基于波段增强的DeepLabv3+多光谱影像葡萄种植区识别

精准获取葡萄种植区分布信息对其精细化管理和优质基地建设具有重要意义，通常大区域种植区识别主要基于遥感影像完成，但葡萄种植区空间位置的分散性和背景环境的复杂性，使得种植区识别的精度不高。该研究基于DeepLabv3+网络，改进网络输入通道数使其能够接受更多的光谱信息，同时构建波段信息增强模块（Band Information Enhancement，BIE），利用各波段特征图之间的相关性生成综合特征，提出了波段信息增强的葡萄种植区识别方法（BIE-DeepLabv3+）。在2016和2019年高分二号影像葡萄种植区数据集上训练网络，在2020年影像上测试其性能，结果表明，改进模型输出结果的平均像素精度和平均交并比分别为98.58%和90.27%，识别效果好于机器学习SVM算法，在深度学习DeepLabv3+模型的基础上分别提高了0.38和2.01个百分点，比SegNet分别提高了0.71和4.65个百分点。BIE-DeepLabv3+模型拥有更大的感受野和捕获多尺度信息特征的同时放大了地物间的差异，能够解决影像中葡萄种植区存在类间纹理相似性、背景和环境复杂等问题，在减少模型参数的同时预测出的葡萄种植区更加完整，且边缘识别效果良好，为较大区域内背景复杂的遥感图像葡萄种植区识别提供了有效方法。     

西瓜细菌性果斑病菌现场快速双模荧光RPA检测方法的建立

瓜类细菌性果斑病菌(bacrerial fruit of blotch,BFB)是中国检疫性病害,其传播非常迅猛,且目前没有商品化抗病品种。为建立西瓜果斑病菌现场快速荧光重组酶聚合酶扩增(recombinase polymerase amplification,RPA)检测方法,针对细菌性果斑病菌特异性序列设计并筛选出了RPA最佳的引物和探针组合,利用两种模式[实时荧光监测RPA(real time RPA,RT-RPA)和终端荧光可视化检测RPA(end point RPA,EP-RPA)]对RPA的结果进行分析,并与实时荧光定量PCR(qRT-PCR)结果进行对比。结果显示,建立的细菌性果斑病菌双模荧光RPA检测方法特异性强,且其对病原物的检测灵敏度与qRT-PCR的灵敏度相当。在实际样品检测中,RT-RPA、EP-RPA和RT-PCR的检测结果一致性为100%。在检测时间上,EP-RPA的检测时间为20 min,RT-RPA平均检测时间约为5 min,qRT-PCR的平均检测时间约为44 min;RPA的检测速度最快,而且不依赖大型的仪器,方便快捷,适用于现场检测。该恒温快速检测方法的建立为植物病害的现场检测提供了新的技术支持。     

基于探地雷达的水库坝前淤积土沉积规律研究

宁夏南部黄土丘陵山区水库除险加固工程中普遍采用"坝前淤积面加坝"工法进行施工,而淤积层的分布规律对评价坝基稳定性至关重要。为勘察淤积土剖面分层情况和空间分布特征,利用探地雷达(GPR)对固原市西吉县大沙河水库坝前淤积土进行探测试验。在选定的坝前淤积土探测区域内,布设了10条测线,首先确定了雷达探测最佳图像效果的叠加次数,然后在所有测线上每隔0.5 m (共计794个测点)进行了探测。同时开挖深度为1.5 m的探槽观察淤积层剖面状况,并在不同深度剖面上取土样进行室内基本物理性质试验。结果表明:雷达探测的最佳叠加次数为512次;雷达波谱图显示在深度为0～2.5 m范围内,坝前淤积土有6层明显的沉积层理;在深度为4～9 m范围内,有清晰连续的河道河床轮廓,各测线上淤泥的沉积厚度范围为3.7～8.2 m;在探槽深度约50 cm处可以观察到明显的砂质粉土—黏质粉土的层理,与探地雷达在该位置的图像解析一致。探测试验为坝前淤积层沉降计算及工程处理措施提供了基础数据。     

微生物肥料及其在中药生态农业中的前景分析

微生物肥料作为一种环境友好型的新型肥料,以其独特的优势在绿色农业与生态农业中的地位不断提高,受到人们的广泛关注。该研究概述了微生物肥料的历史、种类和作用机理,阐述了微生物肥料在增加作物产量、改善作物品质及防治植物病害、改善土壤结构、减少化肥施用量等方面的作用,最后对其在中药生态农业中的前景进行了分析,旨在为微生物肥料的快速发展提供参考依据。     

村办企业污染环境怎么办

<正>编辑同志:最近,我们村上开办了一个翻砂厂,厂子一开炉生产,就喷出许多黑烟和粉尘,严重影响附近居民的生活环境。请问,对这种情况应当如何处理?读者:王国针