基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

山东省桃树重要害虫的监测与防控

桃树是山东省栽培的第二大水果,常年受到不同害虫危害。介绍了当前山东省危害桃树较重的6种害虫,桃蚜、山楂叶螨、梨小食心虫、桃蛀螟、桃潜叶蛾、桃红颈天牛的发生特点、虫情监测方法、关键防治时期和安全防控技术。     

桃胶多时期采摘的农药残留分析

对喷洒农药后桃胶农药残留进行了多时期检测分析表明,大部分农药在用药5 d就无法在桃胶中检出;小部分杀虫剂在桃胶中可以残留达到5~10 d,小部分杀菌剂在桃胶中残留的时间可达15 d以上;在对桃树使用杀菌剂时,应减少使用腐霉利的使用,严格控制多菌灵的用量;采摘桃胶的最佳时间段为喷洒农药后20 d至下次喷洒农药前。     

基于物联网技术温室监测系统的发展

随着科学技术的发展,越来越多的新型技术及设备在互联网的基础上被开发出来,其中,物联网作为一种新型信息技术,对人们的生活及生产影响是巨大的。通过对物联网方面在温室监测系统中的应用进行分析,对当下最新技术进行研究归纳总结,得出具有现实意义的结论,希望有助于促温室监测技术的发展。     

Landsat8卫星数据在垦区现代化农业建设中的应用

Landsat 8卫星数据在黑龙江垦区现代化农业建设中发挥着重要的作用。本文从垦区作物种植面积提取、垦区作物长势监测、垦区病虫害监测等方面介绍Landsat8卫星数据发挥的突出作用。     

无人机在森林防火领域的应用及发展

我国森林资源较为贫乏,森林大火每年都有发生。基于此现状,分析了无人机中低空监测系统所具有的机动快速、使用成本低、维护操作简单等技术特点,阐述了其具有对地快速实时巡察监测能力,在对车和人无法到达地带的资源环境监测、森林火灾监测及救援指挥等方面具有其独特的优势。最后介绍了其应用现状和面临的问题。     

以养猪业为例简述兽药残留及其对

随着人们对动物源性食品的需求向讲求质量型的转变，动物源性食品中的兽药残留已逐渐成为全世界关注的一个焦点。同时，兽药残留是影响动物源性食品安全的重要因素之一，也是人们普遍关注的一个社会热点问题。兽药残留超标不仅对人体健康造成直接危害，而且对畜牧业的发展和生态环境也造成极大危害。因此，必须采取有效措施，减少和控制兽药残留的产生。文章结合兽药残留的危害，以养猪业为例，阐述发生的原因，并给出一定的防控对策以供参考。     

浅谈发光细菌快速检测畜产品中的兽药残留

兽药在畜产品中的应用愈发广泛,而兽药残留影响消费者身体健康,且不利于畜牧业发展。以发光细菌发光原理,通过测定磺胺类等兽药在不同质量浓度下的反应,判断出产品是否存在兽药残留情况,希望能够为国民提供安全、健康的畜产品。