6类果蔬可开发

1无核 (籽 )瓜果蔬菜无核 (籽 )瓜果蔬菜 (如无核桃、无核梨、无籽黄瓜、无核葡萄和无籽西瓜等 )没有籽和果核 ,食用方便 ,备受广大消费者青睐。2多季瓜果蔬菜随着科学技术的飞速发展 ,一年多熟的瓜果蔬菜新品种层出不穷 ,如双季菜用红薯和可多茬种植的甘蓝等。因其一年多熟 ,如种植时间安排得当 ,可填补市场空档 ,所以推广和开发前景广阔。3富含稀有元素的瓜果蔬菜近年来 ,一些富含人体必需的矿物质或微量元素的瓜果蔬菜在市场上非常看好 ,如“富硒大葱”就是一种具有提高肌体免疫能力的营养型大葱新品种。4特色瓜果蔬菜即在颜色、品质、产…     

大棚多茬番茄土壤改良试验

近年来浙江省嘉善县丁栅镇大棚番茄由于连作重茬的影响土传病害十分严重，产量、品质、效益逐年下降，针对生产上的这一突出问题，寻找廉价、易得的无土栽培基质成为迫切需要解决的问题。试验证明，经微生物发酵后制成的环保型蘑菇泥有机栽培基质适用于蔬菜无土栽培，效果良好，可以提高蔬菜的产量和品质。     

防治苹果斑点落叶病、霉心病的高效药剂——多氧清

据近几年的栽培试验观察,珊夏苹果果锈发生的原因,主要是幼果期不良的外界环境条件,如低温、阴雨以及不适的喷药引起的。由低温和阴雨引起的果锈,颜色为浅黄褐色,木栓层较薄;由药害(喷刺激性重的或用药浓度过高等)引起的果锈一般为褐色,木栓层较厚。此外,树弱、枝密、通风透光条件差的锈斑也多。防止和减轻珊夏果锈的发生,必须采取综合预防措施,才能取得良好效果。现将主要措施简介如下。1增强树势,合理负载为了尽快结束果锈敏感期,要加强肥水管理,严格疏果,促进果实发育,提高抗锈能力。在施足有机肥的基础上,分期追施适量的氮磷钾以及硼、…     

早期断奶仔猪日粮中添加生物制剂控制断奶应激的研究

本试验的目的在于研究生物制剂(安牠王)在乳仔猪断奶、保育阶段日粮中替代抗生素、高铜的使用效果,探讨安牠王对仔猪断奶后多系统衰弱综合症的预防与控制的作用机理。1材料与方法本试验选择出生7±3日龄法系纯种皮特兰乳猪320头随机分为4组,每组80头,8个重复,每个重复10只。1组为对照,2、3、4组为试验组。试验前进行空腹秤重,猪只健康状况检查,保证组间没有差异。在乳仔猪阶段开始进行试验,全程为57d,即从仔猪7日龄开始叫槽补料到断奶后36d(断奶日龄为28d)分3阶段进行:仔猪出生后7日龄开始补料到断奶后两周(42日龄)为第1阶段,43~56日龄为第2…     

面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量（aboveground fresh biomass,AFB）、叶面积指数（leaf area index,LAI）、叶片叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）和叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC）4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数（physico-chemical composite parameter,PCCP）。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播（back propagation,BP）人工神经网络（artificial neural networks,ANN）的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035～0.468,均方根误差减少46.2～520.0 kg/hm²;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。     

基于UAV高分影像的陕北人工林结构参数提取

定期的森林结构参数提取是监测评价造林质量的重要方式,对林业规划有着重要的指导意义.基于大疆四旋翼无人机搭载RGB高清相机获取了陕北人工杨树林的高分影像,通过多尺度分割和面向对象提取、点云分类、以及Leica Cyclone中的点云数据图模块处理,实现了陕北黄土高原地区人工杨树林森林结构参数(冠幅、树高)、冠层高度的提取...     

基于多尺度特征提取的水下图像增强模型

针对水下图像视觉质量退化以及单一卷积层特征利用率不高的问题,提出了一种基于多尺度特征提取的水下图像增强模型。本模型在卷积神经网络的基础上使用改进的多尺度特征提取模块提取水下图像特征,首先构建可分离残差密集块(SRDB)作为基本特征提取单元,使用SRDB模块进行残差密集连接得到多层次特征信息,最后融合3个不同初始感受野下的多层次特征信息作为该模块的输出。多组试验结果显示,本模型增强后的水下图像有效改善了颜色失真和低对比度现象的同时保持了丰富的边缘细节内容;EUVP测试集的PSNR、SSIM分别上升到28.52、0.88,真实河豚图像测试集的UIQM、NIQE分别上升到2.84、5.95,表现均优于对比方法。研究表明,本模型具有较高的FPS,大幅提升水下图像视觉感知质量的同时保持了良好的实时性。     

基于复杂种植结构多情景分析的灌区多目标多水源优化配置

为改善多水源灌区农业用水供需矛盾,通过合理调整种植结构,优化灌区水资源配置,该研究以河北省邯郸市漳滏河灌区为研究对象,将农业灌溉缺水量最小和农作物经济效益最大作为目标函数,兼顾灌区生态安全约束,构建了基于种植结构优化的多目标多水源优化配置模型,针对作物熟制、作物种类、种植制度以及灌溉方式设置了8种不同的种植结构优化情景,通过自主改进的基于精英策略并协遗传算法（NSGAⅡ-S）对模型求解,获得不同情景下的水资源优化配置方案。结果表明：应用模型进行水资源配置后,各情景配水总量均有所减少,其中水库配水量高于其他水源的配水量,水库水、引黄水和引江水均达到用水总量控制目标,民有分区的各计算单元间的配水量变化明显,总配水量高于滏阳河分区;适当压减主要依靠抽取地下水灌溉的冬小麦的播种面积,变灌溉农业为旱作雨养农业,可以极大地减少地下水用量,增加灌区经济效益;最佳的种植结构优化方案为CS₄（削减冬小麦的种植面积,种植苜蓿,灌溉方式采取管灌或喷灌）,该方案冬小麦播种面积压减17.10%,地下水开采量减少了16.42%,灌区的经济效益增加了26.41%,在保证配水总量最小的同时,具有更高的经济效益。该研究所构建的多目标多水源优化配置模型和作物配水结果可为类似地区的水资源配置提供参考。