东北地区水稻产量和品质演进特征研究

以东北地区近40年生产上应用的18个代表性品种为材料,依据育成年代分为2000年以来、上世纪90年代、80年代和70年代(本文所指70、80、90年代均为20世纪),研究产量及其构成因素、穗部性状和品质的变化特性.结果表明,随着品种改良,产量均呈增加趋势,平均每个年代增长0.841 t/hm2,平均增长率为11.6％,主要是由于总颖花量的增加,其关键在于每穗粒数的增加.随年代演进,结实率逐步提高,近3个年代千粒重差异不显著,但极显著低于70年代.由70年代至90年代,出糙率、精米率和整精米率分别提高1.5％、7.1％、25.9％,而近年来育成的品种出糙率显著下降,精米率和整精米率无显著变化.粒长和长宽比随年代演进呈增加趋势,白度、垩白度、蛋白质含量下降,直链淀粉含量略有增加,食味品质明显改善.     

阴山北麓地区马铃薯品种抗旱特性的研究

在不同马铃薯品种抗旱节水性比较试验中,对引进的8个马铃薯品种生理指标、水分利用效率和产量进行了比较研究,结果表明:底西芮、紫花白和费乌瑞它在干旱条件下,脯氨酸含量较少,质膜透性较小,叶绿素含量较大;底西芮的产量和水分利用效率均表现最高,产量和水分利用效率分别为34233.8kg/hm²和60.58kg/(mm.hm²),是适宜本地区栽培的抗旱节水马铃薯品种。     

三相交流电动机缺相故障的几种处理方法

对三相异步电动机常见的缺相运行故障的电磁现象和产生的危害进行了简要的分析.设计了几例缺相运行的保护电路,以确保三相异步电机的安全运行.     

提高远红外干燥质量及设备改进的建议

远红外加热干燥技术的广泛应用受到了各个行业的重视,特别是在食品干燥领域.但是,其中仍然有许多问题有待解决,比如辐射源同被加热物体的距离、照射角度、根据被加热物料的特性选择与之匹配的红外加热元件以及一些设计理念方面的问题等,需要进行分析和解决,以达到良好的干燥效果,提高远红外加热干燥的生产率.同时,指出了影响干燥质量的因素,作为今后研究过程中的重点研究对象.     

LAMP检测无乳链球菌方法的建立及应用

以无乳链球菌纤连蛋白fbs基因为主要研究对象,采取环介导等温扩增技术(Loop-Mediated Isothermal Amplification,LAMP),针对fbs基因的6个区域设计4条特异性引物,利用一种链置换DNA聚合酶(Bst DNA polymerase)在63℃保温1 h,通过荧光显色即可完成对无乳链球菌的检测工作.结果显示,LAMP方法能够特异性检测fbs基因,其检测灵敏度是常规PCR方法的100倍,并与实时荧光定量PCR方法相当.所建立的针对无乳链球菌fbs基因的LAMP检测方法具有高度的特异性及稳定性,结果可靠,非常适合无乳链球菌的快速检测.     

NCT对小麦衰老生理的影响

以新合成的NCT配制成不同浓度的水溶液，对灌浆初期的大田小麦进行叶面喷施，以喷清水作对照，并以与NCT相同浓度梯度的NAA水溶液作对比处理，测定了喷后不同时期小麦旗叶的相对电导率、叶绿素含量、超氧化物歧化酶（SOD）活力及丙二醛（MDA）含量。结果表明：NCT能延缓灌浆期SOD活力，使叶绿素含量降低，控制相对电导率和MDA含量的升高，并使小麦穗粒重和千粒重增加，其效果明显优于NAA。     

基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息,提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先,利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像,得到二值化图像,结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量,对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线;针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题,引入高斯滤波器平滑累加曲线,并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰,在提取玉米茎秆边缘直线时,提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路,通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线;最后,根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围,并剔除伪特征点,采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明,本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms,特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比,本文算法精度高、实时性好,在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

基于WGAN和MCA-MobileNet的番茄叶片病害识别

针对番茄病害识别模型参数量大、计算成本高、准确率低等问题,本文提出一种基于多尺度特征融合和坐标注意力机制的轻量级网络（Multi scale feature fusion and coordinate attention MobileNet, MCA-MobileNet）模型。采集10类番茄叶片图像,采用基于Wasserstein距离的生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial networks, WGAN）进行数据增强,解决了样本数据不足和不均衡的问题,提高模型的泛化能力。在原始模型MobileNet-V2的基础上,引入改进后的多尺度特征融合模块对不同尺度的特征图进行特征提取,提高模型对不同尺度的适应性;将轻量型的坐标注意力机制模块（Coordinate attention, CA）嵌入倒置残差结构中,使模型更加关注叶片中的病害特征,提高对病害种类的识别准确率。试验结果表明,MCA-MobileNet对番茄叶片病害的识别准确率达到94.11%,较原始模型提高2.84个百分点,且参数量仅为原始模型的1/6。该方法较好地平衡了模型的识别准确率和计算成本,为番茄叶片病害的现场部署和实时检测提供了思路和技术支撑。     

西瓜主要农艺性状与裂果性状的相关及通径分析

对西瓜的14个农艺性状进行相关与通径分析。相关分析结果表明,裂果率与果皮厚度、外果皮木质化程度呈显著或极显著相关。经过逐步回归,10个性状与裂果有直接和间接效应,决定系数为1.000,剩余通径系数为0.001 8。外果皮木质化程度对裂果的直接作用最大,直接通径系数达到0.796,可将其作为筛选抗裂品种的重要参考性状。