硫营养对小麦、玉米碳、氮代谢中几项生理参数的影响

人工控制条件下生长的小麦、玉米分别培养在含0、0.5、1.0和2.0mM SO_4~(-2)4个硫营养水平的Hoagland 培养液中,对2—6周龄的植株进行了 RuBPCase、PEPCase、NR 的活性,叶片可溶性蛋白质含量,叶绿素 a 和 b 含量以及植株最终叶面积和总干重的测定。结果指出,硫营养不足影响了作物的碳、氮代谢,随着供硫量的增加,上述各参数值     

基于MSRCR-YOLOv4-tiny的田间玉米杂草检测模型

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较,结果表明：Prune-YOLOv4-tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3...     

不同工况下Y型网式过滤器流场数值模拟分析

为探究网式过滤器的水力性能,充分了解网式过滤器内部最初流场、滤芯网面流量分布情况,应用计算流体动力学方法对网式过滤器3种入口流速(0.5、1.5、2.5 m/s)以及3种滤网目数(60、80、100目)对过滤器流场进行数值模拟。通过试验对模拟结果的可靠性进行验证,结果表明：过滤器的水头损失集中在出口侧滤芯上,该部分水头损失占总损失的87%;水流在腔体内可分为出口侧加速区、出口侧减速区、堵头回流区和漩涡区4部分;滤网面流量分布严重不均,高流量区域主要分布在出口侧,入口流速由0.5 m/s增至2.5 m/s过程中,网面最大与最小流量均相差3.3倍,滤网目数为60、80、100目时,网面最大与最小流量相差3.3、3.1、2.3倍,且滤网目数增至100目时,最大与最小流量位置向两侧偏移;堵头处死水区压力大、流速低,泥沙易于沉淀,建议扩大堵头容积以承接更多的泥沙;可以考虑增大腔体体积、改变腔体角度、在入口处设置导流片,从而改善流场分布;建议在滤网上增加环状片体,改善网面流量分布,从而提高过滤器的使用寿命以及过滤效率。     

基于多特征融合的蛋鸡发声识别方法研究

为更好地利用音频进行畜禽发声分类,进一步提高识别准确率,提出了一种基于多特征融合的蛋鸡发声识别方法.以栖架式养殖模式下蛋鸡的产蛋声、鸣唱声、饲喂声、尖叫声典型音频为研究对象,提取梅尔频谱系数、短时过零率、共振峰及其一阶差分作为融合特征参量,构建基于遗传算法优化BP神经网络的蛋鸡发声分类识别模型.结果表明,本文方法对蛋鸡...     

基于XGBoost算法的多云多雾地区多源遥感作物识别

快速、准确地获取作物种植面积信息是长势监测、产量估算、病虫害监测和预警的基础。针对我国江南区域多云雾的特点,以Sentinel-1/2为数据源,综合采用光学遥感影像和合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像等多源数据,针对研究区作物早春覆膜的特点,构建地膜植被指数(SAR plastic-film vegetation index, SPVI);利用时序光谱和植被指数特征,研究基于XGBoost算法的作物识别方法。以安徽省宣城市宣州区为研究区,开展实例验证研究。在作物生育期内,云雾影响较大,光学遥感覆盖稀疏区域以Sentinel-2影像为主,获取时序指数数据集,增加4期Sentinel-1雷达影像,用以补充云雾时期(5—7月)光学影像的缺失。以本文设计的方法,得到作物识别总体精度为84.87%,优于随机森林的83.93%,主要作物烟草制图精度88.69%,用户精度95.51%。仅使用生育期Sentinel-2影像的作物识别总体精度79.01%,主要作物烟草制图精度82.30%,用户精度93.49%。研究结果表明,本文构建的基于XGBoost算法多源...     

基于适宜性-规划-等级的村庄整治类型划分研究

科学划分村庄整治类型并制定合理的优化策略,是实现大城市村镇体系合理布局和乡村空间高效利用的重要措施。本文基于POI、土地利用现状数据等多源数据,综合运用适宜性评价、引力模型等方法,构建了基于布局适宜性-规划约束-村庄等级(简称适宜性-规划-等级)的村庄整治类型划分方案,并以密云区为例进行实证分析。结果表明：在经济发展、生活便利和环境宜居等多因素综合作用下,密云区村庄布局适宜性呈现由西南向东北衰减的特征。借助引力模型,将研究区332个村庄划分为57个中心村、103个次中心村和172个一般村。基于适宜性-规划-等级的村庄整治内涵,将密云区村庄确定为城镇集建、特色提升、整治完善Ⅰ、整治完善Ⅱ和整体搬迁5种整治类型。整体搬迁类村庄未来的整治方向为可复垦型,其他村庄均为可盘活型。结合村庄布局适宜性评价、等级划分、土地利用形态和整治潜力,着眼于减量规划思路,因地制宜地提出5类村庄的整治策略。研究成果可为区域村庄用地布局优化和减量发展以及全域土地综合整治等提供参考。     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

船式拖拉机气层减阻研究

为预估不同含水率的水田土壤气层减阻所需通气量,通过流变仪测得相应的水田土壤参数,并构建仿真模型进行了相应仿真试验.在试验过程中,分析了不同通气量下的船底气层覆盖情况以及不同通气量下的阻力变化,解释了其减阻机理,并采用公式的形式拟合了含水率与最优通气量的关系.研究发现:含水率为80％的水田土壤减阻率可以高达21.9％,对...     

基于改进YOLO v4的玉米种子外观品质检测方法

针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNet V1。为了进一步提升模型的性能,通过试验研究了空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling, SPP)结构在不同位置上对模型性能的影响,最终选取改进YOLO v4-MobileNet V1模型对玉米种子外观品质进行检测。试验结果表明,模型的综合评价指标平均F1值和mAP达到93.09%和98.02%,平均每检测1幅图像耗时1.85 s,平均每检测1粒玉米种子耗时0.088 s,模型参数量压缩为原始模型的20%。四通道多光谱图像的光谱波段可扩展到可见光范围之外,并能够提取出更具有代表性的特征信息,并且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性好、轻量化的优点,为实现种子的高通量质量检测和优选分级提供了参考。     

短程硝化液提升市政污泥中温厌氧消化产沼能力的工程试验分析

文章通过控制桂平市污泥处理厂中沼液多级好氧生化系统的曝气量,获得含游离亚硝酸(FNA)的短程硝化液并回流至有效容积为100 m3的中温厌氧反应器,与市政剩余污泥进行联合厌氧消化产沼气.试验结果表明:短程硝化液的加入可显著提高市政污泥中温厌氧消化产酸产气效率.当反应器中HNO2-N浓度为178 mg·L-1时,SCOD的...