马铃薯的钾素需求及营养诊断

了解马铃薯的钾素营养特点是马铃薯养分管理的基础,综述了马铃薯钾素营养的研究进展,并提出了进一步研究的方向。尽管文献报道的马铃薯需钾量存在差异,但已有的研究结果表明,马铃薯是需钾量较大的作物,其对钾素的需求多于其他元素。而且与小麦等作物相比,马铃薯的钾素营养效率较低。已有的研究还证实土壤交换性钾含量与马铃薯产量的关系并不稳定,仅依靠土壤测试制定钾肥施用方案存在较大的误差,因而马铃薯钾素营养状况诊断并依此指导生育期钾肥施用就显得必要。业已发现叶柄钾浓度能很好的反映马铃薯植株的钾素营养状况,对土壤供钾高度敏感,与块茎产量存在很好的数量关系,因此,用于指导马铃薯施肥的叶柄的临界钾浓度被不同研究人员确立,但干重基础的叶柄钾浓度指标指导施肥实践的时效性较差,这意味着简便快速的诊断方法有待建立。     

应用叶绿素计诊断烤烟氮素营养状况

为探讨叶绿素计在估测烤烟叶绿素和氮浓度上的应用价值,进行了3个田间试验。即:郑州点2003年设施N.51.0.kg/hm2与4个品种NC89、RG17、85048、541;2004年设5个氮肥用量:N.30.04、0.5、51.0、61.5、75.0.kg/hm2与2个品种中烟101、云烟85;玉溪点于2005年设5个氮肥用量:N.02、7.0、54.5、81.8、109.0.kg/hm2与K326品种的试验。测定了不同试验条件下烤烟叶片的叶绿素计(SPAD-502和CCM-200)值和实际叶绿素浓度、全氮浓度,并进行了三者关系分析。结果表明,应用叶绿素计监测烤烟叶片最佳测定部位为完全展开叶的中部。叶绿素计测定值因年份、地点、氮肥水平、叶位、同一叶片不同的部位而异。叶绿素计值与叶绿素浓度、叶片全氮浓度之间有稳定的极显著相关性。叶绿素计SPAD-502的SPAD值和CCM-200的CCI值与叶绿素浓度之间的决定系数分别为0.8755(P0.001)和0.9499(P0.001)。SPAD计值(SPAD)与全氮浓度(N)之间回归方程为N=0.0265SPAD+0.9601(R2=0.7649,P0.001),经检验该模型具有较好的精确性和普适性,利用叶绿素计进行烤烟氮素营养监测是可行的。     

作物氮素营养诊断方法研究进展

改进氮素管理对农业生产和生态环境保护具有重要的意义。本文综述了几种氮素营养诊断方法的优缺点,重点介绍了主动遥感光谱仪G reenSeeker的特点,及其进行氮素诊断的机理、研究进展和其在国内的应用前景。     

基于LightGBM和处方数据的番茄病害诊断方法

为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。     

基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究

为探索作物生长监测诊断仪（CGMD-402型）在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数（Normalized differential vegetation index,NDVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index,RVI）,并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数（Leaf area index,LAI）监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明：玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。     

家禽诊疗文本多实体关系联合抽取模型研究

针对传统实体关系抽取方法中主体特征与句向量难以有效融合、现有BIO标注策略难以有效处理重叠关系的问题,提出一种基于BERT和双重指针标注的家禽疾病诊疗文本实体关系联合抽取模型(Joint extraction of entity relationship of poultry disease diagnosis and treatment text,JEER_PD)。JEER_PD使用双重指针标注(Dual-pointer labeling, DPL)策略,建立头、尾2个指针标注器,一次性标注出所有实体的开始和结束位置;引入CLN(Conditional layer normalization)网络层,强化主体抽取任务与客体关系联合抽取任务之间的联系;利用概率平衡策略PBS对抗正负类标签类别失衡,以加速模型收敛。实验表明,JEER_PD准确率、召回率和F1分别为97.69%、97.59%和97.64%,3项指标较现有方法均有显著提升,说明JEER_PD能够快速、准确地抽取家禽疾病诊疗复杂知识文本中的实体关系三元组。     

基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别

为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。     

基于B/S模式的奶牛日粮诊断系统的实现

针对现有奶牛日粮诊断过程中只考虑日粮营养组分方面的因素造成的局限性,本文首次提出了将奶牛日粮营养组分与营养代谢性病两个因素综合考虑,并以此结果对日粮配方优化设计。基于web2.0技术,采用JSP+Tomcat+MySQL架构,建立了B/S（浏览器/服务器）模式的奶牛日粮诊断系统。该系统先进实用,能有效地解决奶牛日粮配方针对性不强、难以规避奶牛营养性疾病等问题。     

苹果病害智能诊断方法研究与设计

针对传统苹果专家病害诊断系统自学习能力差、准确率低的不足,研究并设计了人工神经网络的苹果病害诊断方法.采用动态编码对苹果病害模糊知识进行量化,构建BP网络诊断模型进行诊断;采用Java语言开发基于Web的病害动态诊断平台,用白水苹果病害样本进行了实验.该方法对20种苹果病害的诊断具有较好的效果,测试准确率达到85.4%.在获得必要领域知识的前提下,用神经网络进行苹果病害诊断准确率高,系统设计灵活,基于Web的诊断平台便于推广和使用.     

基于电磁感应的典型干旱区土壤盐分时空变异快速诊断

选取南疆典型干旱区研究其土壤盐分时空变异,在研究区域选取校正点测定表观电导率(ECa),并同时采集土壤样品,研究表明土壤盐分含量与大地表观电导率具有良好相关性(R =0.935),可由此建立土壤盐分电磁感应解译模型.构建移动式磁感调查系统对研究区域进行调查,获取足量表观电导率信息,结合GIS和地统计等相关知识研究土壤盐...