简介：以灾害经济学理论为基础，阐明林火灾害风险管理的概念和内容，进一步提出了林火灾害风险识别的内容及方法，明确了林火灾害风险的主要致灾因子。

简介：北方辣椒保护地栽培一般采用春提早、秋延晚和越冬栽培等3种栽培方式。辣椒的生长季节主要处于低温弱光、高温高湿等不良环境下,易使炭疽病、疮痂病等病害发生;并且随着辣椒保护地面积的逐年增加，辣椒栽培不便轮作，重茬十分严重，疫病、根腐病、青枯病等土传病的发生，

简介：<正>贫困户作为承载扶贫项目试验的载体,当试验点确定在姚安县班刘办事处花邑1社后,必须尽快将愿意参与试验项目的贫困户识别出来。由于花邑1社63户农户中,处于相对贫困状态的贫困户,过去并没有被界定和统计,而贫困户又是实验项目的实施主体,所以从63户农户内将贫困户识别和界定

简介：3月份中国农药价格指数分析今年3月份中国农药价格指数（CAPI）为105．69，环比上涨4．93％，同比上涨3．76％。3月份国内农药市场开始启动，带动需求增加，而国内环保政策的强压态势仍然影响农药产业链上下游生产，致使平均加权成交价格大幅提升。

简介：摘要 : 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合 PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择，提出了仅含有 695、 507和 465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数（ ORVI）。与 Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数，包括 ND528,587、 SR440,690、 CARI、 MCARI的反演结果进行了对比分析，结果表明： IDB数据库中的已有 4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数 R2分别为 0.672、 0.630、 0.595和 0.574； ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数 R2为 0.726，均方根误差 RMSE为 2.68，精度高于其他植被指数，说明了 ORVI在实际的应用中，能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。

简介：本文在测定9种粗饲料及3个混合粗饲料的常规成分基础上，实测了它们的粗饲料分级指数（GI）。同时就单项指标粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、干物质体外消化率（IVDMD）、干物质随意采食量（DMI）以及综合指标粗饲料相对值（RFV）、GI对粗饲料品质的分析进行了比较。研究表明：单一指标都难以正确地评定粗饲料品质，必须使用综合的整体指标。GI是首个将粗饲料的可利用能、CP、NDF与家畜的DMI综合起来考虑的一个粗饲料综合评定指数，由于考虑了粗饲料中的能氮互作，对粗饲料的分级比RFV更精确。同时证明：GI还可以用于混合粗饲料的优化与牧草刈割期的确定。

简介：广东西江沿岸丘陵区地处南亚热带,是我国杉木分布的南缘,立地土壤与小气候因母质和地形的不同而变化,在不同的立地条件下杉木高生长和材积生长差异较大。立地条件好的地段,20年优势高可达16米以上,年平均每亩材积生长量达0.7米~;立地条件

简介：据中国农药工业协会统计，5月份农药价格指数持续低迷，继续保持了低稳运行的发展态势。国际动态中，备受瞩目的草甘膦刚刚获得联合国和世卫组织无致癌性风险的解禁，又面临登记许可和续展登记的授权阻碍，这使得其在欧盟的前途命运仍然未知，随着有效期限的逼近，

简介：根据标准地调查资料,运用立地指数的理论,分析了不同立地指数对长白落叶松人工林林分生长量的影响,提出了按指数级材积生长率计算蓄积量的方法,阐述了计算各指数级生长率的步骤,旨在提高对落叶松人工林资源统计和预估的精度.

简介：为建立不同产区及风格烤烟烟叶与化学指标之间的关系,对2005~2009年湖南省、河南省、福建省和云南省等4省份共计1040份烟叶样品的21种化学成分进行检测,并利用MiningTree模型进行分类-回归决策树（C＆RTanalysis）数据分析。结果表明：（1）从21个烟叶化学成分中,共筛选出14个特征化学指标,其中钾和硝酸根为4省烟叶共有特征化学指标;（2）湖南、河南、福建和云南4省份识别概率最高的特征化学指标分段组合（Segment）分别为：还原糖（≤24.93%）、钾（〉1.98%）、pH值（≤5.37）（p=0.658）;钾（≤1.98%）、灰分（〉11.03%）、水溶性灰份碱度（≤0.49）、硝酸根（≤0.06%）（p=0.776）;还原糖（〉24.93%）、钾（〉1.98%）、硝酸根（≤0.06%）、蛋白质（〉5.01%）（p=0.914）;钾（≤1.98%）、灰分（≤11.03%）、水溶性总糖（〉28.94%）、硫酸根（≤1.43%）（p=0.957）。分类-回归决策树方法在建立烤烟化学成分识别模型中具有重要的应用价值。

