图像识别算法的性能分析及在农业生产中的应用

随着深度学习技术的发展和应用,图像识别在农业领域得到了广泛应用,为农作物生长监测提供了有效的技术手段。本文针对MobileNetV3-Large算法进行深入探讨,与其他图像识别算法进行性能对比,并探讨算法的改进策略。通过大量实验验证,本文为农作物生长监测中的图像识别算法选择与优化提供了有力的参考。

栽培方式及光照条件对叶菜水培效果影响初探

以生菜及小白菜为试材,在简易泡沫槽及管道式水培模式下,探索其水培效果,并进一步在简易管道式水培模式下研究2种光照条件对叶菜生长的影响。结果表明:在同样生长条件下,2种模式水培的叶菜和基质栽培的产量差别并不显著,证实水培生产不影响这2种叶菜的产量;在2种光照条件下,生菜和小白菜都可以正常生长,可以形成一定的商品产量,但相较于200μmol/(m^2·s),100μmol/(m^2·s)光照更适合叶菜的生长,其生长量整体有较大的提升。

叶菜简易水培模式初探

为解决叶菜水培技术在实际应用中技术难度大、资金投入多等难题,探索出了用简易泡沫槽、简易管道架进行叶菜水培的模式。详细介绍了2种模式的特点、构成及使用方法,可为水培蔬菜生产者提供技术参考。