鸡粪有机肥对蟠桃品质及土壤理化性质的影响

杜永所; 石海鹏; 刘爱巧; 王旭明; 樊世杰; 《安徽农业科学 》 2023

摘要：为有效利用大桃种植和蛋鸡养殖的产业优势,探索构建鸡粪资源化利用"平谷方案".以蟠桃为试验对象,分别以鲜鸡粪、鸡粪有机肥和羊粪有机肥为底肥,对比使用差异.结果显示,鸡粪有机肥组蟠桃的葡萄糖、果糖、钙、钠、镁等微量元素含量极显著高于其他处理(P<0.01),柠檬酸、苹果酸含量极显著低于其他处理(P<0.01);鸡粪有机肥组蟠桃的果胶、可溶性固形物含量极显著高于鲜鸡粪组(P<0.01);桃果成熟后,鸡粪有机肥组土壤的有机质含量显著低于羊粪有机肥组(P<0.05),但与鲜鸡粪组差异不显著(P>0.05);3个处理组的蟠桃重量、大小、维生素C含量,土壤中氮、磷、钾含量和镉、汞、铅、铬、铜等重金属含量差异均不显著(P>0.05).表明鸡粪有机肥可提供丰富的有机质和氮磷钾,显著提升蟠桃中果胶、可溶性固形物等营养元素含量.

关键词： 鸡粪有机肥 蟠桃 土壤 果胶 维生素C 微量元素 重金属

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基于图像局部方差的亮度矫正下番茄表面缺陷检测方法

何婷婷; 姚继超; 张钟莉莉; 芦天罡; 岳焕芳; 《食品与机械 》 2023 北大核心 CSCD

摘要：目的:解决番茄表面缺陷颜色复杂多变、纹理变化不规则导致的缺陷提取不准确的问题.方法:提出一种考虑亮度矫正下基于图像局部方差的番茄表面缺陷分割方法.在采用直方图阈值分割方法分割花萼与茎疤以及领域像素加权和替代原像素的方法完成亮度矫正的基础上,将番茄表面灰度图像划分成若干图像块,使用图像像素方差对各图像块的颜色进行表征,将缺陷区域与健康区域区分开.使用 SVM模型对番茄表面缺陷区域面积占原图中番茄面积的比例进行检测.结果:考虑亮度校正后对番茄缺陷区域提取准确率提高了 27.74 个百分点,在此基础上,与全局阈值、动态阈值、区域生长算法相比,基于图像局部方差的缺陷提取方法能够实现番茄表面缺陷的准确定位与完整提取,以缺陷面积比为输入的高斯-SVM模型对番茄表面缺陷检测的精度达 96%.结论:考虑亮度矫正下,基于图像局部方差的 SVM缺陷提取方法适用于番茄表面缺陷检测.

关键词： 机器视觉 缺陷检测 花萼 茎疤 亮度矫正 图像局部方差

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云南省马铃薯种薯质量追溯系统的开发与应用

卢丽丽; 徐大明; 李燕山; 李登奎; 包丽仙; 易嘉欣; 隋启君; 杨琼芬; 《中国马铃薯 》 2023

摘要：从完善马铃薯脱毒种薯繁育质量控制体系的角度出发,结合云南省马铃薯种薯繁育与供给的实际情况,针对马铃薯核心种苗保存、脱毒苗扩繁、原原种和原种生产及贮藏等环节研制开发了一套云南省马铃薯种薯质量追溯系统.该系统包括马铃薯核心种苗立体保存库管理、脱毒苗繁育管理、原原种繁育管理、原种繁育管理、种薯仓储管理、数据分析和系统管理七个模块,利用系统生成的质量追溯二维码逐级追加记录各管理环节的操作信息;该系统实现了马铃薯核心种苗管理、种苗生产、种薯生产和贮藏等环节关键操作信息的录入与查询、分析与统计以及环境和视频监测数据的自动记录与预警.马铃薯种苗(薯)生产者可查询种苗(薯)生产相关记录信息、了解生产进度和指导生产操作;马铃薯种薯消费者可通过扫描种薯质量追溯二维码查询该批次脱毒种薯的生产流程和质检结果等重要信息.云南省马铃薯种薯质量追溯系统的开发与应用对促进云南省马铃薯种业发展具有重要意义.

