杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别

为提高杂草种子的快速准确的检疫鉴定,该文基于杂草种子生物稳定遗传特征对其进行视觉不变特征提取及其种类识别的研究。首先基于形态学特征和Hu氏不变矩提取杂草种子的16个视觉不变特征,这些特征有效地表征了杂草种子的生物稳定遗传特征信息;然后基于神经网络对其进行分类。试验证明,利用提取出的具有视觉不变性的16个特征值作为BP神经网络识别分类的特征集,能快速地识别杂草种子,且具有较高的识别率。因此,该方法对植物检疫和农业生产具有重要意义。     

披碱草种子的气流冲击式转筒干燥试验

为研究气流冲击式转筒干燥结构参数（喷管直径、喷嘴高度与喷管倾角）与工艺参数（风温、风速与转筒转速）变化对牧草种子干燥速率与发芽率的影响,该文将气流冲击式转筒干燥技术应用于披碱草种子干燥,并通过Design-Expert 7.0软件对试验进行优化设计,建立了试验条件范围内平均干燥速率的预测模型。试验结果表明：气流冲击式转筒干燥技术可较好的应用于披碱草种子的干燥,干燥后的披碱草种子达到了国家一级种子标准;在试验条件范围内,风温、风速、风温和分支喷管倾角交互作用、风速和转筒转速交互作用对平均干燥速率的影响显著,影响大小依次为：风温＞风速＞风速和转筒转速交互作用＞风温和分支喷管倾角交互作用;各因素及其交互作用对发芽率的影响不显著。该研究为气流冲击式转筒干燥技术应用于种子的干燥提供了技术依据。     

中国种业机械化现状调研与发展分析

种业机械化是种业现代化的重要基础和前提,是涵盖品种选育、品种试验、制种生产、种子加工等多环节的系统工程。为了系统梳理中国种业机械化发展成果与存在问题,有效推进种业机械化发展、促进种业现代化建设,该文从田间试验机械化、制种生产机械化、种子加工机械化等方面阐述了国内种业机械化现状调研情况和国际种业机械化发展经验,分析了中国种业机械化存在的主要问题:种业装备企业普遍规模小、装备差、科研投入少,整体水平与国外存在较大差距,装备功能有待扩展、结构设计有待优化、现代化控制水平有待提高等;提出了种业机械化研究重点:1)主要农作物品种试验机械化关键装备研究;2)主要农作物制种生产机械化关键装备研究;3)主要农作物种子低损高效精细加工技术集成研究。指出了"规模化、标准化、集约化、机械化"种子生产是现代种业持续、健康发展的重要保障和基本发展方向。     

双动刀沙棘枝条切割参数分析与试验

针对国内缺少沙棘专用机械收获装备、探明沙棘枝条最优切割参数组合,该研究设计了双动刀沙棘枝条切割试验台并开展沙棘枝条切割试验,确定了切割装置关键结构参数,基于LabVIEW开发了沙棘枝条切割特性测控系统和数据采集软件。通过单因素试验探究平均切割速度、刀具滑切角、刀刃高度和动刀组数对单位直径峰值力及单位面积切割功耗的影响;采用Box-Behnken多因素试验设计方法,以平均切割速度、枝条喂入速度和刀具滑切角为试验因素,以单位直径峰值力和单位面积切割功耗为评价指标建立回归模型。试验结果表明,评价指标随着平均切割速度、刀具滑切角和刀刃高度的增大而减小,在双动刀时比单动刀时数值更小。通过响应曲面法优化回归模型,确定最优切割参数组合为平均切割速度0.45 m/s、枝条喂入速度0.64 m/s、刀具滑切角9.4°,该组合下单位直径峰值力为53.33 N/mm,单位面积切割功耗为69.87 N/mm²,模型误差小于5%,切割参数优化结果准确。研究结果可为后续沙棘枝条收获装备的研发提供数据支撑。     

半干旱黄土区沙棘的水分生理生态与形态解剖学特性研究

1986～1997年在半干旱黄土区的陕西吴旗、安塞县和宁夏固原县,对沙棘进行了蒸腾、净初级生产量、土壤水分等生理生态和形态解剖学特性研究。试验结果表明:沙棘每生产lg地上干物质,总耗水量为711～829g,其中蒸腾耗水量为551～654g,该地区荒山植被生产lg地上干物质蒸腾耗水量为343～709g,总耗水量却达2540～4501g。水分利用效率为1.21～1.53g/（m²·mm）,是荒山植被的3.1～6.4倍。沙棘水分利用效率较高,水分生产潜力较大。观察沙棘叶、根具有耐大气干旱、耐高温和水湿的形态解剖学特性,说明沙棘有较强的生态适应性。因而在半干旱黄土区的荒山、荒沟,营造沙棘林,能有效利用水土资源,这是快速治理荒山,提高土地生产力的有效途径之一。     

