一种八角成林专用控释肥及其制备方法

    公开(公告)号:CN109553477A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201811628941.4

    申请日:2018-12-28

    Abstract: 一种八角成林专用控释肥,以重量份数为单位包括以下原料:尿素8~33份、碳酸氢铵10~35份、磷酸二铵9~21份、硫酸钾14~24份、硫酸铜0~0.8份、硫酸锌0~0.9份、硼砂0.5~2.5份、木质素0.2~3份、保水剂0.5~4份、高岭土2~10份、控释包膜材料3~10份。本发明提供的八角成林控释肥是依据八角树营养吸收利用特性、土壤供肥性能,应用林木全树营养法,精准采样分析八角树体根、干、枝、叶、花、果等各器官的生物质量以及各器官的氮、磷、钾的含量,从而计算出八角施肥所需大量元素养分肥料(N、P和K)的科学配比,平均提高产量25%以上。

    松树精准施肥方法
    64.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109516877A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811626744.9

    申请日:2018-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种松树精准施肥方法,包括以下步骤:S1、应用林木全树营养法,分别采样测定松树的树根、树干、树枝和树叶各器官的生物量干重及各器官的氮、磷、钾的含量;S2:测定松树林土壤中的氮、磷、钾养分的含量,再结合氮、磷、钾各养分的肥料利用率,根据公式分别计算出松树肥料中氮、磷、钾各养分的需求量。本发明的精准施肥方法可以满足松树生长所必需的各种养分,充分发挥其速生优势,又可以减少肥料养分的不必要浪费,降低肥料成本,提高经济效益,更合理地平衡施肥。

    本的效果。麻竹专用硅肥
    65.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104446811B

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201410750631.5

    申请日:2014-12-09

    Abstract: 本发明公开了麻竹专用硅肥,该专用肥中含有以下质量百分比的有效成分:N 5.30%~20.20%、P2O57.02~14.18%、K2O 6.05%~18.30%、有机质6.1%~25.5%、茶皂素0.85%~3.68%、SiO22.5%~14.5%、Zn 0.00~0.42%、B 0.00%~0.28%、Cu 0.00%~0.21%、Fe 0.00%~0.25%、Mn 0.00%~0.22%。该专用肥能够全面提供麻竹生长所需的充分、均衡的养分需求,解决麻竹产笋量低和品质差的问题,同时长期施用能够改善土壤结构状况,达到改良土壤、恢复地力、提高肥效和降低成

    基于无人机的森林碳储量监测方法

    公开(公告)号:CN119247381A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411431594.1

    申请日:2024-10-14

    Abstract: 本发明涉及无线电波测量技术领域,更进一步地,涉及基于无人机的森林碳储量监测方法。所述方法包括:步骤1:利用无人机搭载的多波段激光器和高光谱相机采集目标森林区域的激光脉冲和光谱数据;根据激光脉冲构建目标森林区域的三维点云图;进行大气校正计算,得到校正后的地表反射率;步骤2:根据三维点云图,计算目标森林区域的地形曲面方程;使用PROSAIL模型的反演函数计算目标森林区域的植被的叶绿素含量;步骤3:基于预设的生物量模型,以及预设的碳转换系数,结合叶绿素含量,计算目标森林区域的碳储量。该方法能够进行高度分层监测,捕捉森林不同高度层次的叶绿素含量和叶面积密度,确保碳储量估算的精确性和全面性。

    基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法

    公开(公告)号:CN118392802A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410236642.5

    申请日:2024-03-01

    Abstract: 本发明公开一种基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法,属于土壤有机碳预测技术领域。本发明包括以下技术步骤:(1)土壤样品采集;(2)光谱数据采集;(3)光谱数据处理;(4)预测模型构建;(5)待测土壤样品预测。本发明的基于FFT滤波变换与CARS算法的土壤有机碳含量高光谱预测方法,构建的SVM‑CARS‑FFT预测模型精度高,在预测有机碳含量较低的样品时稳定性好,能快速、高效、精确、稳定地预测土壤有机碳含量,同时测试成本低,能够有效满足土壤有机碳动态监测与精准提升的要求,以较低的成本和时间优势高效地获取土壤中有机碳含量的信息,为高效获取土壤中有机碳含量的信息提供了新的技术手段和技术支持。

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