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11.
浙东地区‘红美人’杂柑果实品质与土壤和叶片养分的关系 总被引:3,自引:0,他引:3
《果树学报》2020,(1)
【目的】揭示浙江东部地区‘红美人’杂柑果实品质与土壤肥力、叶片养分的关系,明确‘红美人’杂柑产量、品质的关键影响因子。【方法】在浙江东部‘红美人’杂柑种植区域采集柑橘果实、柑橘叶片和园地土壤样本各33份,统计了柑橘产量,测定了果实品质性状、果实矿质元素含量、叶片营养元素含量和园地土壤理化性状,深入分析了果实品质与土壤理化状况、叶片矿质元素含量的关系。【结果】浙江东部‘红美人’种植区域土壤中水溶性氮、有效磷和速效钾三个大量元素含量基本上在适量和高量范围,而叶片中钾含量偏低。果实的可溶性固形物含量与土壤pH值和交换性钙含量呈显著负相关,说明适度降低土壤pH值有利于增加果实可溶性固形物含量,而土壤交换性钙含量过高会显著不利于增加果实可溶性固形物含量;果实总酸含量与叶片锰含量呈显著正相关,叶片锰含量与土壤有效态铁、锰含量呈显著正相关而与土壤交换性钙含量呈显著负相关,说明土壤和叶片中锰过量会增加果实酸度,而土壤中有效钙过量有降低果实酸度的作用。【结论】‘红美人’橘园应当考虑肥料的平衡使用,防止元素间的拮抗。部分地区因土壤酸碱度不合理而造成钙、镁、硼等中微量元素的缺乏是限制‘红美人’果实产量和品质的重要原因,需要及时叶面补充‘。红美人’果实品质中的单果质量和可溶性固形物含量与土壤的pH值和交换性钙含量密切相关,需要根据橘园土壤条件调节适宜的pH值和适当补充一些中、微量元素。 相似文献
12.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
13.
以云南、四川主栽的4个葡萄品种为试材,在常规用药方式基础上辅以微生态制剂,测定其对葡萄酸腐病和黑曲霉病防控效果及对果实品质的影响,以期为有效防控葡萄酸腐病和黑曲霉病的发生,解决生产实践中的具体问题提供科学参考依据。结果表明:微生态制剂能提高葡萄果粒大小和百粒质量,同时增加糖酸比。在传统用药基础上使用绿康威,对葡萄酸腐病和黑曲霉病的防效最佳,分别达52.3%和42.4%;在传统用药基础上使用绿地康3号,其防效为31.3%和21.9%,均表现出良好的防效;前期使用化学药剂,后期单独使用微生态制剂对酸腐病的防效不太明显。 相似文献
15.
16.
通过对修复后矸石山不同空间位置(山顶、山腰和山底)煤矸石的重金属(Cd、Cu、Ni、Pb、Zn)总量及形态进行测定,探究修复后矸石山重金属的空间分布特征.结果表明,不同位置煤矸石的颗粒组成、pH及EC存在差异且对煤矸石中重金属分布存在影响;矸石山中重金属总量从山顶到山底整体上逐渐增加,呈现山底富集趋势,但Pb和Zn在山腰总量最大,分别为65.67mg/kg和204.46mg/kg.矸石山中重金属均以残渣态为主,而弱酸提取态最少.随着堆放高度的降低,Cd的活性逐渐增强,而Cu、Ni和Zn的活性逐渐降低. 相似文献
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18.
20.