曙光油桃在江淮分水岭地区引种试验

本中心农场自1996年以来,先后引进包括曙光在内的十余个甜油桃新品种,经过试验,大多数品种因裂果严重或因果味过酸而淘汰,只有曙光油桃表现较好,该品种适应性强、早果丰产、外观美、品质优、风味甜、成熟早、耐贮运、特抗裂果、综合性状极优。1试验地基本情况试验在武警安徽总队五支队生产生活服务中心农场进行,该场地处安徽中部江淮分水岭岗区,自然条件相对较差。年降雨量900～1000毫米,年平均温度15℃,雨量分布不均,易形成春旱、伏旱、夹秋旱和秋旱。而每年5、6月份梅雨季节又阴雨连绵,月余不晴。其次地形地貌复杂,岗冲交错,地形破碎。土…     

鱼腥草套种苦瓜一举两得

四川省泸州市江阳区分水岭乡沙鹅村极适宜有机鱼腥草种植。2008年初，在鱼腥草生产企业打工3年的分水岭乡沙鹅村村民黄帮伦，利用自己学到的种植技术，投资3万元，从成都买来鱼腥草种子，租用3300平方米撂荒田进行种植。2008年底到2009年初，黄帮伦种植的鱼腥草每667平方米产量2000多千克，批发价每千克3元以上，零售一度卖到了每千克10元的高价。     

江淮分水岭地区农业产业化进程中的农村金融改革研究

农业产业化的发展需要大量且持续的金融支持。本文以江淮分水岭地区为例,剖析农村金融支持农业产业化的途径及其存在问题及成因,并提出农村金融改革以支持农业产业化的对策与建议。     

西望东灵山

北京最高山东灵山是太行山北端最后的高峰,以此为基点往东北方向约50公里,以居庸关长城为分水岭,太行在这里结束或从这里开始,再过去便是燕山山脉。东灵山气候堪称残暴,9月底会迎来初雪,冬春季节的大风和严寒是登山者的致命威胁。然而东灵山又是北京最美的地方之一……东灵山如同一堵高墙坐落于北京的西端。在它的西边,风从东西灵山间的峡谷中吹过,空气透明而洁净;而在它的东边,雾霾则像锅盖般盖在嘈杂的北京上空。     

二〇二〇,我的盆景纪事

眼瞅着再过一周就要跨年了,于是强迫自己坐到电脑前,梳理记录一下今年发生的两件事——年后再写,就会失去"此时、我在"现场感。2020年,对我的盆景生涯格外重要,具分水岭意义。五年前,我曾写过一篇文字,记述了在盆景之路上遭遇的误区,其中一段是这样的:"因为不愿意走入大多数制作者所呈现出的简单与寡淡,所以在造型上倾向复杂、细密,于是,便有了眼前这满树的‘弯弯绕’,而这些繁复弯曲的枝条, 在今天的我看来,并未与桩体发生有机联系,尤其用相机将它们拍下,转为二维平面时,愈加凸显。     

输电线路通道下行林区冠层自动分割方法研究

针对在高分辨率影像上进行林区冠层高精度分割所存在的问题,提出了以一种结合形态学滤波的基于标记的分水岭分割算法,来实现对输电线下行林区冠层的自动分割。以航拍影像为数据源,首先构建结合了彩色和纹理梯度的综合梯度,然后采用形态学滤波消除中间过渡区域所形成的梯度极小值,同时根据树冠顶端先验信息提取标记,并强制叠加到梯度图像上,最后将上述结果作为初始信息参与分水岭分割,实现高分辨率影像上林区冠层的高精度自动分割,并以目视解译的形式获取研究区冠层的精确面积作为参考,结果显示本算法的精度较高,可以用于实现林区冠层的高精度自动分割。     

不同生长状态下多目标番茄图像的自动分割方法

将自然生长状态下的成熟果实从复杂背景中识别出来并确定其空间位置，是实现果实采摘作业智能化的基础。该文针对在自然光照条件下多个番茄自然生长状态为相互分离、靠拢或重叠以及被枝叶部分遮挡的情况，研究了一种成熟番茄图像的自动分割方法。该方法利用RGB颜色空间下番茄图像中目标与背景的(R-G)灰度值存在明显差异的特点，首先使用Otsu法对番茄的RGB彩色图像的色差灰度图像(R-G)进行动态阈值分割,然后对番茄的R分量灰度图像应用基于形态重建的受控标记分水岭算法搜索靠拢或重叠番茄的分界线，最后对前面两次运算的结果作交集运算得到最终分割的二值图像，将番茄从背景中分割出来。通过100幅番茄图像进行试验表明，该方法不仅能对自然光照条件下不同生长状态的多目标番茄图像进行有效分割，而且对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性。     

棉花采摘机器人红外测距技术研究

为定位棉株上的棉花,用红外测距实验装置和计算机图像处理技术结合棉花的农学生长特性测量单朵棉花的距离。在0.7~1.6 m的距离区间内建立红外测距模型,获取了棉株表面点云的距离图像,测量精度达0.0085 m。以0.65为标准差设计高斯滤波器的尺寸,用1-D高斯滤波器平滑棉株图像,用2-D高斯滤波器求取其梯度图像,以0.2 m、0.08 m为强、弱阈值,基于Canny边缘检测算子构建闭环边缘,结合形态学运算提取棉花区域,去除棉枝。用峰点滤波器削弱棉花图像中的粘连重叠现象,基于分水岭算法提取单朵棉花并求取其距离。结果表明,单朵棉花的图像识别率达91.3%,红外与人工测距结果的相关系数为0.992 2,为采摘机器人运动轨迹的规划提供了参数。     

自然环境下重叠果实图像识别算法与试验

针对非结构化自然环境中光照变化和对象重叠特征等外界因素给图像处理带来的难题,提出了一种自然环境下重叠果实的图像识别与边界分割的组合优化算法。该组合优化算法首先对原始图像进行噪声滤波处理,然后利用Sobel算子以及改进算子的最大类方差法(OTSU)来辨识重叠果实目标;接着采用K-means算法对重叠目标的像素进行聚类得到单个目标位置,再结合边缘检测结果的连通域分析及区域生长获得单个目标边界的大致区域;最后利用基于限制区域的分水岭算法,得到目标的精确边界。为了验证所提算法的有效性和适应性,进行了试验研究。试验结果表明:所提出的组合优化算法不仅可以在自然环境下从重叠物体图像背景中识别出重叠目标,而且还可以从重叠目标中分割出单个目标的精确边界。     

中越边境分水岭自然保护区之土壤

中越边境分水岭自然保护区有五个土类，即：砖红壤性红壤，红壤，黄壤，黄棕壤，棕壤，它们按海拔由低到高，依次更替。山体的西南坡为迎风坡，东北坡为背风坡，各土类的界线前者比后者稍高。