遮荫处理对泡泡树幼苗生长的影响

[目的]为了研究遮荫对泡泡树幼苗生长的影响,为其苗木生产提供理论依据。[方法]于2005年选择干茎粗、株高基本一致且长势良好的70 d苗龄的泡泡树为材料,设全光照(100%光强)1、层、2层和3层黑色遮光网(透光率分别为为50%、25%和12.5%)4个光照梯度处理,研究了不同遮荫处理对其生长的影响。[结果]1层网和2层网遮荫处理的泡泡树幼苗植株生长较快;随着光照强度的减弱,泡泡树叶片中叶绿素a、叶绿素b以及叶绿素总量先增加后逐渐降低,叶绿素a/b的值随之变小;全光照处理下,幼苗消耗较多水分,在下午15:00时土壤温度显著较高;遮荫处理组间差异较小。[结论]50%透光率的遮荫有助于泡泡树幼苗生长,株高及干径增长快。在透光率为50%的遮荫条件下,泡泡树叶片的叶绿素a含量及叶绿素总量最高,幼苗生长较为适宜。

泡泡树繁殖技术研究

介绍了泡泡树的生物学特性,种子繁殖技术,嫁接繁殖技术等。

遮荫处理对泡泡树幼苗生长的影响(英文)

[Objective] The study was conducted to investigate the effects of shading treatments on growth of Asimina triloba(L)Dunal seedlings and provided the theoretical basis for seedling production.[Method]70 day-old A.triloba seedlings had similar stem diameter and plant height and good growth vigour were taken as tested materials in 2005.4 light gradient treatments which were the natural light with 100% light intensity,one-layer,two-layer and three-layer black shading network with the light transmittance rate of 50%,25% and 12.5% were set up to study the effects of different shading treatments on growth of A.triloba.[Result]With the shading treatments of one-layer and two-layer net,the plants of A.triloba seedlings grew rapidly.As the intensity of illumination decreased,the contents of chlorophyll a(Chl.a),chlorophyll b(Chl.b)and total chlorophyll increased at first and then reduced.At the same time the chlorophyll a/b value became smaller.Under natural light,the plants tended to consume more water and the soil temperature at 15:00 p.m was higher.There was a smaller difference among various treatments.[Conclusion]The suitable shading treatment to the growth of A.triloba seedlings was under the light transmittance rate of 50% and height and stem diameter of trees increased fast.Chlorophyll a(Chl.a),chlorophyll b(Chl.b)content in leaves of A.triloba seedlings were highest comparing with those in other conditions.

基于异步卷积分解与分流结构的单阶段检测器

目标检测网络SSD的多层回归特征图存在各层回归计算之间相对独立的问题,且基于SSD改进的系列算法在提高检测精度的同时难以兼顾实时性。针对上述问题,提出一种基于异步卷积分解与分流(shunt)结构的单阶段目标检测器。基于异步卷积分解算法设计了一种shunt结构,交错连接多层特征图,增强了回归计算之间的统一性与协调性。优化了原有高层主流结构,在主流结构与shunt结构中分别用最大池化和异步卷积分解2种不同的方式对特征图大小进行降维,保留空间相关信息的同时提高了特征的多样性。实验结果表明,将VOC2007trainval和VOC2012trainval中的图片统一缩小至300像素×300像素进行训练,提出的目标检测器在VOC2007test上进行检测时的平均精度均值可达到80. 5%,检测速度超过30帧/s。

白榆无性系叶面积数学模型初步研究

对 2 5个白榆无性系叶片的长度 (X1)、宽度 (X2 )、面积 (Y)作了测量 ,采用最小二乘法分别求得每个白榆无性系叶片长度与面积、宽度与面积以及长宽与面积的回归方程及其相关系数 ,并对其进行了系统聚类分析 ,同时还通过多元回归求得白榆无性系叶面积通用模型 (Y =1 1754X10 74 2 1·X2 1 12 53 )。本研究得出的白榆无性系叶面积数学模型有较高的准确性 ,可在实际中应用。

基于改进VGG网络的单阶段船舶检测算法

单阶段多框架目标检测算法在目标检测领域取得了成功的应用,但其针对公共数据集中船舶检测的平均精度明显低于其它刚体类目标类别,同时现有公开数据集中的船舶数量较少且类别单一。为提高检测精度,提出一种基于改进VGG网络的单阶段船舶检测算法,在原有VGG底层网络的基础上加入异步卷积和最大池化的交替连接结构,保证实时处理的同时提高船舶检测的平均精度。为增加训练所需的船舶数量和类别,广泛收集互联网中包含船舶的图片,建立了包含22 507个船舶目标的数据集,其中6 902个目标标签细分为七类船舶。实验将公开数据集VOC2007和VOC2012中的图片缩小至300×300训练后,SSSD在VOC2007test中的平均检测精度均值可达79.3%,平均检测速度超过40 fps。通过迁移参数的方法,在自建数据集中训练后,对大类船舶检测的平均精度超过84%,对七类船舶检测的平均精度均值超过89%,领先现有同类船舶检测算法。