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学科分类
农业科学 | 5446篇 |
出版年
2024年 | 65篇 |
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2020年 | 325篇 |
2019年 | 283篇 |
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2000年 | 26篇 |
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1995年 | 21篇 |
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1992年 | 18篇 |
1991年 | 20篇 |
1990年 | 27篇 |
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1988年 | 11篇 |
1987年 | 7篇 |
1986年 | 1篇 |
1984年 | 2篇 |
1983年 | 3篇 |
1982年 | 1篇 |
1981年 | 1篇 |
1980年 | 1篇 |
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玉米抽丝期是玉米由营养生长进入生殖生长的转折点,是决定玉米产量的关键时期。为此,基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术,以抽丝期玉米叶片为研究对象,快速无损地获取植物生理信息的日变化,重点分析玉米叶片蒸腾效应与叶绿素荧光光谱的相关性,并选择706~748nm波段作为敏感光谱波段,建立了基于光谱特征参数的植物叶片蒸腾速率的预测模型。结果表明:采用荧光强度F730研究玉米叶片蒸腾效应最合适;由于气孔导度反映蒸腾效应,且影响CO_2的同化过程,故以气孔导度的信号之一的叶片温度作为模型输入修正;通过对蒸腾速率与叶片温度、叶绿素荧光强度进行回归诊断与全回归分析,建立了基于荧光强度F730和叶片温度的蒸腾速率预测模型,分析了蒸腾速率与二者的相关性,模型复相关系数为R=0.833 4,模型校验结果的相关系数R~2=0.879 8,认为模型的预测能力较好。通过激光诱导叶绿素荧光光谱技术实现了对植物生理信息的无损检测与分析,建立的玉米抽丝期蒸腾速率预测模型可为玉米优质高产的水肥精准化、智能化控制技术提供数据支持。 相似文献
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为探索水稻氮素营养的快速、无损诊断方法以及构建基于高光谱技术的水稻氮素营养状况分类识别模型。本研究以 4种不同施氮水平的“中嘉早 17”水稻分蘖期顶部第三完全展开叶叶片(简称顶三叶)为研究对象,测定各叶片的可见光到近红外波段(350~ 2500 nm)内的光谱数据,对所获取的光谱数据进行平滑处理和归一化处理,以消除噪声及量纲的影响,并采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维至 22维,同时分别选用基于网格搜索算法、粒子群算法和遗传算法优化参数的支持向量机进行水稻氮素营养状况分类识别模型的建立。研究结果表明:1)不同施氮水平下的水稻叶片光谱反射率曲线走势大致相同,但不同施氮水平下 780~ 1 300、1 400~ 1 850及 1 900~ 2500 nm波段光谱反射率存在一定的差别;2)优化参数后的 SVM模型与默认参数下的 SVM模型相比,其训练集与测试集分类识别效果都要优于默认参数下的 SVM模型。其中,以遗传算法优化参数的 SVM模型识别分类效果最佳,训练集和测试集识别准确率分别为 99.375%、98.750%,测试集的4种施氮水平(施氮量从低到高)识别准确率分别为 100%、95%、100%和 100%。结果表明利用高光谱技术能够很好地进行水稻氮素营养状况的定性诊断研究。为快速水稻氮素营养诊断提供了一种新途径,为精确施氮提供了技术支撑和理论依据。 相似文献
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以野外采集的土壤与活体植物叶片为研究对象,采用美国生产的SVC HR-1024便携式地物光谱仪,测定了纯土壤、纯植物叶片以及不同植物叶片盖度下的土壤光谱反射率,并对混合光谱特性进行了分析研究,建立了植物叶片盖度光谱估算模型。结果表明:(1)随着植物叶片盖度的增加,土壤光谱曲线逐渐呈现"五谷四峰"的特征,但始终不会高于植被光谱曲线;(2)植物叶片盖度与原始高光谱组成的差值、比值和归一化值3种形式的指数存在着良好的相关性,差值指数的显著性最为明显,组合较好的波段为410~710 nm与700~1400 nm,能反映相关系数最大的波段为690 nm和450 nm;(3)通过一元线性回归法、多元线性逐步回归法和偏最小二乘回归法预测植物叶片盖度可知:光谱特征参数与植物叶片盖度之间具有相关性,其中光化学指数与植被衰减指数的相关系数较大,模型拟合度较高,R^2均达到0.8以上;3种光谱特征参数(植被指数、红边参数、光谱吸收特征参数)中,植被指数与植物叶片盖度建立的模型最稳定、精度最高,可以有效地估算植物叶片盖度3种方法中,多元线性逐步回归法最适宜建立植物叶片盖度预测模型。 相似文献
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正(接上期)十七.狗狗是色盲么?如果像人一样判断,狗狗是色盲的(分不了红绿色),但却不是只能看到黑、白、灰三色。狗狗的锥形细胞比人少,所以并不能像人一样看到光谱的所有颜色。但它们观色能力并不只局限于黑、白、灰。在1989年、1993年及1998年的研究报告中,狗狗能看到蓝色系及黄色系的一些色调并能通过它们分辨出红色,但缺乏绿色系的锥形细胞。狗狗不能分辨绿、红、橙及黄绿色,他们看这些颜色或是偏红色 相似文献