喀斯特石漠化内在影响因素分析

以大量典型样地调查数据为基础,采用主成分分析(PCA)、梯度分析和多元线性回归分析相结合的方法,对影响石漠化的14个因子进行了定量分析.结果表明:植被因子和土壤环境因子的方差贡献率分别为34.53%和29.28%,是影响石漠化的内在主导因子.植被因子与石漠化的阶段和过程显著相关表征了石漠化在时间上的发展变化.土壤环境因子表征了石漠化在空间上岩性的差异特征,是石漠化类型的表现指标.图6表2参9     

增施硒肥对连作地块烤烟生长发育及内在品质的影响

【目的】探讨增施硒肥对连作地块烤烟生长状况及品质的影响,降低烤烟连作障碍.【方法】采用田间灌根及叶面喷施试验.试验设CK(不施硒肥),T1(硒肥375 mL/hm2),T2(硒肥750 mL/hm2),T3(硒肥1 500mL/hm2),T4(硒肥3 000mL/hm2)5个处理.【结果】连作地块适量增施硒肥可有效减少病害的发生,提高烟叶产量与质量,提高烤后烟叶的硒含量,改善内在品质.增施1 500、3 000mL/hm2硒肥时,团棵期的烟株株高显著高于对照,分别较对照增加了19.5%、42.5%;增施750、1 500mL/hm2硒肥时,产量较对照极显著增加了7.0%、8.3%,产值较对照极显著增加8.5%、9.2%,上等烟比例较对照极显著增加2.5%、3.2%;增施1 500mL/hm2硒肥时,烤后烟叶的硒含量达到最高,其内在品质表现最佳,进一步增加硒肥用量对烟叶硒含量没有显著的影响.【结论】当硒肥用量在1 500mL/hm2左右时,可有效促进连作地块烤烟的生长发育,改善内在品质.     

中亚大樱桃与甜樱桃果实性状分析与评价

[目的]对中亚引种的7个大樱桃品种和国内引种的6个甜樱桃品种的物候期及果实的主要性状进行观察与测定,分析评价各品种的果实特性,为新疆南疆地区樱桃的引种栽培提供依据.[方法]针对樱桃物候期、果实外观特征和内在品质指标,采取系统观察测定和比较的方法,进行不同樱桃品种的性状分析评价.[结果]各参试品种的萌芽期和花期差异不明显,而成熟期的差异较大.中亚大樱桃品种果实发育期45～80d,可分早、中、晚熟和极晚熟品种,甜樱桃果实发育期在45 ～60 d,属早中熟品种;中亚大樱桃果肉各品种单果重在5.98～8.82 g,比国内引进的甜樱桃品种单果重(8.07～10.03 g)小;中亚大樱桃各品种果型变异系数小,其果型整齐度比甜樱桃品种的一致性高;中亚大樱桃可溶性固形物和糖酸比相对高于甜樱桃,风味以甜为主.[结论]中亚大樱桃在果实的表型性状和内在品质上与国内甜樱桃有差异,物候期也有不同,结合前期抗寒性研究,筛选出了‘YT07-2-1’、‘YT07-2-2’和‘YT09-10’三个适于南疆地区栽培的品质优良的中晚熟品种.     

