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针对双孢蘑菇培养料传统室外发酵温度不可控、发酵理化性质差、栽培产量低等问题,设计建造适合高海拔低温地区的培养料发酵隧道生产设施。通过阐述一次发酵、二次发酵隧道整体结构和工作原理,对发酵料仓、地下送风管、进回风系统、控制系统关键部位进行设计。发酵试验与应用结果表明,一次发酵、二次发酵温度均易于控制,能够达到不同发酵阶段的温度需求。通过试验提出了隧道发酵中合理的风机运行控制参数,该条件下发酵后培养料含氮量为2.2%~2.4%、灰分为25%~30%、含水量为67%~69%、pH为7.5~7.8,理化性状优良,栽培产量达到25 kg·m-2,该设施适宜高海拔地区双孢蘑菇培养料工业化规模生产。 相似文献
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基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势 总被引:2,自引:1,他引:1
甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积累期的数码影像和多光谱影像,提取了冠层的结构特征和光谱特征。选择随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)2种建模方法基于获取的冠层特征,构建甜菜全生育期的地上部和块根鲜质量、块根含糖率和SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值估算模型。研究结果表明,随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.9~0.94、0.88~0.9,rRMSE范围分别为7.6%~17%、8.8%~20%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.66和0.67。为了减小输入变量集的大小以及去掉对预测不敏感的变量,该研究采用置换重要性(Permutation Importance,PIMP)来筛选冠层光谱特征和结构特征中对预测有重要影响的变量。结果表明基于筛选出的重要性特征构建的随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.89~0.94、0.74~0.91,rRMSE范围分别为7.3%~19%、7.6%~19%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.65和0.68。进一步表明随机森林回归模型在精度上略好于偏最小二乘回归模型。同时基于PIMP筛选变量的方法在保持原有精度的同时能实现降低数据收集复杂性的目的。研究结果为基于无人机遥感技术快速、准确监测甜菜长势和估测块根类作物的根部活性物质提供了参考。 相似文献
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