磺酰脲类除草剂药害规律的研究

采用作物主根长法测定了常用两种磺酰脲类除草剂对玉米（Zea mays L.)农大1236和豌豆（Pisum sativum L.）中碗6号的相对毒力，玉米试验结果表明，以IC50值比较，氯磺隆、胺苯磺隆对玉米的毒力较高，容易造成药害。豌豆试验结果表明，豌豆对氯磺隆和胺苯磺隆比玉米更敏感。离体玉米和豌豆ALS酶的研究表明，豌豆的ALS对两种磺酰脲类除草剂较玉米更敏感，氯磺隆对两种作物的ALS抑制作用也较胺苯磺隆强。     

不同类型小麦品种(系)农艺性状、生理指标与产量关系的多元统计分析

本文对不同类型小麦品种（系）的11个与产量密切相关的农艺性状,生理指标进行了主成分分析。11个原始指标综合成为三个独立的新指标,分别表示“光合同化因子”、“库与碳氮代谢因子”、“库与氮素营养因子”。主成分值与产量相关分析表明,小麦产量与第一、第二主成分值有极显著正相关关系。通过回归分析,建立了小麦产量与主成分值之间的回归方程。它能较好地反映不同类型品种的产量水平。     

稻米直链淀粉及其含量研究进展

直链淀粉含量（AC）是影响稻米食用品质的关键因素之一。文章综合了国内外水稻研究人员对稻米直链淀粉的研究成果,重点论述了直链淀粉的结构,理化性质;直链淀粉含量（AC）对稻米食味的影响,AC的遗传机制,相关性状,影响AC的环境因素,AC变化的机理,AC研究与测定方法进展,改善AC的措施以及AC研究中存在的问题。     

安徽省耕地资源系统分析与保护对策研究

本文对安徽省耕地资源进行了系统诊断,对影响耕地数量减少因素进行灰色关联度分析,对人均耕地占有量运用GM（1,1）模型进行预测。在此基础上,提出耕地保护对策及措施。     

稻米品质性状与产量性状及籼粳分化度的相互关系研究

通过QTL的连锁关系和性状相关性研究表明,供试的籼粳重组自交系群体的籼粳分化程度与籼、粳稻的直链淀粉含量高低无直接关系,籼粳分化度与胶稠度、碱消值、蛋白质和粗脂肪含量之间呈现显著相关和密切连锁关系;直链淀粉含量的高低不是影响稻米食味品质的关键因素,胶稠度和碱消值是影响稻米食味品质的最重要因素;单株产量越高,     

基于MSRCR-YOLOv4-tiny的田间玉米杂草检测模型

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较,结果表明：Prune-YOLOv4-tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3...     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

河套灌区畦田内不同位置土壤入渗特性及影响因素分析

为明确河套灌区畦田田块不同位置土壤的入渗特性,通过野外试验和室内检测对试验区田块不同位置土壤理化性质和入渗过程进行分析,并基于土壤入渗模型对试验区田块不同位置的土壤入渗过程进行拟合,同时探讨影响土壤入渗过程的影响因素.研究结果表明:试验区田块内不同位置土壤理化性质及入渗特性具有一定差异性且不同位置土壤入渗特性与土壤理化...     

履带式林间草带收割机设计与试验

林下种草是近年来人工林普遍采用的林下经济模式。针对林草种植模式中因林木间距小、植被茂盛、地表不平、视野受限而带来的牧草收获困难等问题,设计了一款履带式林间草带收割机,该机主要特点是幅宽小、转弯灵活,适合林间牧草收获作业和硬杂草、稀疏灌木的切割作业。根据实地调研提出基于林间作业环境的割草机设计要求,通过对割草机行走系统、切割系统进行分析计算,确定了履带、圆盘式切割器的主要结构参数,分析了圆盘式切割器的运动轨迹和牧草被割断后的运动状态,并采用力学计算和仿真模拟的方式计算了机架的受力情况。试制样机,并进行了林间牧草收获试验,结果表明,收割机的平均作业速度为0.42m/s,割茬高度7.6cm,割幅利用系数为0.94。说明所设计的履带式林间草带收割机能够适应人工林作业环境,满足林间牧草收获作业要求。     

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。