核桃楸人工林适生条件的研究

核桃楸是东北地区三大硬阔叶树种之一,材质优良,纹理美观,经济价值较高,用途广泛.生长较快。近年来栽培面积不断扩大,但由于对其适生条件没有足够的重视,很多地区核桃揪人工林成材率不高.生长势早期就开始衰退。为了探讨其适生条件,几年来在辽东、辽北、辽中地区选设了80块样地进行测试,进行单因子分析,并用数量化理论I进行电算.结果表明土层厚度,有机质含量,土壤湿度对其树高生长起决定性作用。以上述三个立地因子为基础编制了核桃揪人工林立地指数类型表,可供生产.教学参考。     

榨菜叶还田对土壤肥力的影响研究

利用盆栽试验和田间试验研究了榨菜叶还田对土壤养分肥力的影响,结果表明,榨菜叶还田处理土壤碱解氮、速效磷、速效钾含量在水稻整个生长期变化较小,水稻生长后期土壤速效N、P、K含量都高于化肥处理;而化肥处理氮磷钾含量变化较大,说明榨菜叶养分供应能够与作物的吸收相互协调,养分供应持续稳定,能满足水稻生长后期对NPK养分的需要,是一种天然的缓释肥料。在水稻生长期,榨菜叶还田能明显的提高土壤肥力,与对照相比,水稻收获后不同处理土壤有机质含量、土壤氮、磷、钾含量,均有所上升,以榨菜叶及其配施化肥处理上升的幅度较大,培肥效果较好。     

辽西油松混交林混交类型及造林特点的研究

辽西地区地形起伏,植被稀少,水土流失严重,土壤瘠薄,气候异常干旱。这里造林面积较大的只是油松,油松纯林病虫害严重,火险性强,改土保水作用差,生态上不够稳定,目前造林的迫切问题是大力发展油松混交林。本文对辽西地区现有几种混交林类型进行了评价,并提出在营造油松混交林时,由于辽西燥热强光等恶劣自然条件的限制,使得阔叶树种初期不能生长,因此应在栽植阔叶树前或同时栽植油松和灌木,待生态条件有一定改善之后栽植阔叶树才可成林。混交方式根据立地条件与树种的不同可选择行混、带混、块混以及不规则的混交方式。     

陇东塬区周年水资源分布及对农业生产的影响

通过分析黄土高原典型残塬"董志塬"麦田周年水资源、不同季节水资源、冬小麦返青后生长期水资源构成,揭示了陇东黄土高原塬区麦田不同时段水资源潜力.结果表明多数年份早春土壤有效贮水量占生长季水资源总量20%以上,最高可达到38%.春季麦田水资源64%来源于早春土壤水库贮水,秋季麦田水资源52%来源于初秋土壤水库贮水,由于麦田春季消耗了大量土壤水库贮水,夏季麦用水资源只有22%来源于春末土壤水库贮水.冬小麦返青后生长期水资源一半来源于早春土壤贮水,一半来源于返青后生长期降水量.鉴于冬小麦既可以利用上年收墒期降水,又可以利用当年生长期降水,对周年水资源利用率较高,针对陇东塬区两年三熟的种植方式,建议采用冬小麦 小秋作物的种植模式,既可以变两年三熟为一年两熟,又可以提高土地利用率,有效利用光、热、水资源,增加单位面积产出.     

基于多尺度特征谷子生长期元素失衡情况识别

目前,谷子已成为我国一种非常重要的粮食作物,其生长期中土壤和施肥环境的检测非常关键。为避免出现大规模缺钾、缺镁等元素缺失情况,研究者们提出许多元素失衡判断方法。但传统方法大多只提取图像单尺度特征,识别性能受限。为解决该问题,提出一种改进的卷积神经网络来识别谷子生长期元素失衡情况。在神经网络中引入Inception结构,在不同尺度上组合深度特征以识别不同大小的异变斑块形态,从而提高识别准确率。同时,为提升模型鲁棒性,在模型中引入了Dropout以及ReLU激活函数。实验结果显示该方法将识别准确率从95.6%提升到98%,说明多尺度特征提取可提高生长期元素失衡识别性能准确性。     

施用有机肥和化肥对菜田土壤酶动态特性的影响

通过露地田间栽培黄瓜试验,研究施用有机肥和化肥对土壤中性磷酸酶、脲酶、过氧化氢酶和转化酶动态特性的影响。结果表明,露地菜田土壤酶活性随土层的加深而减弱,0～10cm土层酶活性明显高于10～20cm。菜田耕层土壤酶活性季节性变化明显,作物旺盛生长期土壤酶活性高,而作物生长初期和末期,土壤酶活性较低。施用有机肥、化肥在一定条件下可以改变土壤酶活性。施用半腐熟有机肥,生育初期酶活性低,生育后期逐渐升高;施用氮肥,在黄瓜各个生育期均不同程度地降低了酶的活性,而增施磷、钾肥却不同程度地提高了酶的活性。     