简介：摘要 : 针对温室番茄智能化管理需要，研究茎秆、叶片和绿果等 3类相近色目标的多波段图像融合方法，以凸显目标与背景亮度差异，提高目标视觉识别效率。根据其各自在 300~1000 nm范围的反射光谱特征差异，建立了针对其光谱数据分类的 Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征，确定具有较大权值系数的 450、 600和 900 nm等 3个波段作为最优成像波段，在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析，提出了基于 NSGA-II的多波段图像加权融合方法，以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明，分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标，通过多波段图像融合处理后，目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的 2.02、 8.63和 7.89倍，即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强，且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。

简介：运用烟草知识对烟叶进行初步分类,以经过标准化处理的常规化学指标和烟叶评吸指标为依据,由训练样本集得到最佳的网络参数,在此基础上对检验样本进行了烟叶品质的识别.提出了利用3层BP人工神经网络识别烟叶品质的方法.人工神经网络用于烟叶品质识别,结果与实际符合良好.该方法优于传统的识别方法,也优于文献报道的识别误差.

简介：目前用于铁道牵引网行波测距的算法有许多种,基于行波波头各种算法的优缺点以及对比分析,我们应用了一种具有自适应性的希尔伯特-黄变换的算法来用于波头的识别。

简介：摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（ 1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（ 2）与 RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度（ R2=0.68， RMSEP=0.039， rRMSE =5.24%）；（ 3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（ R2=0.86， RMSEP=0.026， rRMSE=3.51%），预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。

简介：7月29日上午，阳光财产保险公司河北省分公司工作人员将《原料奶收购价格保险单》交给辛集市建升奶牛养殖专业合作社厂长杨建强。根据保单约定，一旦原料奶的市场收购价格低于每公斤3．9元．保险公司就按差价进行赔偿。

简介：黄瓜霜霉病和细菌性角斑病是黄瓜栽培中常见的两种病害,会在田间混合发生,病斑比较接近,有时容易混淆,从而延误防治时机。尤其是黄瓜霜霉病,病情来势猛,发病重,传播快,如不及时防治,将造成毁灭性的损失。

简介：近年来，随着延安地区棚室辣椒栽培面积的不断扩大，各种病虫害也逐年增多，尤其是辣椒病毒病和茶黄螨的危害尤为突出，严重影响了辣椒产量、品质和效益的提高。由于两者症状极为相似，给防控工作带来较大困难。现将辣椒病毒病和茶黄螨为害症状的识别及综合防控措施介绍如下，以供广大农技人员和菜农参考。

简介：本研究采用土壤侵蚀综合指数对湖北省水土流失区域分异特征进行了研究。结果表明,丹江口水库周边山地丘陵水质维护保土区和桐柏大别山山地丘陵水源涵养保土区是湖北省侵蚀最为严重的地区,而江汉平原及周边丘陵农田防护人居环境维护区和洞庭湖丘陵平原农田防护水质维护区则是湖北省水土流失程度最轻的地区。湖北省水土流失强度最高的县（市）多位于江汉平原与周边山地的过渡地带经济较发达的地区,说明湖北省不同区域自然条件的差异是水土流失区域分异产生的先决条件,但是不同地区农业生产和开发建设活动等人为活动强度的差异也对水土流失分异有重要影响。

简介：根据不同密度林分的资料，对福建省漳州市南靖县奎洋镇森林生态定位站9年生火炬松人工林的生物量估测方程进行了比较，对比了不同密度火炬松林分的叶面积指数，并结合定位站研究的历史资料及其它报道，对不同年龄火炬松生物量及其在各组分的分配进行研究。

简介：家蚕雌、雄蛹鉴别和分离是家蚕杂交种生产的必须环节。目前雌雄蛹鉴别、分离主要依靠熟练技术工人通过肉眼和手工进行。为了将来开发一种可以自动识别和分离雌雄蚕蛹的装置,选取6个品种的雌、雄蚕蛹各约20粒,建立了蚕蛹体形图像数据库。结果表明：从该数据库可以获得用以区分雌雄蚕蛹的体形数据。对蚕蛹体形图像数据库的初步应用显示：从数据库中获取的蛹体重、体长、体宽等,可以在一定程度上用于识别和区分不同品种的雌雄蛹体。本实验为进一步研究雌雄蛹体形特征,开发雌雄蛹分离装置提供了基础数据。