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101.
102.
试验用漂白剂、酸性染料和其他化学药剂,采用单纯漂白、单纯染色、先漂白再染色和化学着色等4种不同的方案对人工林桉树木材进行材色改良处理研究.结果发现:单纯漂白可获得一定的材色改良效果;硫化物类、过硫酸铵类的药剂配方漂白效果不明显;硼氢化钠类的药剂配方可得到一定的漂白效果;双氧水类、次氯酸钠类的药剂配方可得到很好的漂白效果.单纯染色比较难获得好的材色处理效果.采用先漂白后染色的方法,获得的材色过于鲜艳.采用化学着色的方法,可获得较理想的材色改良效果;草酸类药剂配方着色效果明显,可消除材色缺陷,根据不同的配方和处理工艺可获得从浅粉红色到红棕色的色调;用双氧水做活性剂,引入带发色团的化学药剂,材色改良效果明显,通过调整配方药品的浓度和处理工艺可获得从浅黄色到橙黄色的不同色调和较佳的材质. 相似文献
103.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引:1,自引:1,他引:0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献
104.
针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con(连果枝)、danger(危险区)和br_pro(优先采收区域)的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。 相似文献
105.
基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别 总被引:9,自引:12,他引:9
传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。 相似文献
106.
采用树木环割法,于2009-11—2010-03,利用Li-8100土壤呼吸自动观测系统,观测研究了位于河南省济源市的华北山区南部低丘山地40a生刺槐林土壤微生物呼吸速率(Rh)的时间变化特征及其与土壤温度和湿度的关系。结果表明:(1)在非主要生长季,Rh日变化不明显,但呈现出明显的日际变化特征;Rh平均值为0.426μmol.m-2.s-1。(2)林地5cm深处土壤温度与Rh之间存在显著的指数相关关系(P〈0.01),且Rh随5cm深处土壤温度的升高而增大,表示二者关系的参数Q10值是1.86,说明非主要生长季Rh对温度的变化十分敏感;Rh与土壤含水量呈显著的线性相关关系(P〈0.01),且Rh与5cm深处的土壤温度和土壤体积含水量均有很好的复相关关系(P〈0.01)。比较偏相关系数表明,影响Rh的主要土壤物理因子是土壤水分。 相似文献
107.
黄土高原南部人工林林冠对降雨特征的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
林冠降雨特征是森林水文作用的重要机制,同时也是植被在水土保持作用中的重要内容。以黄土高原南部常见乔木刺槐、元宝枫、桉树为研究对象,以滤纸色斑法为基本实验原理,观测了该地区天然降雨15场,分别取得3种乔木冠下雨滴谱200份。通过对比分析林冠内外降雨特征,得到以下结论:林冠降雨特征与林外降雨特征有显著区别;林下雨滴分布呈现近似的正态分布,大雨滴数量较林外明显增多;林冠下雨滴中数直径(D50)受降雨强度的影响很小,且在降雨强度小于0.1 mm/min时,林冠下D50大于林冠外,当雨强大于0.1 mm/min,林外D50有大于林内的趋势;降雨动能与雨滴中数直径有着相似的变化趋势。 相似文献
108.
六盘山北侧华北落叶松林分的水分利用效率研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为定量研究华北落叶松人工林水分利用特征,2010年5-10月在宁夏六盘山北侧叠叠沟林场的华北落叶松人工林固定样地内,通过测定树干径向生长、林分叶面积指数变化、草本生物量变化、树干液流速率变化、植物降雨截持等,估计了华北落叶松人工林及各层的生产力、水分消耗和水分利用效率。研究表明:林分总生产力11.76t/hm2,其中乔木层占75.2%,草本层占24.8%;在整个生长期内,林分生产力各月的分量呈现先升高后降低的季节变化格局。林分总蒸散量为433.9mm,其中乔木层与草本层(包括土壤蒸发)耗水各约占一半,分别为总蒸散的50.5%和49.5%;林分蒸散在生长季中呈现先升高后降低的季节变化格局。在整个生长季,华北落叶松人工林的水分利用效率为2.71g/kg,其中乔木层的水分利用效率为4.04g/kg,草本层水分利用效率为1.36g/kg;其季节变化与乔木层的水分利用效率变化相类似,说明乔木层对于华北落叶松林分水分利用效率的影响较大。 相似文献
109.
采用L9(34)正交设计,探讨氮、磷、钾肥配施对幼龄腰果植株生长和结果的影响.试验结果表明,对于2龄腰果植株,最佳施肥组合为N1P1K1,年施氮(N)150 g/株、磷(P2O5) 50 g/株和钾(K2O) 50 g/株处理,可以促进植株生长;对于3龄腰果植株,年施氮250~450 g/株处理,植株的冠幅、株高增量随着氮施用量增加而增大,磷、钾影响不显著;现蕾期和初花期,P2O5 90 g/株和K2O 200 g/株处理的植株现蕾、开花枝梢比例最高,施氮影响不显著;盛花坐果期,施N 350 g/株、P2O5 150 g/株和K2O 150 g/株处理的植株现蕾开花枝梢比例最高.氮和钾对3龄植株结果影响较大,年施N 250~450 g/株处理,平均株产量随着氮施用量的增加而增加,最佳施肥组合为N3P1K2,施N 450 g/株、P2O5 90 g/株和K2O 150 g/株处理,可以促进3龄腰果植株结果.3龄植株腰果产量与初花期叶片钾(K)含量(0.43%~0.47%)和盛花坐果期叶片N含量(1.89%~2.20%)呈直线显著正相关. 相似文献
110.
华北落叶松人工林短周期间伐与林分生产力的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究短期间伐对华北落叶松人工林林分生长和生产力的影响,设置不同保留密度(450、600、750、900株/hm2)的间伐样地以及相应的对照样地,对间伐前后林分的树高、胸径、单株材积、蓄积量、生物量和生产力进行测量与计算。结果表明:不同保留密度下,各间伐样地胸径、树高和单株材积的生长量均大于对照样地;由于保留密度的减小,各间伐样地蓄积量和生物量小于对照样地,各间伐样地生产力均小于对照样地(7 969 kg/(hm2.a));但是其生长率大于对照样地。抚育间伐改变了林分的空间结构和生长环境,明显促进了林木的生长,增加了林地的经济效益。 相似文献