一种含有丛枝菌根真菌的有机基质及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN105684849A

    公开(公告)日:2016-06-22

    申请号:CN201610060018.X

    申请日:2016-01-28

    CPC classification number: A01G24/00

    Abstract: 本发明公开了一种含有丛枝菌根真菌的有机基质及其制备方法和应用。所述的含有丛枝菌根真菌的基质以由泥炭、椰糠、蛭石、珍珠岩按体积比为1~50:1~50:0~50:0~50组成的有机基质为基础,添加与番茄根系共生的丛枝菌根真菌所得。本发明的优点是,基质中含有丛枝菌根真菌,改善基质生物特性,提升肥力;促生效果明显,提升育苗效率;原料易于获得,配制方法简单;适用于大规模生产含有丛枝菌根真菌的基质产品。

    一种保存丛枝菌根真菌的方法

    公开(公告)号:CN105532411A

    公开(公告)日:2016-05-04

    申请号:CN201610061105.7

    申请日:2016-01-28

    CPC classification number: A01G31/00 A01G24/00

    Abstract: 本发明公开一种保存丛枝菌根真菌的方法,该方法采用穴盘育苗方法,以泥炭、椰糠、蛭石、珍珠岩为保存基质,番茄植株为寄主植物,其中保存基质中泥炭、椰糠、蛭石、珍珠岩的体积比为2:2:1:1。将番茄种子播至于装有混合基质的穴盘中,待种子出苗后,用活化的丛枝菌根真菌菌液灌根,4周后丛枝菌根真菌与番茄根系共生后,剪断番茄植株,收集根系及基质,混合均匀即可用于保存丛枝菌根真菌。本发明的优点是:采用穴盘育苗方法,占用空间少,成本低;利用番茄作为丛枝菌根真菌的寄主植物,植株容易培养,周期短;采用泥炭、椰糠等天然有机物作为保存介质原料,代替天然土壤、河沙,培养条件易控制,更容易满足丛枝菌根真菌生长;基质轻便,降低劳动强度;保存基质原料易于获得,配制方法简单;保存环境条件容易控制,适用于丛枝菌根真菌的大规模保存。

    一种管理田块的矩形格网构建方法

    公开(公告)号:CN107392356A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710509683.7

    申请日:2017-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种管理田块的矩形格网构建方法,以在大田中获取的土壤采样点数据为数据,建立基于半方差分析和二值线性规划的矩形格网分区。本发明改善现有管理分区方法,确定最优的管理格网尺寸、保证分区结果的均质性并提高了规则格网构建计算的效率。本发明方法能够利用不同土壤要素进行矩形分区,与现有大田环境管理分区方法对比,效率提升,应用性、普适性和准确性提高。

    基于3D卷积神经网络的槟榔叶片黄化症状分析方法及系统

    公开(公告)号:CN118887525A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410800499.8

    申请日:2024-06-20

    Abstract: 本发明涉及槟榔黄化症状分析技术领域,尤其涉及基于3D卷积神经网络的槟榔叶片黄化症状分析方法及系统,采用活体拍摄高光谱图像的方法,使用推扫式高光谱成像系统拍摄槟榔叶片的高光谱图像;采用黑白校正方法得到初步的高光谱图像;对槟榔叶片进行感兴趣区域提取并计算提取出感兴趣区域的平均光谱,对平均光谱进行SG平滑滤波器处理;使用SHAP方法提取出贡献度最高的特征波段;训练3D卷积神经网络模型,判断光谱数据所属的不同类别输出槟榔黄化症状的原因分析结果,高光谱图像和3D卷积神经网络共同提高模型对于光谱的空间特征提取能力,模型对槟榔黄化症状的原因分析能力更强,不局限于区分健康和病害,分析导致病害的不同原因。

    水稻光谱胁迫指数构建方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119478703A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202510013320.9

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本发明公开了水稻光谱胁迫指数构建方法、系统、计算机设备和存储介质,涉及水稻胁迫分类技术领域,包括:定期拍摄不同组别水稻叶片得到原始高光谱图像进行黑白矫正;对不同胁迫下的水稻叶片提取感兴趣区域,计算平均光谱数据并进行SG平滑滤波器处理;使用生成对抗网络提取贡献度最高的50个特征波段;将特征波段对应的平均光谱数据作为模型输入数据输入随机森林分类模型,得到模型分类结果;同时筛选前5的特征波段及对应权重构建光谱指数,得到胁迫指数划分胁迫类别,输出水稻的胁迫原因。本发明更高效地捕捉数据中的非线性关系,提高分类模型性能,计算效率高、适应性强,大幅度减少高光谱数据的维度,有效降低了模型计算复杂度。

    基于光谱指数APYDI的槟榔黄化病病情等级评估方法

    公开(公告)号:CN118797475A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410794515.7

    申请日:2024-06-19

    Abstract: 本发明涉及槟榔黄化病病情等级评价技术领域,具体是基于光谱指数APYDI的槟榔黄化病病情等级评估方法,包括:利用注意力机制和深度可分离卷积构建光谱特征提取模块,在网络中加入可变形卷积模块和空洞卷积模块来提取特征信息;通过硬阈值策略获取与黄化病相关性较高的光谱波段和波段的权重值;将波段和权重进行加权求和组成用于评估槟榔黄化病病情等级的光谱指数APYDI;结合时序信息,对不同时间节点的槟榔病情等级进行准确评估。本发明利用注意力机制和深度可分离卷积构建的光谱特征提取模块完成敏感波段及权重的获取,采用光谱空洞卷积模块和可变形卷积模块对病情等级评估模型进行优化,有效地提高了槟榔黄化病病情评估的性能。

Patent Agency Ranking