基于掩模及亮度校正算法的脐橙表面缺陷分割

【目的】 本研究旨在有效解决果皮有缺陷的水果图像在去除背景时部分缺陷被误分割为背景,以及水果表面缺陷难以有效分割提取的问题。【方法】 以I分量图来构建掩模模板,根据其灰度直方图信息,通过双峰法选择单一阈值（T=75）分以纽荷尔脐橙为研究对象,提出基于HSI颜色空间模型法去除背景割背景并填充孔洞得到掩模模板I_mask,然后掩模模板I_mask与I分量图通过点乘运算得到去除背景的I分量图;提出基于多尺度高斯函数图像亮度校正算法对去除背景后的I分量图像进行亮度校正,通过构建多尺度高斯函数滤波器,将去除背景后的I分量图与构建的多尺度高斯函数进行卷积运算即得到去除背景后的I分量图像表面光照分量图,最后将去除背景后的I分量图与得到的光照分量图进行点除运算即得到去除背景后的I分量图像亮度校正图;然后采用单一全局阈值法对脐橙表面缺陷进行提取。【结果】 基于HSI颜色空间模型法去除背景,可在有效去除背景的同时完好保留脐橙的表面信息,有利于后续操作;基于多尺度高斯函数的图像亮度校正算法分别对6种常见脐橙缺陷进行图像亮度校正后采用单阈值法提取缺陷,使不同灰度等级的脐橙表面缺陷一次性分割成功,其中分割率最高为100%,最低为88.5%,整体达92.7%。通过试验分析后发现造成部分误分割或漏分割的原因主要在于部分缺陷果缺陷处颜色较轻,与正常区域灰度差较小,从而造成漏分割;还有部分缺陷果由于缺陷面积小,在图像形态学处理过程被误认为是噪声而被去除;同时发现正常果的误判率也达到了10.8%,经分析发现误判的正常果表皮组织区域的褶皱位于图像的边缘区域,从而被误认为是边缘区域的缺陷,导致误判。【结论】 基于HSI颜色空间模型法去除背景及基于多尺度高斯函数的图像亮度不均校正算法对纽荷尔脐橙图像背景分割和去除背景后的I分量图像表面亮度校正均取得了较好的效果,能有效识别脐橙缺陷区域,为脐橙精确分级提供了技术支持,也为其他果品表面缺陷快速检测提供了一种新思路。     

海底管道腐蚀缺陷处阴极保护数值模拟

海底管道表面很容易因为腐蚀形成缺陷点,具有深度大、传播快且检测困难的特点,对管道安全运行产生很大隐患。通过数值模拟方法研究了X80海底管道钢表面存在腐蚀缺陷时缺陷点内部对阴极保护产生的屏蔽作用,利用有限元方法模拟缺陷处的局部电位和阳极/阴极反应电流密度。结果表明:在腐蚀缺陷处阴极保护电流被部分屏蔽,特别是在缺陷的底部位置;缺陷处对阴极保护的屏蔽作用随着缺陷深度的增加和宽度的减小而越来越强。研究结果可为现场海底管道腐蚀状况和剩余寿命的评估提供指导。     

基于DRASTIC模型的地下水脆弱性评价方法评述

首先分析了基于DRASTIC模型的地下水脆弱性评价方法,然后探讨了该模型的局限性和缺陷,并评述了改进模型的应用效果,最后对基于DRASTIC模型评价方法的应用前景进行了分析,提出了关于选用和应用该模型需要重点关注的问题和评价成果需实现成果价值最大化。     

改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用

以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率.     

残差神经网络模型在木质板材缺陷分类中的应用

以虫眼、活节、死节3种缺陷的板材为研究对象,建立了小型样本库,采用数据增强方法,对图片进行旋转、平移、尺度变换、灰度变换等方式处理,使样本库扩容到10687张图片,其中7480张图片作为训练集、2137张图片作为验证集、1070张图片作为测试集;应用超分辨率测试序列(VGG)网络模型、谷歌网络模型(GoogLeNet)、残差神经网络模型(ResNet)对木质板材表面缺陷进行分类,依据分类精度,遴选识别效果较好的木质板材缺陷分类方法.结果表明:残差神经网络模型在不同的卷积层时分类精度均在80％以上,而改进的残差神经网络模型在模型结构为50层时的分类准确率高达98.63％,模型能较好地适用于木质板材表面缺陷分类.     

4个番荔枝品种比较试验

研究了4个番荔枝品种的植物学特性及果实的外观性状和内在品质性状,结果表明:AP番荔枝植株生长健壮,果皮表面平滑、鳞目连成一片,果肉风味香甜、微酸可口,果实维生素C、可溶性固形物、果糖、葡萄糖和蔗糖含量均较高,且种子少、可食率高,是一个值得大面积推广的优良番荔枝品种.