关键词： 马铃薯 种薯繁育 种薯质量 追溯系统 二维码

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卷丹百合LlARR1及其在珠芽形成过程中的表达分析

陈妍竹; 张雪敏; 俞诗音; 王梦迪; 杜运鹏; 杨凤萍; 张秀海; 李玉舒; 曹丽; 《河南农业大学学报 》 2023 北大核心 CSCD

摘要：【目的】克隆了卷丹百合Lilium lancifolium珠芽中LlARR1并对其进行基因表达分析，为分析LlARR1基因在卷丹珠芽形成过程中的作用机制奠定基础。【方法】通过分析珠芽形成过程的转录组数据，筛选到一个注释为ARR1的差异表达的转录本。通过PCR技术，以卷丹混合叶腋cDNA为模板克隆了ARR1的同源基因，并利用相关生物信息学软件对该基因编码的蛋白质结构进行预测；通过荧光定量PCR（qRT-PCR）技术分析了LlARR1在珠芽发生发育过程中的表达模式，并探究了其对不同激素处理的响应。【结果】LlARR1的CDS全长为2 148 bp,编码715个氨基酸，不存在跨膜运输结构，属于B型ARR蛋白家族。qRT-PCR结果显示，LlARR1在S0、S1时期表达趋势与转录组数据相一致。LlARR1在卷丹百合叶腋处表达量最高，且在S0时期植株茎秆上部表达量显著高于茎秆下部。同时，其在自然发生珠芽的百合品种中叶腋处的表达量显著高于自然条件下不可发生珠芽的百合品种。说明LlARR1主要在叶腋处发挥功能，并可能在卷丹珠芽发生过程中具有正调控作用。LlARR1的表达在S2（珠芽绿球期）有一个小峰值，推测其在珠芽发育过程中也发挥作用。与对照植株相比，IAA、GA₃处理均显著抑制了LlARR1在S0时期的表达，但NPA处理缓解了IAA对LlARR1的抑制；GA₃处理在后期的发育过程中促进其表达。推测LlARR1可能参与了生长素和赤霉素调控的珠芽发生发育途径。【结论】LlARR1表达模式分析发现，LlARR1在卷丹珠芽准备发生时期表达水平较高，且可以在叶腋处大量表达，表明LlARR1可能参与了卷丹珠芽的发生和发育，并在该过程中发挥作用。

关键词： 卷丹 珠芽形成 生物信息学分析 表达分析 LlARR1

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基于激光雷达的稻麦收获边界检测与自动对齐系统研究

尚业华; 王昊; 孟志军; 尹彦鑫; 肖跃进; 宋正河; 《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD

摘要：针对稻麦收获无人作业的需求，提出了一种使用激光雷达检测稻麦收获边界的算法，并连接无人控制系统实现收获边界的自动对齐。该算法首先对采集的收获轮廓点云划定感兴趣角度范围，根据雷达的安装高度和位置将测量数据由极坐标转换为三维直角坐标，融合陀螺仪测量的激光雷达安装姿态数据对测量点云进行校正；通过中值滤波和Z向阈值滤波将点云中的噪点和非稻麦轮廓点滤除；对比了K-means聚类和Z向中心差分法检测稻麦收获边界的精度，并进行了误差分析；开发了感知系统并制定了感知与控制的CAN通信协议，采用预瞄点追踪方法对实时检测的边界点进行对齐控制；分析研究了稻麦收获边界自动对齐精度检测方法。2022年6月在北京小汤山国家精准农业示范基地进行了收获边界检测与自动对齐控制系统试验，分别采用数据标注和GPS打点的方式进行了数据采集与分析，试验结果表明，基于K-means聚类的收获边界检测横向偏差平均值为22.24 cm,基于Z向中心差分法的收获边界检测横向偏差平均值为1.48 cm,Z向中心差分法的收获边界检测优于基于K-means聚类的检测方法，故采用Z向中心差分法进行自动对齐控制试验，整体控制系统自动对齐横向偏差平均值为9.18 cm,标准差为2.48 cm,该系统可用于稻麦收获无人作业。

关键词： 稻麦收获边界 激光雷达 K-means聚类 Z向中心差分 自动对齐

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新形势下科学事业单位科研经费管理问题研究

李伟; 何少平; 杨宏庆; 《经济研究导刊 》 2023

摘要：以科学事业单位科研经费管理为分析对象,阐述了科学事业单位科研经费的特点,分析了科研经费管理过程中存在的问题,并本着坚持需求导向、遵循行业规律、抓好规范管理、做好公开透明的原则,从加强科研经费预算管理、严格科研经费核算管理、实施科研项目经费全成本核算、完善科研经费绩效评价制度、健全科研经费监督机制五个方面,提出加强科学事业单位科研经费管理的对策措施,以期能够把科研经费真正用到实处,促进科学事业单位科研工作良性有序发展.

关键词： 科学事业单位 科研经费 科研管理

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基于U-Net网络的高标准农田道路识别方法

袁翠霞; 赵春江; 任艳敏; 刘玉; 李淑华; 李少帅; 《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD

摘要：高标准农田是国家粮食安全的重要保障，作为其中的重要工程，田间道路的快速准确获取可为高标准农田建设质量评估和效果评价提供基础数据支撑。针对传统方法对细窄田间道路识别精度低、泛化能力不强的问题，本文提出了基于U-Net网络的高标准农田道路识别方法。首先，在分析田间道路基本特征的基础上，选取GF-2影像作为试验数据，采用面向对象方法对影像进行分割并根据对象特征进行分类，剔除光谱特征与田间道路相似的建筑物等非道路要素，减少道路识别干扰；然后，对影像进行裁剪、标签制作和数据增强等操作，并使用U-Net网络挖掘影像的深浅层特征，通过不断调整参数对网络进行训练，实现田间道路的快速识别；最后，依据道路断点特征，采用局部连接法对道路断点进行修复，并以河北省定州市东亭镇为试验区进行方法测算与精度验证。结果表明：通过挖掘622幅田间道路样本的影像特征，U-Net网络可以有效识别各类场景下的高标准农田道路，通过对道路断点进行修复后，研究区田间道路识别精确率达96%,召回率和F1值分别为62%、75%,该识别精度能够满足高标准农田建设质量快速评估要求。相比传统识别方法，结合面向对象和深度学习的方法可以在减少建筑物干扰的基础上快速地识别出田间道路，能更好解决田间道路材质差异大、植被遮挡等造成识别结果噪声多、误识别问题，该方法可为细窄地物的识别提供方法参考。

