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1.
2.
在全面实施乡村振兴战略和促进畜牧业高质量发展的背景下,为准确辨识对家禽养殖从业人员在智慧养殖技术的继续教育方式方法中存在的不足,及时改进教学模式提升家禽从业人员对于智慧养殖技术的运用能力。对家禽养殖业一线饲养和生产管理的从业人员进行问卷调查,对主要生产环节中智慧养殖技术的教授需求迫切性、教授方式、教学重点内容、生产环节等方面进行调查和数据统计分析。结果表明,从业人员对于家禽智慧养殖技术的需求迫切程度较高;在教育培训方式中,分类报告教授和现场教学的方式为较多人所接受,而对于网络教学的关注度和兴趣相对较低;继续教育内容的关注重点主要集中于智慧养殖中设施设备使用方法、安全事项和实操实践等方面,对于智慧养殖技术原理和新技术的进展,从业人员对其关注度也相对较低;针对教培中涉及的生产环节,从业人员对于家禽养殖环境智能控制和异常行为监测的关注较多。根据调研结果中发现的不足,从5个方面对家禽智慧养殖从业人员教培模式作进一步探讨,给出从业人员继续教育模式的改进措施。 相似文献
3.
通过对扬州市水稻插秧机作业质量进行跟踪调查和技术指导,分析该市水稻育秧、机插环节存在的问题,提出相应对策。 相似文献
4.
以机载LiDAR离散点云数据为数据源,基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系,提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演LAI和实测LAI进行对比分析,结果表明:基于Axelsson改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开,结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云;基于孔隙率反演LAI,尼尔逊参数的选择对结果影响很大,利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数,LAI反演结果接近于真实情况。利用机载LiDAR点云数据能精确地反演大田玉米LAI,该研究方法适用于中等高度的农作物,可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。 相似文献
5.
长春市水资源承载力变动及可持续利用对策 总被引:3,自引:0,他引:3
以水资源的供需关系作为衡量水资源承载力的依据,利用统计资料分析了长春市水资源现状.以水资源利用量为因变量,采用主成分分析,在GDP、工业总产值、总人口数、工业需水量和农业需水量等9个与水资源利用量密切相关的指标中筛选出GDP和农业人口两个因子作为自变量,利用多元线性回归分析模型,通过对GDP和农业人口的增长预测了未来10年长春市水资源承载能力.结果表明,未来10年长春市水资源供需矛盾突出,水资源承载能力无法维持经济和社会的正常发展.根据长春市水资源的形势,从开源、节流和管理等方面提出了水资源的可持续利用对策. 相似文献
6.
HJ-1卫星延寿期的CCD影像质量评价与可用性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
HJ-1卫星发射升空投入运行以来,已在灾害与环境的快速监测与预报领域发挥了重要作用。HJ-1卫星目前已经成功运行3a多,属于超期服役状态。为了评价延寿期影像质量,该文从影像的几何校正精度、灰度特征和纹理特征3个方面对延寿期HJ-1A-CCD影像进行分析,并与正常寿命运行期的HJ-1ACCD影像、同时期的Landsat7 ETM+影像进行比较,分析结果表明:延寿期HJ-1A-CCD影像质量虽然有一定程度的下降,但其与正常寿命期影像质量接近,仍能较好地描述丰富的地物类型及地物细节信息,可以像正常寿命期影像一样,有效地用于环境监测、灾害监测、国土资源管理、城市规划、农业应用等方面。 相似文献
7.
基于HJ-1卫星影像的三大农作物估产最佳时相选择 总被引:5,自引:6,他引:5
对于农作物遥感估产,精确选择最佳估产时相是关键环节。该文利用中国自行研发的HJ-1卫星CCD影像对黑龙江八五二农场3大作物(水稻、玉米、大豆)进行遥感估产的最佳时相选择,通过构建小波变换滤波方法和移动平均法的时序NDVI曲线数据,并依据平滑后的时序NDVI曲线分别确定3大作物的遥感估产最佳时相。研究结果表明,从平滑后的时序NDVI曲线中识别出来的3大作物的关键生长期与当地作物的物候期相对比,水稻生长期拟合误差为-0.003356508,玉米生长期拟合误差为-0.001687117,大豆生长期拟合误差为-0 相似文献
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9.
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。 相似文献
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