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本研究旨在对仔猪初生重进行表型与遗传分析,探究其对生长和繁殖性能的影响,为发挥其在选种过程中的价值奠定基础。实验选取某核心场近8年杜洛克仔猪生长和繁殖性状记录,利用DMU软件和动物模型估计了初生重的加性方差、窝效应方差、表型效应方差和残差方差,计算初生重的遗传力;并估计了杜洛克仔猪初生重与主要繁殖和生长性状之间的表型和遗传相关;此外,分析了随着初生重不断增加,其对应父系指数及各性状育种值的变化情况。结果表明:性别和年份季节效应对仔猪初生重均有极显著影响;仔猪初生重遗传力达到0.24;相关性分析表明:表型与遗传相关分析结果较为相近,初生重与达115 kg体重日龄呈中等负相关,与体长和达115 kg体重日增重呈中等正相关,与达115 kg体重背膘厚、眼肌面积、总仔数、活仔数和健仔数相关均接近于0。综上,依据仔猪初生重进行早期选择,能够对种猪生长速度起到较好的选择效果,但对其他性状影响较小,建议可通过淘汰较低初生重个体(1 kg以下)来达到初选目的。 相似文献
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基于MK—SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。 相似文献
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运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域小麦实际单产 总被引:1,自引:1,他引:1
为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型,并制作了小麦实际单产空间等级分布图。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05和748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。 相似文献
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【目的】在整个名优茶制造流程中,名优茶原材料的采摘往往需要耗费大量的人工,并且在采摘过程中极易损坏原本不需要采摘的茶叶。名优茶采摘技术急需迭代更新,需要设计效率更高、成本更低的采摘装置。【方法】课题组设计了一款基于YOLOv5算法的名优茶智能采摘机器人,主要包括数据获取单元、服务器、控制单元、电机驱动器等部分。首先,通过数据获取单元获取设定区域的名优茶及其三维坐标,并将其上传至服务器;其次,服务器通过图像识别算法识别图像内是否为可采摘的名优茶,再将位置信息转换为坐标信息并上传至控制单元;再次,控制单元将坐标信息转换为PWM信号,并传给电机驱动器;最后,根据PWM信号控制滑台向多轴进行移动,并在信号指示位置控制机械手进行名优茶的采摘和收集。【结果与结论】1)该名优茶智能采摘机器人能显著提高名优茶采摘的效率;2)通过YOLOv5算法进行图像识别,提高了名优茶采摘的准确度;3)使用服务器进行图像识别和数据处理的方式,降低了单个设备的价格,有利于推广;4)通过服务器进行复杂数据处理的方式可以配备大量操作设备,适合大规模采摘,缩短大面积采摘的时间;5)通过路径规划和红外感应的方式,可以降低对不能... 相似文献
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为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理,丰富小麦长势动态监测的模式,结合2017-2018年定点观测试验,以GF-WFV数据为遥感影像源,研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系,以逐步回归方法筛选目标长势变化量参数,分别构建及评价基于GF-WFV影像遥感植被指数变化量的孕穗-开花期叶片含氮量变化量和叶绿素含量变化量监测模型。结果表明,冬小麦叶片含氮量变化量(ΔLNC)和叶绿素含量变化量(ΔCHL)与产量密切相关,而孕穗-开花期的归一化植被指数变化量(ΔNDVI)、比值植被指数变化量(ΔRVI)分别与ΔLNC和ΔCHL相关性最好,因此选择这两个植被指数变化量作为敏感参量构建冬小麦长势监测模型。经验证,基于ΔNDVI和ΔRVI构建的长势线性模型可靠且精度高,其决定系数分别为0.70和0.64,均方根误差分别为0.39%和0.08 mg·L-1FW。基于预测模型和实测数据分级量化表达冬小麦长势的空间分布状况,能够很好实现了基于GF-WFV时相影像长势不同等级的遥感监测。 相似文献
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外源重金属对杏鲍菇生长发育的影响研究 总被引:1,自引:1,他引:1
杏鲍菇是中国等亚洲国家广泛栽培的一种食用菌,培养基中重金属影响杏鲍菇的生长和品质.采用常规袋栽培技术,通过对杏鲍菇栽培过程中添加不同水平Pb、As、Hg和Cd,研究了其毒害效应、耐受性以及对生长发育、产量的影响.结果表明,在试验设置的浓度范围内,外源添加Pb、Hg、Cd的处理对杏鲍菇菌丝生长均产生抑制作用,菌丝生长速度最低值分别比空白对照降低了24.0%、31.0%、18.7%;但浓度为5~50mg·kg<'-1>的As可能会促进菌丝生长,且添加As的处理促进杏鲍菇提早出菇.杏鲍菇对4种重金属的耐性指数排列顺序为As>Cd>Pb>Hg.添加一定浓度的重金属可导致杏鲍菇细胞变形、细胞壁溶解,且细胞质中形成大量黑色颗粒状结晶异物.因此,在杏鲍菇栽培中应控制其培养料中的重金属含量. 相似文献