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1.
为摸索滇中高海拔冷凉山区反季节栽培花椰菜的最佳播期以集成高效栽培技术推广应用,于2017—2018年选择海拔2250 m的云南省峨山县塔甸镇大西村地块进行9个播期的2年随机区组试验。结果表明,花椰菜生育期随播期推迟而延长,而花球采收期除播期7月10日外随播期推迟而逐渐增长;花椰菜株高、外叶数、开展度、球高、球径和单球重等农艺性状有随播期延迟呈现先逐渐减小而后又逐渐增大的趋势;莲座期黑腐病和霜霉病的病情指数随着播期的延迟呈现先逐渐升高而后又逐渐下降的趋势;花椰菜小区产量随着播期的延迟呈现先逐渐下降而后又逐渐提高的趋势,播期4月20日和4月30日与其余7个播期产量之间的差异达极显著水平。综合花椰菜在冷凉山区反季节栽培的生产实际和各播期产量产值及商品性表现,推荐滇中高海拔冷凉山区反季节栽培花椰菜的最佳播期为4月20—30日。 相似文献
2.
为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。 相似文献
3.
4.
在繁育母猪养殖期间,能否保证仔猪健康繁育,将对养殖效益产生决定性影响。基于此,本文从提高繁育母猪养殖效益的角度,对母猪和仔猪的科学饲养技术进行了探讨,并对防疫保健和日常管理措施展开了分析,希望能够为繁育母猪的养殖提供参考。 相似文献
5.
为探讨胭脂鱼(Myxocyprinus asiaticus)养殖模式中的结构优化,对不同胭脂鱼混养模式的产量与综合效益进行了研究。实验设置了5个模式,分别为胭脂鱼单养(M_1)、胭脂鱼与黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)混养(放养密度:P_1为2∶1、P_2为1∶1、P_3为1∶2)、胭脂鱼、黄颡鱼和长吻鮠(Leiocassis longirostris)混养(放养密度:P4为1∶1∶0.6)。结果显示:与M_1养殖模式相比,P_1、P_2和P_3养殖模式下的胭脂鱼平均重量、成活率、增重率和特定生长率均无显著性差异(P0.05),而P4模式则显著降低(P0.05)。各模式下总产量为179.39~226.21 g·m~(-2),其中M_1模式最低,P4模式最高。饲料系数为1.34~1.67,其中M_1模式最高,P4模式最低。各模式之间水体温度、溶氧和亚硝酸盐浓度均无显著性差异(P0.05)。总N、P浓度以M_1模式下最低,P4模式下最高。各模式的N、P利用率分别为20.51%~24.20%和12.54%~15.37%,与M_1模式相比,P_1、P_2和P_3模式均无显著性差异,而P4模式则显著提高(P0.05)。在经济效益和综合效益方面,与M_1模式相比,P_1、P_2和P_3模式均无显著性差异(P0.05),而P4模式则显著提高(P0.05)。研究表明,将胭脂鱼与黄颡鱼和长吻鮠混养,可以提高产量、NP利用率、池塘养殖经济和综合效益。 相似文献
6.
在一块0.66 hm2试验地上,开展了连续7年以沼气为纽带,以猪粪尿、玉米秸秆等农业废弃物资源化利用为核心的猪—沼—粮(玉米)循环模式研究,并进行了效益评估。结果表明,经连续7年实施猪—沼—粮循环转化后,土壤有机质、碱解氮、有效磷和速效钾含量分别提高115.69%、173.97%、151.87%和117.19%;土壤团聚体、田间持水量和总孔隙度分别增加88.06%、60.29%和50.58%,容重降低19.88%;土壤细菌总数、真菌总数、放线菌总数和微生物总数分别增加93.97%、338.10%、71.71%和93.96%;综合经济效益平均每年每公顷土地增加42 473.1元。 相似文献
7.
8.
采用“3414”完全设计方案进行了哈密瓜配方施肥试验,研究哈密瓜产量与氮、磷、钾施用量之间的关系,建立了哈密瓜产量(Y)与氮(N)、磷(P)、钾(K)肥之间的回归方程,得出哈密瓜最佳施肥量为N298.94 kg/hm~2、P_2O_5145.49 kg/hm~2、K_2O 60.90 kg/hm~2。在该施肥水平下,哈密瓜的产量最高为42 958 kg/hm~2,N、P_2O_5、K_2O最佳施肥比例1∶0.48∶0.2。 相似文献
9.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献