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浙江省江山市地处钱塘江源头,是一个“七山一水二分田”的林区市 (县级 ),有林业用地面积 14万公顷,这一特点决定着林业在江山市经济发展,特别是在实现农业和农村现代化建设中所处的重要地位。近几年来,全市上下以优化生态环境、促进经济社会发展为目标,大力调整林业产业结构,发展效益林业,取得了一定成效,逐步形成了林业产业化的雏形。 名特优经济林基地初具规模。“灭荒”以后,市委、市政府在认真分析林业生产形势及山区实际的基础上,根据江山市丘陵资源比较丰富的现状,及时转变工作思路,以提高经济效益为中心,积极调整林… 相似文献
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开展以沼液浇灌的“闽牧6号”杂交狼尾草(Pennisetum americarum×P.purpureum cv.Minmu 6)打浆不同比例饲喂怀孕早中期母猪(0~80 d)效果研究,试验设4个饲喂量处理,处理1(CK)~处理4,妊娠早中期分别饲喂打浆鲜草0、2、4、6 kg/(头·d),牧草以折合成干物质等量替代配合饲料。结果表明,4个处理的母猪窝产仔数分别为13.42、10.60、13.64和11.50头,窝活仔数分别为12.42、10.30、12.73和9.92头,饲喂2和4 kg/(头·d)打浆鲜草在活仔数方面与对照差异不显著,而饲喂6 kg/(头·d)打浆鲜草则显著低于不饲喂鲜(P<0.05)。饲喂牧草的处理仔猪初生体质量、健仔率都比对照得到不同程度的提高,试验结果还表明,怀孕早中期母猪通过饲喂2~4 kg/(头·d)狼尾草草浆来补充纤维来源,可提高母猪的生产性能和仔猪品质,尤其以饲喂4 kg/(头·d)打浆鲜草,饲粮粗纤维含量为8.24%~9.41%,效果最佳。 相似文献
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快速准确地检测森林火灾中的火点对于减轻火灾损失和开展有效的灭火救援工作至关重要。深度学习技术可以自动学习并提取不同传感器获取的林火特征。无人机搭载不同类型的传感器可以快速获取森林实时图像,但不同传感器获取的图像特征不同,导致深度学习模型在不同图像中的迁移性较差。本研究基于YOLOv5预训练模型,使用286张可见光和红外图像进行迁移学习,以增强模型对不同图像类型的适用性。迁移学习后,模型对可见光图像测试集的检测精度提升了6%,对红外图像测试集的检测精度达到0.952,证明模型对两种传感器图像数据均具有较强的检测能力。相比可见光模型,多模态模型在包含可见光和红外图像的测试集上的mAP50达到0.914,表明模型成功地提高了对红外图像的检测能力,并保留了对可见光图像的良好检测性能。综上,本研究采用少量图像进行迁移学习,取得了较好结果。迁移学习可以使YOLOv5火灾检测模型适配红外图像,在保留可见光图像检测能力的同时,增强其对火情的检测准确性与环境适应性。这为实现基于多源数据的森林火灾检测奠定了基础,为提高森林火灾检测系统的智能化与自适应提供了思路。 相似文献
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针对奶牛养殖快速发展带来的资源浪费和环境污染问题,探讨了南方规模化奶牛场循环农业模式并提出了相关策略。提出养殖场粪污(包括奶牛粪、尿和养殖废水)是造成环境污染的主要因子,牧草是消纳养殖场粪污,变废为宝,构成循环利用链的主要载体。因此南方规模化奶牛养殖可以就地取材、就近利用,构筑形成草基循环农业模式。草基循环农业模式结合规模化奶牛养殖对鲜草需要量大、杂交狼尾草产量高且对奶牛场污水氨氮吸收率高的三大因素而构建,是低耗高效、安全优质、清洁生态的循环农业模式。 相似文献
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