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基于卷积神经网络的堆肥腐熟度预测 被引量:2
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作者 薛卫 胡雪娇 +3 位作者 韦中 梅新兰 陈行健 徐阳春 《植物营养与肥料学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1977-1988,共12页
【目的】目前堆肥腐熟度主要采用复杂的化学、生物学方法进行判断,操作繁琐且效率低。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模拟人类视觉,既可保留堆肥图像的颜色信息,也提取了轮廓、线条、粒度等更加具有代表性的特征,从而... 【目的】目前堆肥腐熟度主要采用复杂的化学、生物学方法进行判断,操作繁琐且效率低。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模拟人类视觉,既可保留堆肥图像的颜色信息,也提取了轮廓、线条、粒度等更加具有代表性的特征,从而避免了因光照条件不同对堆肥腐熟度预测识别效果的影响。本文提出了通过堆肥图像判断堆肥腐熟度的方法,构建基于卷积神经网络的堆肥腐熟度预测模型,并验证了该模型进行堆肥腐熟度判断的准确度。【方法】供试堆肥样本采集自江苏、山东、浙江三省,堆肥原料分别为秸秆、尾菜和畜禽粪便,堆肥周期依次为50 d、45 d和60 d。在厂棚内的堆肥槽中,用海康威视摄像头(型号为C3W,焦段为广角,焦距2.8 mm,清晰度1080 p,夜间自动补光,摄像头距堆肥表面约1 m)拍摄不同腐熟时期的堆肥图像,图像格式为JPEG。分别取三种不同原料的堆肥图像样本构成三组图像数据集,将三种原料的图像按照尾菜∶秸秆∶畜禽粪便原料1∶1∶1构成第四组图像数据集。每组数据集中,80%的图像数据用于训练基于卷积神经网络模型,并建立预测模型参数。剩余20%的图像用于测试,验证模型的腐熟度预测效果。【结果】搭建的堆肥腐熟度预测模型由输入层、3层卷积层、3层池化层、2层全连接层和输出层构成。构建的腐熟度预测模型在秸秆、尾菜、畜禽粪便及三者堆肥混合图像数据集上的腐熟度预测平均准确率分别为98.7%、98.7%、98.8%和98.2%。与几种经典高效的图像特征提取、分类方法相比,较每个数据集上最优经典算法的平均准确率提升了3~14个百分点。通过CNN方法判断堆肥腐熟度,纹理特征比颜色特征更加有效。【结论】采用卷积神经网络的堆肥腐熟度预测模型能够提取堆肥图像外观特征,实现在可见光条件下直接通过堆肥图像准确、快速地识别堆肥腐熟度,可为堆肥企业生产实践提供指导。 展开更多
关键词 堆肥 腐熟度 机器视觉 深度学习 卷积神经网络
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高温秸秆降解菌的筛选及其纤维素酶活性研究 被引量:24
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作者 江高飞 暴彦灼 +5 位作者 杨天杰 郑海平 梅新兰 韦中 徐阳春 沈其荣 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2465-2472,共8页
筛选能在高温(55~75℃)好氧堆肥中高效降解纤维素的菌株,并评估其降解秸秆的能力与产纤维素酶的热稳定性。从高温期堆肥中采样,以水稻秸秆粉为唯一碳源,通过55、65℃和75℃连续高温传代驯化并分离筛选耐高温菌,结合水解圈和水稻秸秆崩... 筛选能在高温(55~75℃)好氧堆肥中高效降解纤维素的菌株,并评估其降解秸秆的能力与产纤维素酶的热稳定性。从高温期堆肥中采样,以水稻秸秆粉为唯一碳源,通过55、65℃和75℃连续高温传代驯化并分离筛选耐高温菌,结合水解圈和水稻秸秆崩解试验筛选不同高温下高效降解秸秆的目标菌株,采用16S rRNA测序和系统发育分析鉴定目标菌株分类地位,通过分析目标菌株纤维素降解相关酶在50~90℃之间的热稳定性,解析其高温适应性机制,评价其在实际生产中的应用潜力。高温驯化分离得到13株耐高温降解菌,其中B-5、B-6、B-7和B-11的纤维素和秸秆降解能力较强,而只有B-7和B-11在55~65℃和75℃具有高效降解水稻秸秆的能力,将其认定为目标菌株。系统发育分析表明B-7和B-11菌株与芽孢杆菌科高度相似,分别命名为短小芽孢杆菌B-7和嗜热脂肪芽孢杆菌B-11。酶活热稳定性分析发现B-7和B-11各纤维素酶活性在50~90℃之间先升高后降低,其最适温度范围不同,分别为55~65℃和70~80℃,其中B-11在85℃时的相对酶活仍高于60%。研究表明,菌株B-7和B-11是耐高温高效秸秆降解菌,其具有不同高温偏好性,纤维素酶热稳定性强,在秸秆高温好氧堆肥中具有潜在的应用前景。 展开更多
关键词 好氧堆肥 高温纤维素降解菌 纤维素酶 秸秆
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Strategies for timing nitrogen fertilization of pear trees based on the distribution, storage, and remobilization of ^(15)N from seasonal application of (^(15)NH_4)_2SO_4 被引量:4
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作者 JIANG Hai-bo LI Hong-xu +4 位作者 ZHAO Ming-xin mei xin-lan KANG Ya-long DONG Cai-xia XU Yang-chun 《Journal of Integrative Agriculture》 SCIE CAS CSCD 2020年第5期1340-1353,共14页
In order to improve the management of nitrogen(N) fertilization in pear orchards, we investigated the effects of application timing on the distribution, storage, and remobilization of N in mature pear trees in a field... In order to improve the management of nitrogen(N) fertilization in pear orchards, we investigated the effects of application timing on the distribution, storage, and remobilization of N in mature pear trees in a field experiment at Jingtai County, Gansu Province, China. Nine trees were selected for the experiment and each received equal aliquots of 83.33 g N in the autumn, spring, and summer, with ^(15)N-labeled(NH_4)_2SO_4 used in one of the aliquots each season. Results showed that the(^(15)NH_4)_2SO_4 applied in the autumn remained in the soil during the winter. In the following spring this N was absorbed and rapidly remobilized into each organ, especially new organs(leaves, fruit and new shoots). The ^(15)N supplied in spring was rapidly transported to developing fruit between the young fruit and fruit enlargement stages. ^(15)N from the summer application of fertilizer was mainly stored in the coarse roots over the winter, then was mobilized to support growth of new organs in spring. In conclusion, for pear trees we recommend that the autumn application of N-fertilizer be soon after fruit harvest in order to increase N stores in fine roots. Spring application should be between full bloom and the young fruit stages to meet the high N demands of developing fruit. Summer application of fertilizer at the fruit enlargement stage does not contemporaneously affect the growth of pears, but increases the N stored in coarse roots, and in turn the amount available for remobilization in spring. 展开更多
关键词 fertilization time N DISTRIBUTION N STORAGE N REMOBILIZATION Pear(Pyrus bretschneideri Rehd cv.Huangguan)
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