不同施肥水平对马铃薯品质的影响

在平地和坡地条件下,采用4种施肥水平对鄂马铃薯4号品种进行栽培试验,考察不同施肥水平下对马铃薯淀粉品质的影响.结果表明,不同施肥水平下,平地和坡地栽培马铃薯,其淀粉含量达到显著性差异,施低肥时淀粉的含量较高,随着施肥量的增加,淀粉含量随之下降;在相同施肥水平下平地较坡地马铃薯淀粉含量的变化大,说明马铃薯淀粉除受施肥量影响外,还受地形、环境的影响,坡地存在水土流失,导致坡地比平地栽培马铃薯的淀粉含量低0.89%～3.86%.因此,合理栽培、适度开发利用土地资源以及重视水土保持尤为重要.     

坡耕地退耕还林后的植被恢复

生态公益林建设是坡耕地恢复森林植被最重要的模式 ,但对退耕还林后的植被恢复特点和规律的研究却很少报道。本文选择在四川省退耕还林工程中普遍发展的桤木生态公益林为研究对象 ,对其植被恢复特点和规律进行了探讨。1　试验地概况选择坡耕地退耕还林后形成的桤木 (Alnuscremastogyne)生态林和弃耕 1年形成的杂草群落为研究对象。试验地位于四川西缘山地区的天全县境内 ,东经 10 2°4 5′ ,北纬 30°0 3′ ,海拔 80 0m ,坡度 2 6° ,坡向西北 ,坡位中部 ,母质为砂岩风化物 ,土壤类型为紫色土 ,属亚热带季风湿润气候区 ,年平均降雨量 1735 …     

基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究

随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。     

基于条件随机场的农作物病虫害及农药命名实体识别

互联网农技问答平台现仅依靠人工提供答题服务,响应速度慢,回答质量难以保证。实现智能农技问题解答,构建农技知识库,需要从现有问答数据提取“农作物-病虫害-农药”命名实体三元组。现有对农业中文命名实体识别的研究较少,且准确率较低。根据农作物、病虫害及农药命名实体的特点,针对农技问答数据,提出基于条件随机场的农作物、病虫害及农药命名实体的识别方法。对数据集进行格式整理及自动分词,并对分词后的语料,针对是否包含特定界定词、是否含特定偏旁部首、是否是数量词、是否是特定左右指界词及词性等特征进行自动标注。利用标注后的数据训练CRF模型,可以对语料进行分类,包括判断语料是否属于农作物、病虫害、农药3类命名实体并识别该语料在复合命名实体中的位置,从而实现了对3类命名实体的识别,由此可自动构建关联三元组。通过试验选择特征组合和调整上下文窗口大小,提高了本方法的识别准确度,降低了模型训练时间,对农作物、病虫害、农药命名实体识别的准确度分别达97.72%、87.63%、98.05%,比现有方法有显著提高。     

医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。     

山楂海棠RAPD亲缘关系研究

应用RAPD分子标记技术,对山楂海棠的分类地位进行了探讨。根据RAPD分子标记聚类分析,将14份苹果材料分为5类,8份山楂材料分为4类,山楂海棠的亲缘关系位于山楂和苹果之间,但与苹果较近,认为山楂海棠可能是苹果和山楂的属间杂交种。     

基于介电特征的苹果霉心病检测方法

针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测.基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利...     

元阳梯田核心区不同土地利用类型土壤水文效应研究

为了揭示元阳梯田区森林土壤涵养水源的机理,采用双环法和环刀法等,对元阳梯田核心区有林地、灌木林地、荒草地和坡耕地的持水性能及孔隙情况等进行了研究。结果表明:土壤的质地和有机质对土壤的持水量有重要影响;有机质对土壤持水能力产生直接影响,有机质含量越多,土壤的持水能力越强;质地对土壤的持水能力产生间接影响:灌木林地土壤的持水量最大,深度0—20cm的灌木林地土壤的总持水量为1 404.8t/hm2;土壤的初期含水量对土壤的初渗速率有较大影响,4种土地利用类型中以荒草地的初渗速率为最大。由结果可知,元阳梯田区森林具有持水能力强、入渗特性好的特点,充分发挥了森林调节水文的功能。     

基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。