65锰冷轧钢板现货加工

				 


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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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	受枸杞道地产区土地资源等因素限制,连作障碍已成为影响枸杞产业发展的重要原因之一,导致严重的经济损失。研究连作条件下枸杞农田土壤生态系统微生物群落的演替规律对枸杞产业的可持续发展具有重要的理论意义。以宁夏银川市南梁农场连作多年的枸杞地为研究对象,利用Illumina Mi Seq测序技术分析了连作对再植枸杞根际/非根际细菌群落的影响。45号冷轧钢板


	结果表明,连作地显著抑制再植枸杞苗胸径的增加,且其土壤p H较对照样地显著降低(p<0.05)。测序结果证实,与对照样地相比,连作地再植枸杞根际土壤细菌物种数显著降低(p<0.05),细菌群落α多样性下降(p>0.05)。主坐标分析表明,连作和对照样地间枸杞非根际细菌群落结构无明显差异,但连作显著改变再植枸杞根际细菌的群落结构。对细菌群落丰度的统计分析发现,连作地枸杞根际浮霉菌门、非根际假单胞菌门的相对丰度较对照样地显著降低(p<0.05)。此外,冗余分析结果表明:枸杞园土壤p H和有效磷含量是影响枸杞非根际土壤细菌群落结构变化的主要因素,分别解释了41.8%和35.4%的群落结构变化(p<0.05),其他土壤因子无统计学意义,但土壤理化因子对再植枸杞根际细菌群落结构变化的影响均未达显著水平。这些结果证实连作能够显著抑制再植枸杞生长、影响再植枸杞根际细菌群落结构和多样性,干扰枸杞与土壤细菌群落间的互作关系。这些研究结果将为解析枸杞连作障碍机制提供理论基础。45号冷轧钢板


	 


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