关键词： 田间道路 识别 深度学习 U-Net 面向对象 高标准农田

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新发鸽腺病毒A型感染的病理变化

杨志远; 周雨婷; 林健; 黄程; 高洁; 段会娟; 程水生; 赵际成; 罗伟珏; 刘月焕; 《中国农业科学 》 2023 北大核心 CSCD

摘要：近年来，我国信鸽和肉鸽养殖业发展迅猛，已经成为我国继鸡、鸭、鹅之后的第四大家禽产业。鸽腺病毒（pigeonadenovirus,PiA dV）是鸽群中常见的一种病原，国际病毒分类委员会（International Committee onTaxonomyofViruses,ICTV）将鸽腺病毒分为PiAdV-A和PiA dV-B。2022年1月起，我国新疆、河北、北京等地区的信鸽公棚以及肉鸽养殖场暴发了一种以鸽肝组织弥漫性坏死和突然死亡为特征的新型鸽腺病毒病。该病在肉鸽场传播缓慢，持续时间长，

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基于Sentinel-2影像和机器学习算法的冬小麦秸秆覆盖度遥感估算

朱奇磊; 梁栋; 徐新刚; 安晓飞; 陈立平; 杨贵军; 黄林生; 许思喆; 《麦类作物学报 》 2023 北大核心 CSCD

摘要：为探究大范围小麦秸秆覆盖度（CRC）估测方法，以冬小麦秸秆为研究对象，基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合，利用灰色关联-随机森林（GRA-RF）敏感特征提取方法，结合高斯过程（GPR）、套索（LASSO）、岭回归（RR）和偏最小二乘（PLSR）等多种机器学习算法，开展小麦CRC估算的最优模型研究。结果表明，基于GRA-RF特征优选后的机器学习模型显著改善了小麦CRC的估算精度，LASSO算法总体对小麦CRC的估测效果最佳，并且针对不同的光谱特征组合表现出差异化的结果。其中，以光谱指数、波段和纹理信息构成的组合特征集构建的CRC遥感估算模型精度最优（r~2=0.65,RMSE=9.25%）,以波段与纹理两者组合特征估算的CRC精度次之（r~2=0.63,RMSE=9.31%）,仅利用单一的光谱指数、波段或者纹理特征估算冬小麦CRC的精度均劣于组合特征的结果。这说明应用GRA-RF组合筛选方法能够有效优选秸秆覆盖度的光谱特征；相比于单一特征，光谱指数、波段、纹理信息等构成的组合特征更能有效地监测小麦秸秆覆盖度。

关键词： 秸秆覆盖度 灰色关联分析-随机森林 机器学习算法 特征变量筛选

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野牛草雌雄株对不同形态氮素的生理响应差异

郭丽珠; 孟慧珍; 范希峰; 滕珂; 滕文军; 温海峰; 岳跃森; 张辉; 武菊英; 《草业学报 》 2023 北大核心 CSCD

摘要：为揭示野牛草雌雄株对氮素形态的偏好及生理响应差异,以野牛草克隆分株为材料,采用温室砂培盆栽方法,分析了硝态氮(N1)、铵态氮(N2)、铵硝混合态氮(N3)和对照(CK)处理对野牛草雌、雄株生长性状、生物量、叶绿素含量、叶片氮含量及氮代谢相关酶活性的影响.结果表明,雌株在N2处理时其生长性状、各部位生物量及地上生物量和总生物量均显著小于N1和CK,且还小于N3处理,表明铵态氮处理可能抑制野牛草雌株生长.N1处理下的雄株间隔子长度、间隔子直径与CK无显著差异但显著大于N2和N3,同时其匍匐茎节数、匍匐茎长度、根生物量、地上生物量及总生物量显著大于其他处理.野牛草雌、雄株的叶绿素a含量和叶绿素总含量均在N1处理时显著高于对照,但雌株在3种N形态处理之间没有显著差异、而雄株在N1时与N2或N3处理差异显著.野牛草雌株的叶氮含量、3种氮代谢相关酶活性均在N3处理时显著大于其他处理,而雄株在N1处理表现较好.综上,野牛草雌、雄株的生长均偏喜硝态氮,然而雌株对唯一氮源—铵态氮作用敏感且生长受抑,但是铵硝混合态氮能够缓解甚至提高雌株的N代谢生理功能,而雄株无此表现.野牛草雌、雄株对不同形态氮素的响应存在显著差异,这为野牛草雌雄株的差异氮肥管理提供了理论依据和技术途径.

关键词： 野牛草 雌雄株 氮素形态 生物量分配 氮代谢相关酶

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