45号冷轧钢板批发公司

				 


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	采用彭曼-蒙特斯方程和双值作物系数法，计算和分析了不同水分处理条件下油葵实际需水量。结果表明，随着灌溉定额的增加，油葵实际需水量相应增加，同时灌水量占实际需水量的比重越来越大；适度的水分胁迫对膜下滴灌油葵产量（如S3处理产量为4 810.65 kg/hm2）增加有利；土壤含水率为15.5%时，水分胁迫有利于油葵增产，建议实际生产中应以15.5%作为水分下限进行补充灌溉。适宜宁夏中部干旱带膜下滴灌油葵补充灌溉制度为灌水定额525 m3/hm2、灌水次数3次（现蕾期、开花盛期、开花终期）。65锰钢板


	  利用傅里叶变换显微红外光谱技术对鸡粪沼渣好氧堆肥颗粒尺度下氧气渗透深度进行了量化表征。用于表征鸡粪沼渣颗粒氧气渗透深度的显微红外透射光谱法光谱采集范围为750~4000cm-1,光谱分辨率16 cm-1,像素点大小6.25μm×6.25μm,扫描次数16次。鸡粪沼渣好氧堆肥样品经冷冻干燥处理后,应采用石蜡切片技术制成12μm薄片,选取2856 cm-1和1640cm-1代表脂肪类化合物,1568 cm-1和3001cm-1代表芳香族化合物作为氧气渗透深度边界判定特征波长,且氧气渗透深度终点定义为差分曲线迅速下降的一点。鸡粪沼渣颗粒氧气渗透深度较小,介于7~20μm范围内动态变化,其符合指数关系式。研究结果表明,采用傅里叶显微红外透射光谱法判定好氧堆肥颗粒氧气渗透深度具有可行性,但应根据不同物料特性,选用适用的方法和技术参数。 65锰钢板


	 




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	p H和Ca CO3含量是土壤常规分析的两个测定指标,但其室内测定均需借助相应的仪器设备完成,耗时费力。以山西省土系调查采集的110个典型土壤剖面的426个发生层土样的野外测定的石灰反应强度和实验室测定的土壤p H、Ca CO3含量、65锰钢板


	交换性钠饱和度(Exchangeable Sodium Percentage,ESP)数据为基础,尝试建立石灰反应强度与p H、Ca CO3含量之间的定量关系模型。结果表明:北方黄土性母质土壤,当p H<9.0时,Ca CO3含量是影响土壤p H的重要因素,二者的回归拟合  关系符合幂函数曲线;当p H>9.0时,Ca CO3与p H之间无明显关系。石灰反应强度在一定程度上可以半定量地反映p H或Ca CO3含量,但其确定的p H或Ca CO3含量尚是一个范围,并非值。同时,从发生学意义角度,土壤中Ca CO3含量高低对形态学研究具有重要意义,在这种情况下,如果需要用p H或Ca CO3含量来确定准确的土壤系统分类类型(如确定土体是否为酸性、具有钙积层/钙积现象等),为慎重起见建议还是以实验室的准确测定数据为准;对于非碱化(p H<9.0)、野外有泡沫反应的北方黄土性母质土壤,无论泡沫反应强弱和Ca CO3含量高低,土壤p H基本稳定在8.51±0.49,这一p H范围对作物生长基本没有制约,如果仅从p H或Ca CO3含量是否影响作物生长角度考虑,无需实验室测定p H或Ca CO3含量。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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