直流电场处理树种在陕西飞播造林效果

用直流电场处理油松种子，进行发芽试验和飞播造林试验，结果表明：经直流电场处理的油松种子，可提前１￣２ｄ发芽，提高发芽成苗率１０％￣２５％。     

沙棘根瘤共生固氮的研究

研究了生长季节、坡向、植株年龄、植株性别诸因子对沙棘根瘤共生固氮作用的影响,结果证明:季节变化是造成固氮酶活性变化的主要因子;阴坡沙棘根瘤的共生固氮作用与株龄密切相关,而阳坡则不明显;坡向、树龄和沙棘性别均未构成对沙棘根瘤固氮酶活性的显著差异.     

基于空间差异的新疆沙棘资源果实品质及营养成分分析

为研究空间分布差异性对新疆沙棘资源果实品质及营养成分的影响。以5个县的‘深秋红’‘无刺丰’‘状圆黄’沙棘品种为供试样本,并对供试样本的可溶性固形物、蛋白质、氨基酸、总糖、总酸、维生素C、微量元素、总黄酮、脂肪酸、花青素、β-胡萝卜素、番茄红素含量测定,后进行主成分分析并计算综合得分。13个供试沙棘样品果实中各营养及药用成分均存在不同程度的差异性。青河县沙棘果实综合测试指标比布尔津县综合高出0.93～5.54倍,比哈巴河县综合高出0.90～4.49倍,比乌什县综合高出0.99～13.67倍,比阿合奇县综合高出1.10～4.98倍。青河县沙棘品种‘状圆黄’果实各项品质指标表现最优,综合得分为6.04分;且青河县沙棘资源整体综合得分最高,平均为3.54分。青河县更适宜沙棘的生长发育,种植的沙棘果实品质更为优异,13个供试沙棘样品中青河县‘状圆黄’果实品质最佳。     

基于光声光谱和TCA迁移学习的稻种活力检测

种子活力是决定水稻产量的最重要因素之一,但目前水稻种子活力的近红外和高光谱等无损检测方法易受种子表皮颜色影响,且所建模型难以适应新品种。该研究提出基于光声光谱技术的稻种活力无损检测方法并结合迁移学习进行新品种稻种活力检测。首先,对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳、新两优等具有区域代表性的典型6种水稻品种,进行高温高湿人工老化处理,得到0～7 d老化时间的水稻种子;再通过调制频率获得8种不同深度的光声光谱信息,用主成分分析、竞争性自适应重加权算法对光谱降维得到特征光谱后,对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳分别建立偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）、反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BP）、广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network,GRNN）、支持向量回归模型（Support Vector Regression,SVR）、深度卷积神经网络（Convolutional Netural Network,CNN）的稻种活力预测模型,并选择最优调制频率;最后,通过迁移学习将建立的模型迁移到新两优稻种进行活力预测。结果表明,光声光谱最佳扫描频率为300 Hz,CNN预测模型精度较高,相关系数和均方根误差分别不低于0.990 9、不高于0.967 5;且经过迁移学习,仅需通过对源域数据的训练,即可直接对新品种稻种的活力进行精确预测;通过TCA迁移学习后,新两优稻种活力预测的相关系数从0.718 5提高到0.990 3。研究表明,采用光声光谱深度扫描技术对不同种类稻种的活力进行高精度检测是可行的,且经过迁移学习,仅需80粒新品种稻种信息即可实现稻种活力的精确预测。     

沙棘根系的生物学特性与造林地选择

沙棘有很强的根蘖能力,其根系具有类似水生植物根系的解剖特征,地上部分又有旱生植物的特征,所以沙棘应属中生植物;沙棘根系有很强的生物学可塑性,对林地的水分状况会产生明显反应;在植株个体发育早期,多在生长较慢的侧根上形成具有多种功能的根瘤。沙棘造林,应充分考虑其根系生物学特性和解剖特征,根据经营目的选择相应的造林地或采取整地措施改地适树,满足其水分要求。