淮北变性土性状特点对其生产性能的影响及农业利用对策

本研究基于黄淮海平原多个变性土剖面分层土壤样品的土壤理化性状分析数据,对其肥力特征、生产性能以及培肥改良措施进行了系统研究。相关结果表明,机械组成中粘粒含量高、质地粘重、土壤结构和孔隙性差是变性土主要物理性状特征,受其影响,土壤表现出耕作性能差、蓄水能力弱、保水性能不强等特点;化学性状主要表现为有机质含量不高、质量差,土壤氮素水平仍较低,耕层土壤速效磷含量分异加大,土壤速效钾含量缓慢降低,土壤CEC含量较高,土壤保肥性能强,但供肥性能较差等特点。这些性状特点对土壤生产性能的影响主要表现在土壤适耕期短,易受旱、涝(渍)灾害的危害,土壤有效养分低、营养失调,钙质结核影响土壤蓄水能力和水分运行以及作物根系生长等方面。指出:(1)增加土壤有机质,改良土壤理化性质;(2)合理施肥,促进土壤养分平衡;(3)改进耕作、灌溉技术,调控土壤水分状况等是培育变性土肥力质量、提高土壤生产性能的关键性措施。     

新型脲酶抑制剂LNS与双氰胺配合施用对菜田土壤尿素氮转化及蔬菜生长的影响

采用微区试验方法,初步探讨了新型脲酶抑制剂LNS及其与硝化抑制剂双氰胺(DCD)配合施用对菜田土壤尿素氮转化和蔬菜生长的影响。结果表明,LNS对土壤脲酶活性可以起到一定的抑制作用,从而延迟尿素N在土壤中的水解和NH4 -N的释放高峰期,其发挥作用的时间大约在施用后前10天。LNS与DCD配合施用则能显著抑制尿素水解后NH4 的氧化作用,使蔬菜整个生长期内的NO3--N含量维持在较低水平。抑制剂的施用对芹菜产量虽然没有产生显著影响,但可以降低其体内硝酸盐含量,并提高芹菜干物质含量。     

太行山低山区不同植被群落蒸散与水量平衡研究

通过大型非称重式蒸渗仪方法对黄背草、荆条及二者之间的复合群落的蒸散过程及水量平衡进行研究,结果表明三种植被蒸散规律是以8月为峰值的单峰曲线,且7~9月为蒸散高峰期。三种群落蒸散量比较,5~6月黄背草蒸散量较其它两种植被群落高。然而其它月份蒸散量低,复合群落蒸散量高。三种群落土壤含水量均在7~8月份高,黄背草5~6月土壤含水量较其它两种植被低,9月后土壤含水量较其它两种植被群落高;土壤水势与土壤含水量有着相同的变化;三种群落水量平衡:整个生长季,11%~13%的降雨用于地下水的补给,87%~89%的降雨储存到土壤水库供植被生长。不同植被地下出流量变化不大,植被蒸散量不同主要是消耗土壤水不同所引起的。     

陇东黄土高原塬区冬小麦越冬期土壤水分损耗规律浅析

通过分析陇东塬区冬小麦越冬期土壤水分损耗,以及决定越冬土壤水分损耗的关键气象要素,指出在秋季降水充沛、土壤收墒充足、冬季气温偏高、降水明显偏少的年型,越冬期土壤水分损耗是不可忽视的,其中有一半年份,越冬期土壤水分损耗占冬小麦生长季节自然降水的10%～22%。尤其是入冬前土壤含水量充沛,而返青以后生长期降水相对较少的年份,越冬期麦田土壤水分损耗相当于返青到成熟期降水量的44%。     

现代木艺与公共空间

现代木艺作为公共空间中的主要媒介之一,在公共空间中具有重要作用。本文以公共空间中的现代木艺为切入点,从现代木质壁画、木质雕塑、木质隔断介入公共空间来论述现代木艺与公共空间的关系。     

木材显微图像的局部水平集分割方法

获取木材显微图像中的细胞组织对于分析木材的种类、材性,以及天气变化等均有重要的意义,而这依赖于图像分割技术。针对木材组织的不均匀性,以及标本制作和获取过程中带来的噪声,将水平集方法中边缘型和区域型两种模型引入,同时结合局部图像信息来提高局部不均匀图像的分割性能。在图像初始分割基础上,通过面积阈值去除水泡等杂质,最终提取导管组织。实验结果表明,提出的模型所得到的分割图像较平滑,而且噪声明显减少,可有效分割局部不均匀木材显微图像。     

横切木材材种细胞识别试件视频模拟理论*

视频对象的识别与检测是计算机图像处理领域中的一个前沿课题, 木材材种细胞识别的计算机视频识别与检测是木材工业亟待解决的问题。论述了横切木材材种细胞识别法试件的细胞结构数学模型的建立与视频再现的理论和方法,提出了该细胞结构视频识别的模拟软件设计的总体方案,介绍了木纤维细胞结构视频检测计算机模拟三维重建方法及再现软件。给出了细胞横断面的空间数学模型,提出了木材材种细胞识别模拟软件应用的方法和意义。     

