来存在的城乡二元化结构，导致越来越多的农村青壮年劳动力涌入城里务工，农村劳动力的转移和老龄化的加剧，农村空巢老人的养老保障问题日益凸显。当前，我国农村空巢老人主要面临着经济收入不足、身体健康差、精神慰藉少、医疗水平低等困境。研究认为农村劳动力流失、养老服务发展滞后、老年人养老观念落后以及养老体系不完善是导致农村空巢老人产生养老困境的主要原因。应通过乡村振兴战略推动农村经济发展，完善农村养老保障与公共服务设施，加强孝道文化传播等措施，促进农村空巢老人养老服务发展，让农村空巢老人享受高质量老年生活。     

联合LiDAR、高光谱数据及3D-CNN方法的树种分类

【目的】探究三维卷积神经网络（3D-CNN）在高光谱数据支持的树种分类中的有效网络构建方式，以提高树种分类精度。【方法】以美国加利福尼亚州内华达山脉南部为研究区，LiDAR数据获取的森林冠层高（CHM）进行单木分割并以此为补充建立样本，改进一种结构更简单、分类精度更高且无需对高光谱数据进行预处理的3D-CNN网络结构用于森林树种识别。【结果】相较于常规机器学习分类方法【支持向量机（SVM），随机森林（RF）】、传统二维卷积神经网络模型（2D-CNN）及最新多光谱分辨率三维卷积神经网络（MSR 3D-CNN）模型，本研究提出的3D-CNN模型对树种总体分类精度为99.79%，平均交并比（MIoU）为99.53%。与SVM和RF分类结果相比，本研究构建的3D-CNN模型总体分类精度提高5%左右，且具有对树种边界提取更加准确、椒盐现象更少发生的特点；与2D-CNN相比，总体分类精度提高10%左右，MIoU提高7%左右；与MSR 3D-CNN相比，总体精度相差不大，但在训练和测试过程中，本模型耗时远远小于MSR 3D-CNN模型。【结论】本研究改进的3D-CNN模型结构能够高效对原始高光谱影像...     

乡村振兴背景下农业科技创新促进农业经济发展的路径

从时间维度、空间维度、技术演变、创新链条、研究方向等四个层面提出发展农业科技促进农业经济发展的路径与方向。结果表明：近年来，我国农业经济得到长足的发展，但要继续保持高质量发展态势，离不开农业科技的创新发展，建议聚焦关键重点问题，完善重大科技攻关布局；推进产学研深度融合，加强创新转化协同发展；优化各类资源配置，提升创新支撑能力。只有重视农业科技创新对农业经济发展的重要促进作用，不断强化农业科技创新力度，方能更快更好地实现乡村振兴。