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为筛选棉田主要盲蝽——绿盲蝽Apolygus lucorum和中黑盲蝽Adelphocoris suturalis高效、环境友好的新型防治技术,选择盲蝽科昆虫寄主植物——韭菜Allium tuberosum和向日葵Helianthus annuus种子,采用冷浸法制备其乙醇提取物,利用三臂嗅觉仪比较绿盲蝽对2种提取物和... 相似文献
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设计一种用于淡水鱼体质量在线检测并按质量进行分级的系统,采用电子称质量的方式对鱼体进行质量在线检测并分级。该系统工作原理:当淡水鱼输送到称质量装置时,鱼体在称质量输送机上移动,质量传感器采集鱼体的质量信号,经调理电路处理后传送控制芯片进行储存、分析,计算鱼体的质量及等级;鱼体进入分级段鱼体输送机后,光电传感器将检测到的鱼体位置信号传送至控制芯片,控制系统根据鱼体质量等级以及鱼体位置触发分拨机构工作并执行鱼体分级操作。采用不同质量的砝码组对系统称质量装置的称量准确性进行验证。结果表明:当称质量输送机的运行速度设置为0.16~0.24 m/s时,称质量系统的误差范围小于±0.73%;通过试验对系统的分级速率和分级正确率进行验证,当称质量输送机速率设定为0.20 m/s,分级装置鱼体输送机速度设定为0.20~0.25 m/s时,系统对质量范围为300~3 000 g的淡水鱼鱼体设置分为4级,平均分级速率可达到26条/min,分级正确率为98%以上。 相似文献
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湖北省位于我国中部,承接南北,区位优势十分明显。草地贪夜蛾在湖北省广大区域能否越冬直接影响翌年当地甚至华北草地贪夜蛾发生的早期预测、预警及防治策略的制定。为探明草地贪夜蛾在湖北的越冬规律,本研究采用室内低温试验,冬季室外越冬模拟试验及冬季田间调查等方法,初步明确了草地贪夜蛾在湖北的越冬情况。结果表明:经35 d的7℃低温胁迫,草地贪夜蛾幼虫、蛹、成虫均死亡;2019年12月15日-2020年3月1日在湖北省襄阳、武汉两地室外越冬模拟试验表明,2020年2月1日,即放虫后第47天两地均未发现存活虫体;2019年12月中旬-2020年4月中旬,湖北襄阳、武汉、通山田间生境调查表明,只有2019年12月15日在襄阳发现1头草地贪夜蛾5龄活体幼虫,其他各地均未发现存活虫体或诱捕到成虫。经过室内低温试验、室外越冬模拟试验及田间越冬调查,初步认为2019年-2020年冬季草地贪夜蛾在湖北大部分地区不能越冬。 相似文献
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采用时空互换法,于广西南丹县山口林场选取不同林龄(9、14、20 a)的秃杉人工林作为研究对象,对其土壤物理性质、化学性质和生物化学性质(土壤酶活性)进行研究。结果表明:不同林分年龄土壤性质存在一定的差异,8、14、20 a秃杉人工林表层土壤(0 20 cm)土壤密度分别为0.978、0.914、0.890 g·cm-3,总孔隙度分别为63.10%、65.53 %、66.40%,土壤最大持水量分别为64.55%、71.70%、74.58%。随着林龄的增长,土壤各化学和生物化学指标的变化不尽相同,但林分年龄到20年生时,多数土壤养分和酶活性指标都有所升高,土壤肥力状况得到提高。 相似文献
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针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明:改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F0.02、F0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。 相似文献
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