65mn锰钢板激光切割

				 


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	 随着新《中华人民共和国水土保持法》和《全国水土保持区划（试行）》的颁布和实施，不同区域的水土保持分区和生态功能成为新时期水土保持研究的重要内容，也是水土流失综合防治工作的基础，然而目前  级水土保持区划应用于省级水土保持分区时欠精细，其区域类型及功能过于概化难利用。65锰钢板


	同时，新《水土保持法》中  次在水土流失防治中提出了生态脆弱区的要求，而作为界定生态脆弱区基础的生态脆弱性评价，缺乏针对水土保持的评价方法与模式研究，不利于指导水土保持工作的科学开展。因此，需要基于水土保持生态功能，进行省级水土保持区划和生态脆弱性研究，为区域性水土保持区划和水土流失防治工作提供科学依据。论文以地处黄土高原区的山西省为研究对象，继承全国水土保持区划的原则、指标、方法与成果，运用空间叠置技术和水土流失主导因子空间分析等方法，提出山西省水土保持二级分区体系，即水土保持战略格局区（一级区）和主导功能区（二级区）。山西省共划分为6个一级区，13个二级区，分别对一、二级水土保持分区的生态脆弱性进行评价；通过水土保持功能与脆弱性评价分析，充分反映了区域综合防治的重点并提出水土流失综合防治建议。山西省水土保持分区是在全国水土保持区划系统架构下进行的，可以与全国水土保持区划较好的衔接，克服了以往区划的独立性，使其能够更好的应用于水土保持规划及水土保持工作的统筹管理。


	（1）山西省水土保持一级（战略格局）分区参考山西省地貌类型图、山西省水系分布图、全国水土保持三级分区的专题图，结合山西省的县级行政分区，利用GIS技术平台对专题图进行空间叠置和格局分析，依据地貌特征指标（平均海拔）以及水热指标（≥10℃积温，多年平均降水量）等，划定由不同地貌类型的水土保持分区，即山西省水土保持一级分区。一级分区命名采用“地理位置+地貌类型”的方式。划分为6个一级区，具体为：1）Ⅰ太行山西北部山地丘陵区2）Ⅱ太行山西南部山地丘陵区3）Ⅲ晋西北黄土丘陵沟壑区4）Ⅳ汾河中游丘陵沟壑区5）Ⅴ晋南丘陵阶地区6）Ⅵ晋西南高塬沟壑区（2）山西省水土保持二级（主导功能）分区在一级分区的基础上，65锰钢板




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	探索协调农学、经济和环境友好的农业可持续发展道路,对保障粮食和资源环境具有重要意义。但是当前缺乏对区域尺度农田活性氮损失与氮肥利用率定量化研究。本文在文献数据的收集结合多年多点田间试验结果的基础上,明确我国三大粮食作物区域活性氮损失特征和影响因素,以及建立活性氮损失的估算模型,  了解区域农田氮肥利用率情况及其影响因素。取得的主要结果如下：1.全国主要粮食作物农田N淋洗损失  ,N2O排放损失小。65锰钢板


	 N淋洗(水稻包括径流)损失量和损失率分别为27.2kg N ha-1和12.6%,NH3挥发损失量和损失率分别平均为20.7kg N ha-1和11.2%,N20排放损失量和损失率平均为1.86kg N ha-1和1.0%。2.活性氮损失区域间差异显著。N2O排放损失途径中：南方冬小麦损失较大,损失量和损失率分别为3.46kg N ha-1和1.92%。N淋洗(水稻包括径流)损失途径中：长江流域单季稻、华北冬小麦和夏玉米的损失较大,损失量分别为16.8、34.1和58.3kg N ha-1,损失率分别为4.5%、15.6%和124.9%。NH3挥发途径损失中：华南晚稻、南方冬小麦和华北夏玉米较大,损失量分别为54.9、13.1和15.0kg N ha-1、损失率分别为35.2%、9.2%和8.5%。65锰钢板


	 



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	 害虫快速检测与识别是农作物病虫害防治的基础。传统的害虫分类和识别主要是专家通过肉眼观察害虫的外部特征并与模式标本对照来完成的,这种识别方法费时费力。随着计算机技术的发展,人们逐渐将图像处理技术与模式识别技术应用到害虫的研究和识别中,并建立害虫的识别系统,丰富了识别手段,提高了识别效率。40cr钢板


	本文以农田典型害虫作为研究对象,采用数字图像处理技术和模式识别技术研究了害虫图像的分割、特征提取、分类器分类等方面技术问题,并在此基础上结合3G无线网络技术建立了基于物联网的昆虫远程自动识别系统。本论文的主要研究工作如下：(1)设计了害虫图像采集系统。本论文研究的害虫尺寸差异较大,同一害虫姿态各异,而且害虫的活动能力较强。为此,本论文研究了满足两种需求的害虫采集系统。一种系统采集诱捕到的害虫的图像。该系统对象的特点是目标静止、目标到镜头的距离固定、视野范围固定,因此,该系统使用CMOS相机和定焦镜头。另一种系统实时采集田间害虫的图像。该系统对象的特点是目标运动、目标到镜头的距离可变、视野范围可变,因此,该系统使用CCD相机和变焦镜头。(2)提出了基于HSV颜色模型的害虫图像分割技术。本论文针对害虫图像背景和目标颜色的特点,将基于HSV颜色模型的Otsu阈值分割方法应用到背景和目标的分割中。在进行图像分割前,将图像的RGB模型转换成HSV模型,并且将转换得到的H分量旋转180度后利用Otsu算法自适应找到阈值,从而实现了背景和目标的分离。  ,对分割后的图像进行了一些后续处理,得到完整的害虫目标。40cr钢板



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