含茶皂素马尾松幼龄期专用肥

    公开(公告)号:CN105272743A

    公开(公告)日:2016-01-27

    申请号:CN201510710394.4

    申请日:2015-10-27

    Abstract: 本发明公开了含茶皂素马尾松幼龄期专用肥,该专用肥中含有以下质量百分比的有效成分:N7%~12%、P2O58%~14%、K2O9%~12%、有机质11%~21%、茶皂素1.5%~3.0%、水溶性Si0.0%~0.5%、Zn0.0%~0.4%、B0.0%~0.2%、Cu0.0%~0.3%。该专用肥能全面满足在广西栽种的马尾松幼龄林生长所需的营养成分。该专用肥具有养分全、配方科学,提高光合作用效率,改良土壤,增强抗旱性,防虫杀菌,养分缓释长效等多种功能,同时具有提高肥料利用率,提高马尾松产量和品质的功能。

    基于物化条件校正的土壤大数据分析方法及装置

    公开(公告)号:CN114067113B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202111313464.4

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明涉及大数据技术领域,具体涉及基于物化条件校正的土壤大数据分析方法及装置。所述方法执行以下步骤:步骤1:在目标区域设置多个观测点,每个观测点以设定的时间周期获取所在位置的土壤的某一项物理/化学参数,将获取到的参数发送至远端;每个观测点获取的物理/化学参数的类型均不相同;步骤2:每个观测点以设定的时间周期实时获取所在位置的土壤的图像数据,将获取到的图像数据发送至远端。其通过在现场设置观测点,以及通过观测点获取土壤的图像数据,无须将对土壤样本进行运输,再进行土壤分析,且分析过程中,不需要对每个观测点均进行测量和分析,而是进行归一化的分析和处理,提升了处理效率。

    一种基于VNIR和OPLS-DA预判桉树缺铁性黄化病的方法

    公开(公告)号:CN114946485B

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202210521422.8

    申请日:2022-05-13

    Abstract: 本发明公开一种基于VNIR和OPLS‑DA预判桉树缺铁性黄化病的方法,属于植物病害监测技术领域。该方法包括以下技术步骤:(1)叶片样品采集;(2)光谱数据采集;(3)光谱数据处理;(4)构建OPLS‑DA判别分析模型;(5)独立样品验证。本发明应用VNIR技术结合OPLS‑DA判别分析模型,可高效、准确和客观预测出桉树黄化病的病害情况,解决了由于桉树黄化病具有突发性、隐蔽性以及随机性造成的桉树黄化病难以准确识别的问题,避免了因人为调查的主观性造成的误差。本发明能够在桉树叶片未表现出黄化病特征时,就能高效、准确和客观预测出桉树黄化病的病害情况,从而及时采取相应的措施防治桉树黄化病的发生,对保障人工林及其下游产业高质量发展具有重大意义。

    一种基于VNIR和OPLS-DA预判桉树缺铁性黄化病的方法

    公开(公告)号:CN114946485A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210521422.8

    申请日:2022-05-13

    Abstract: 本发明公开一种基于VNIR和OPLS‑DA预判桉树缺铁性黄化病的方法,属于植物病害监测技术领域。该方法包括以下技术步骤:(1)叶片样品采集;(2)光谱数据采集;(3)光谱数据处理;(4)构建OPLS‑DA判别分析模型;(5)独立样品验证。本发明应用VNIR技术结合OPLS‑DA判别分析模型,可高效、准确和客观预测出桉树黄化病的病害情况,解决了由于桉树黄化病具有突发性、隐蔽性以及随机性造成的桉树黄化病难以准确识别的问题,避免了因人为调查的主观性造成的误差。本发明能够在桉树叶片未表现出黄化病特征时,就能高效、准确和客观预测出桉树黄化病的病害情况,从而及时采取相应的措施防治桉树黄化病的发生,对保障人工林及其下游产业高质量发展具有重大意义。

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