一种森林土壤养分分级方法

    公开(公告)号:CN104459087A

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201410735033.0

    申请日:2014-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种森林土壤养分分级方法,该方法包括如下步骤:(1设置土壤取样点位置,采集、检测土壤养分含量;(2)对该区域土壤养分含量值进行插值,得到土壤养分分布图;(3)收集该区域某一种速生林木近2年来林班(小班)年平均生长量数据;(4)统计该小班平均土壤养分平均值,将养分含量较高点视作全养分施肥区;(5)以林木年平均生长量作为各区产量,计算缺素相对生长量,建立土壤该种养分与该林木相对生长量间的回归方程,按照相对产量法计算相应的土壤该种养分分级指标。本发明方法简便可行,可在较短年限建立区域性森林土壤养分分级指标,并节省试验耗费人力物力。

    含茶皂素桉树专用肥
    74.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103641647B

    公开(公告)日:2014-12-03

    申请号:CN201310664085.9

    申请日:2013-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种含茶皂素桉树专用肥,该专用肥中含有以下质量百分比的有效成分:N5%~18%、P2O56%~15.3%、K2O5%~15.1%、有机质8.5%~21.25%、茶皂素1.2%~3.0%、水溶性Si0.12%~0.46%、Zn0.00%~0.35%、B0.00%~0.231%、Cu0.00%~0.286%。该专用肥能全面满足桉树生长所需的营养成分,提高桉树产量和品质,符合用地养地,循环利用的原则。

    油茶苗期叶面专用肥及其制备方法

    公开(公告)号:CN102584407B

    公开(公告)日:2013-09-18

    申请号:CN201210073503.2

    申请日:2012-03-19

    Abstract: 本发明公开了一种油茶苗期叶面专用肥,该专用肥中含有以下质量百分比的有效成分:N:1.05%~1.82%、P:0.16%~0.54%、K:0.31%~0.94%、水溶性Zn:0.00%~0.04%、Na:0.12%~0.41%、Fe:0.00%~0.02%。该专用肥能够较全面地满足油茶苗期生长发育对养分的需求,可促进油茶苗期生长发育;同时增加了油茶树的抗旱性,有效防治油茶林地地下害虫和有效预防各类病菌滋生,最大化地减少因缺素症和病虫灾害带来的损失。其产生的经济效益、社会效益和生态效益都十分显著。

    油茶苗期叶面专用肥及其制备方法

    公开(公告)号:CN102584407A

    公开(公告)日:2012-07-18

    申请号:CN201210073503.2

    申请日:2012-03-19

    Abstract: 本发明公开了一种油茶苗期叶面专用肥,该专用肥中含有以下质量百分比的有效成分:N 1.05%~1.82%、P 0.16%~0.54%、K 0.31%~0.94%、水溶性Zn 0.00%~0.04%、Na 0.12%~0.41%、Fe 0.00%~0.02%。该专用肥能够较全面地满足油茶苗期生长发育对养分的需求,可促进油茶苗期生长发育;同时增加了油茶树的抗旱性,有效防治油茶林地地下害虫和有效预防各类病菌滋生,最大化地减少因缺素症和病虫灾害带来的损失。其产生的经济效益、社会效益和生态效益都十分显著。

    土壤大数据分析中的数据清洗方法及装置

    公开(公告)号:CN114443635B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202210067946.4

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 本发明涉及电力系统领域,具体涉及土壤大数据分析中的数据清洗方法及装置。所述方法包括:采集土壤数据,在采集土壤数据时,获取环境数据;对采集到的土壤数据按照类别进行数据分散,得到若干个分散数据集合;基于每个分散数据的数据结构和数据量大小,构建分散数据球体;最后构建数据清洗立方体,将数据清洗立方体和分散数据球体进行整合,得到最终的清洗数据。本发明使用不同于现有技术的仅对数据本身进行异常值查找的方式进行数据清洗,而是使用基于构建数据立方体的方式来将正常数据进行标记,进而对非正常数据进行修正,且结合土壤数据中经常因为环境数据导致的异常构建修正模型,显著提升了数据清洗的准确率。

    使用图像和传感结合进行土壤数据采集的方法及装置

    公开(公告)号:CN114565580B

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202210197406.8

    申请日:2022-03-01

    Abstract: 本发明涉及土壤数据采集领域,具体涉及使用图像和传感结合进行土壤数据采集的方法及装置。所述方法执行以下步骤:步骤1:获取土壤图像,首先进行图像显著性区域划分,以获得多个不同的显著图像区域,将显著图像区域进行背景分离和显著点分析,获得多个不同种类的特征显著点;步骤2:基于获取得到的显著图像区域使用预设的概率解析模型进行概率分布解析,得到每个不同的显著图像区域的概率。其不仅通过数据解析的方式实现了图像土壤数据和传感器测得的土壤数据的关联,这种关联还可以提升数据的准确率;同时,在存储上,通过数据解析实现土壤数据和图像土壤数据的转换和合并,以此实现存储的高效率化。

    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:CN114067113A

    公开(公告)日:2022-02-18

    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。

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