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关于使用水培系统进行垂直农业的研究——推动菲律宾Nueva Ecija地区的可持续洋葱种植

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简介:
本研究旨在探讨在菲律宾Nueva Ecija地区采用水培系统的垂直农业技术,以促进该区域洋葱的可持续种植和发展。 粮食生产新技术的发展对于保障人类的基本生存需求至关重要。然而,将农田用于粮食生产和工业用途已经超出了环境的承载能力。一项研究在菲律宾Nueva Ecija地区探讨了利用水培技术进行洋葱垂直生产的可行性,该国被誉为东南亚的“洋葱之都”。这项研究旨在评估这种技术对当地农民来说是否可持续和可接受。 通过采用实验方法、访谈以及焦点小组讨论(FGD),研究人员确定了该项技术的应用前景。在2016年8月、2017年5月及同年7月,进行了三次田间试验,采用了垂直耕作与水培技术和单因素方差分析法。研究结果显示,在洋葱鳞茎的每周生长以及新技术与传统农业方法之间适应性方面存在显著差异。 最终的研究结论认为,对于大多数参与研究的洋葱种植者而言,VFH技术是可行且可接受的;然而在初始投资成本方面仍需政府提供补贴支持,以帮助普通农民采用这项新的可持续生产方式。

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  • 使——Nueva Ecija
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    本研究旨在探讨在菲律宾Nueva Ecija地区采用水培系统的垂直农业技术,以促进该区域洋葱的可持续种植和发展。 粮食生产新技术的发展对于保障人类的基本生存需求至关重要。然而,将农田用于粮食生产和工业用途已经超出了环境的承载能力。一项研究在菲律宾Nueva Ecija地区探讨了利用水培技术进行洋葱垂直生产的可行性,该国被誉为东南亚的“洋葱之都”。这项研究旨在评估这种技术对当地农民来说是否可持续和可接受。 通过采用实验方法、访谈以及焦点小组讨论(FGD),研究人员确定了该项技术的应用前景。在2016年8月、2017年5月及同年7月,进行了三次田间试验,采用了垂直耕作与水培技术和单因素方差分析法。研究结果显示,在洋葱鳞茎的每周生长以及新技术与传统农业方法之间适应性方面存在显著差异。 最终的研究结论认为,对于大多数参与研究的洋葱种植者而言,VFH技术是可行且可接受的;然而在初始投资成本方面仍需政府提供补贴支持,以帮助普通农民采用这项新的可持续生产方式。
  • 草莓电路方案
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    本项目设计了一套专为草莓水培种植优化的自动化灌溉电路系统。通过精确控制水分和养分供给,提高草莓生长效率与产量,同时减少资源浪费。 我使用Grafana和InfluxDB构建了一个自动水培系统来种植草莓。该系统的硬件包括一个蠕动泵、一个气泵、一个宜家VÄXER LED灯泡PAR20 E14、一块Arduino nano板、一台树莓派3 B+,以及电源(5V)、pH传感器、TDS传感器、DHT22温湿度传感器和水位传感器。此外还有一台树莓派相机v1.3用于图像识别。 我对水培法感兴趣已久,并将其作为我的论文项目来构建。这个过程既有趣又有挑战性,最终我成功地在室内种植出了自己的草莓! 该系统能够监控pH值、TDS(总溶解固体)、温度和湿度水平。此外它还配备了一个气泵为植物根部供氧以及一个蠕动泵用于自动调节水体的pH值,并通过PID控制来实现这一功能。 Arduino Nano负责读取传感器数据并控制气泵与蠕动泵的操作,而树莓派则负责将收集到的数据发送至InfluxDB数据库。同时利用树莓派上的相机进行图像识别工作,我使用了预训练模型检测草莓果实,并在Kaggle上通过特定的数据集训练了一个新模型来识别病叶。 为了直观地展示数据信息,我还采用了Grafana工具来进行可视化处理。
  • :全面列出城镇、城市、省份及信息
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    本书详尽列举了菲律宾全国各城镇、城市的地理位置和行政划分,并按省份和地区分类整理,为读者提供了全面准确的信息参考。 菲律宾提供了该国城镇、城市、省和地区的完整列表。 安装: ``` npm install philippines ``` 用法示例: ```javascript var philippines = require(philippines); // 获取整体数据 var regions = require(philippinesregions); // 获取地区数据 var provinces = require(philippinesprovinces); // 获取省份数据 var cities = require(philippinescities); // 获取城市数据 ``` 以上代码展示了如何通过npm安装和使用菲律宾相关模块来获取不同层级的数据。
  • ResNet50物病害识别
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    本研究旨在探索并应用ResNet50深度学习模型对植物病害图像进行高效准确的识别与分类,助力农业智能化发展。 本实验使用 Plant Village 公开数据集。数据集中包含38个类别名称,代表了38类病害。代码实现包括resnet50、ATT-ResNet和VGG等多个模型。实验环境为Python3.6.5、keras2.2.4和tensorflow1.12。