新技术趋势下的日本木造空间

日本有着深厚的木文化,木材在室内设计中也有着广泛的运用。随着科技的发展,这一传统领域注入了新的活力。本文主要阐述了新技术背景下,新技术对木材这一传统材料的影响,以及木材在日本室内空间设计中的运用。     

基于卡尔曼滤波的木材含水率在线估计

为解决木材干燥过程木材含水率检测精度低的问题,提高木材干燥的自动控制水平,针对以含水率为基准的干燥过程,提出了应用卡尔曼滤波进行木材含水率在线估计方法。为验证该方法的有效性：首先建立了基于含水率基准加入高斯噪声数据集的卡尔曼估计模型,并在此模型基础上对实验测得的数值进行了在线估计和比较,结果表明卡尔曼滤波方法具有较好的估计精度。     

Fuzzy logic-based pre-classifier for tropical wood species recognition system

Classifying tropical wood species poses a considerable economic challenge and failure to classify the wood species accurately can have significant effects on timber industries. The problem of wood recognition is compounded with the nonlinearities of the features among the similar wood species. Besides that, large wood databases presented a problem of large processing time especially for online wood recognition system. In view of these problems, we propose the use of fuzzy logic-based pre-classifier as a means of treating uncertainty to improve the classification accuracy of tropical wood recognition system. The pre-classifier serve as a clustering mechanism for the large database simplifying the classification process making it more efficient. The use of the fuzzy logic-based pre-classifier has managed to increase the accuracy of the wood recognition system by 4 % and reduce the processing time for training and testing by more than 75 % and 26 % respectively.     

基于网络图的地基激光雷达复杂树木点云枝叶分离方法

地基激光雷达树木点云数据的枝叶分离是精确计算地上生物量和叶面积指数的重要前提,也是树木三维建模的重要步骤。然而,山地复杂树木冠幅大且结构复杂,从而造成树叶与枝干之间的相互遮挡,因此很难获取高质量的点云数据,目前对其实现枝叶分离依然存在较大的困难。利用地基激光雷达FARO Focus3DX330获取三维激光点云数据,提出了一种基于网络图的树木点云枝叶分离方法。首先,采用LeWos模型对点云进行初步的枝叶分离,分离出枝干和叶片点云。在此基础上,针对枝干和叶片混合点云通过路径追踪检测算法来精细分离枝干和叶片。随着路径长度从10增加到100,枝干点不断增加,叶片点不断减少,枝叶分离精确度、枝干F分数、叶片F分数、Kappa系数均先增加后减少。综合这4项精度评价指标,选取各个树木最优路径长度执行路径追踪检测算法。通过与LeWos模型、Tlseparation模型和高斯混合模型等主流枝叶分离方法比较发现,该方法精度更优,精确度为91.97%。而且,该方法的枝干F分数和叶片F分数均大于85%,这表明该方法具有很好的平衡性。该方法仅使用路径长度,不考虑几何特征,因此极大地提高了针叶树木的枝叶分离精度。...     

基于灰度共生矩阵和聚类方法的木材缺陷识别

文章提出了一种新的基于灰度共生矩阵的木材纹理特征提取和聚类分析的木材缺陷识别方法。该方法基于灰度共生矩阵,提取5个具有代表性的纹理特征：能量（E）,惯性矩（I）,均值和（SOA）,聚类阴影（SOC）,方差和（SOV）,实现数据降维,对产生的特征数据集分别利用k-means算法及AP算法进行聚类,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置,并对比分析不同木材表面缺陷类型识别效率。实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别。     

密集堆叠下的高相似度木块横截面检测

快速有效地检测和获取木块横截面信息,是提升木块生产交易效率的关键。由于木块往往被密集堆叠、木块横截面相似度高且边界不明显,给检测木块横截面信息带来了较大的挑战。针对密集堆叠下的高相似度木块横截面检测困难,本文提出了简单高效的Wood R-CNN网络模型,通过改进模型的损失函数和非极大值抑制算法来提升检测精度,简化网络结构和改进特征金字塔网络来保证检测速度。实验证明:该模型可在密集堆叠情况下精确地检测高相似度木块横截面,检测速度较快且鲁棒性良好,可实际运用于木块生产和交易中。     

基于LSSVM的木材干燥建模研究

针对木材干燥过程的强非线性特点,提出以最小二乘支持向量机LSSVM建立木材干燥基准模型.通过实验用小型木材干燥窑实际干燥过程中采集的数据作为训练样本进行仿真实验,结果表明基于LSSVM的木材干燥模型预测输出能够准确反映干燥过程木材含水率的变化,模型结构简单、预测精度高、泛化能力强,验证了LSSVM对木材干燥过程建模是一种可行而有效的方法.