  • 物联网在智能-论文
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    本文探讨了物联网技术在智能农业领域的应用与前景,分析了其对提升农业生产效率、资源利用和环境监测等方面的影响,并提出了未来发展方向。 在快速发展的自动化世界里,基于物联网(IOT)的系统越来越多地被安装以优化时间和人力管理。农业是一个特别需要精准时间管理的行业之一。一种解决方案是采用人工智能(AI)驱动的智能农业技术来应对这一挑战。 在农业生产中,人们必须密切关注作物所需的水分、农药和化肥使用情况。本段落主要探讨一个自动化的智能农业系统的设计与应用,该系统的目的是有效管理和优化水资源、农药及肥料的应用,从而提高农作物产量并节省时间成本。 通过集成传感器技术和微控制器芯片等硬件设备,这个智能农业系统能够为灌溉以及其它作物管理活动提供自动化操作指导。它可以根据特定农作物的生长需求来调整水分供应,并监控其他土壤参数以确保最佳的种植条件。这些技术革新正在开启农技领域的新视野,并预示着未来农业系统的趋势和发展方向。
  • MODIS数据提取面积展(截至2011年)
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    本研究综述了截至2011年的文献与实践,探讨了如何运用MODIS卫星图像来精确计算和监测全球范围内的水稻耕种区域。 本段落概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化及特征指数与时相选取的演变,并探讨了遥感分类方法的发展。文章还分析了MODIS影像在提取水稻种植面积方面的研究进展和未来发展方向。结果显示,由于其高光谱、高时间分辨率以及多时相的特点,MODIS影像能够在大尺度上提高作物识别与监测精度及效率,同时降低成本,在这方面具有其他数据源无法比拟的优势,并且利用MODIS进行水稻种植面积的提取已经取得了显著效果。 最佳观测时期可以选在移栽期和孕穗期。通过使用对水体和植被敏感度高的波段或植被指数(如NDVI、LSWI及EVI)来识别水稻,能够进一步提升监测精度与准确性。
  • SSM框架下信息智能化-论文-文档
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    本文为一篇关于在SSM(Spring, Spring MVC, MyBatis)框架下开发的农业信息智能化种植系统的学术探讨,详细分析了该系统的设计理念、技术架构及其应用价值。 基于SSM农业信息智能化种植系统论文-java文档-论文:本段落档仅为参考文献!如需项目源码、数据库SQL文件及开发文档,请通过私信联系。 1. 系统环境: Windows/Mac 2. 开发语言: Java 3. 框架: SSM(Spring + SpringMVC + Mybatis) 4. 架构: B/S架构, MVC模式 5. 开发环境:IDEA、JDK、Maven、MySQL 6. JDK版本:JDK1.8 7. Maven包:Maven3.6 8. 数据库:mysql 5.7 9. 服务平台: Tomcat 8.0/9.0 10. 数据库工具:SQLyog/Navicat等 摘 要 目 录 第1章 绪论 1.1选题动因 1.2
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    本PPT深入探讨了深度学习技术如何应用于农业植物表型研究中,总结并分析了当前的研究进展、挑战及未来发展方向,旨在促进智能农业的发展。 基于深度学习的农业植物表型研究综述 在当前农业领域内,利用深度学习技术进行农业植物表型的研究是一个热门方向。通过这项技术可以实现对农作物生长状态、作物产量预测以及植物分类等任务的自动化处理,从而提高生产效率和质量,并降低成本。 具体而言,深度学习的应用主要集中在以下三个方面:首先,在植物表型识别与分类方面,该方法能够帮助研究人员准确地辨识出不同种类的植物及其特征;其次,在监测农作物生长状态及预测其未来发展趋势上也展现出了巨大潜力。例如,通过无人机拍摄图像并结合深度学习算法进行分析,可以实时监控作物健康状况,并提前预警可能发生的病虫害问题;最后,利用这些技术还可以对未来的产量做出准确估计。 为了实现上述目标,研究人员需要收集大量高质量的数据用于训练模型和测试效果。常见的数据采集手段包括使用高分辨率相机、无人机以及各种传感器等设备来获取植物的详细信息。同时,在选择合适的深度学习算法方面也至关重要。目前常用的方法有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及生成对抗网络(GAN)。每种方法都有其独特的优势,可以根据具体需求灵活选用。 尽管前景广阔,但将深度学习技术应用于农业植物表型研究仍面临一些挑战。例如,在数据采集阶段可能会遇到复杂多变的环境条件限制;而在算法模型的选择上也需要综合考虑计算资源和实际应用场景等因素的影响。因此,未来的研究工作还需不断探索和完善相关的技术和策略以克服这些障碍。 总之,随着深度学习技术的发展及其在农业领域的广泛应用,我们有理由相信这将为提高农业生产效率、优化资源配置等方面带来革命性的变化。
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