叶面喷施硅硼锰肥对四季桂生长的影响

研究了在叶面喷施的条件下，硅硼锰以及硅硼锰配合对盆栽四季桂生长的影响。结果表明，在基肥较足的基础上，硼肥可以增加四季桂新梢长度以及新梢粗度，对于开花也有促进作用；施用硅肥可明显提高叶片功能；单独喷施猛肥效果不明显。混合使用，效果较好。     

悬浮液进样-火焰原子光谱法测定烟叶中的钾锰

用悬浮液技术处理烟叶样品 ,即将样品烘干、粉碎、过筛 ,并悬浮在 1 .5g L琼脂溶液中制成均匀的悬浮液。以钙作为锰的释放剂和以钡作为钾的消电离剂。用工作曲线法测定 ,以火焰原子发射法 (FAES)测定钾 ,以火焰原子吸收法 (FAAS)测定锰。建立了快速测定烟叶中钾、锰的FAS法。对化学干扰、介质的影响及检出限进行了考察。测定结果的相对标准偏差 <2 .4% ,测定结果与灰化法一致 ,相对误差 <± 2 .5 %。     

用植物叶片中重金属元素含量指示大气污染的研究

通过对潮州市区交通繁忙路段和对照区 (红山森林公园 )不同植物叶片重金属元素 (Pb、Cd、Cu、Zn)的含量研究 ,探讨了重金属含量与城市大气污染之间的关系。结果表明 ,植物叶片中的重金属元素富积量和大气中污染指数正相关。植物叶片的重金属元素富积量可较好和客观地指示市区大气的重金属污染状况。该研究为城市规划和环境保护提供了科学依据     

基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分建模研究

将小麦叶片原始光谱经过预处理后,采用主成分分析(PCA)对数据进行降维,取前3个主成分输入小波神经网络,建立了基于主成分分析和小波神经网络的近红外多组分预测模型(WNN);进一步研究了小波基函数个数的选取(WNN隐层节点数)对小波神经网络模型性能的影响,并将WNN模型与偏最小二乘法(PLS)和传统的反向传播神经网络(BPNN)模型进行了比较.结果表明,所建立的WNN模型能用于同时预测小麦叶片全氮和可溶性总糖两种组分含量,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.101%和0.089%,预测相关系数(R)分别为0.980和0.967.另外,在收敛速度和预测精度上,WNN模型明显优于BPNN和PLS模型,从而为将小波神经网络用于近红外光谱的多组分定量分析奠定了基础.     

超高效液相色谱串联质谱法测定银杏中氨基甲酸酯类农药残留

建立了银杏叶中15种氨基甲酸酯类农药残留量的超高效液相色谱一串联质谱测定方法。样品经乙腈提取,TPT固相萃取柱净化,通过XTerra MS Cl8色谱柱分离,供串联质谱测定。15种氨基甲酸酯类农药在0．02-0．5mg／L范围内线性良好,相关系数为0．9962-0．9999;在0．004,0．01,0．02,0．04mg／kg4个添加水平下,其平均回收率为65．22％-96．66％,相对标准偏差为1．43％-10．06％（n=5）。该方法净化效果好、灵敏度高、重现性好,可满足银杏叶中15种氨基甲酸酯类农药残留量的检验要求。     

Image-Feature Based Deep Learning Model for Plant Leaf Disease Detection

Currently, everyone is facing significant difficulties with food scarcity. There may be several causes for this, but food loss is a well-known issue. Specifically, crop losses bring on by plant and leaf diseases during farming operations. Plant disease is typically identified visually or through laboratory testing, which delays detection and reduces crop yields by the time it is finished. The wide use of smartphones along with recent advancements in computer vision has made it viable to diagnose any ailment by applying machine learning techniques. Smartphone-assisted disease diagnosis is now a reality. In this study, a multi-Support Vector Machine (SVM) model is used to detect four different diseases as well as healthy conditions of plant leaves. Using 13 feature vectors for each input, a total of 2400 leaves representing four distinct classes (four varieties) have been used to train and test the model. The experimental results give an average accuracy of 91.25% for diseased leaves detection and 99% accuracy for healthy leaves detection.     

植物叶片厚度日变化的微分方程模型

对植物叶片厚度精密测量的日变化时间序列给出了微分方程模型,经数值例子的拟合发现,该模型对叶片厚度日变化的时间序列有很好的拟合精度,从而对研究植物叶片厚度的精密测量、预测与控制等都具有一定的参考价值和实用性.     

不同消化方法对测定酸枣叶中部分金属元素含量的比较研究

使用常规湿法和干法消化方法对酸枣叶进行预处理,用火焰原子吸收法测定了其中的Ｃｕ、Ｆｅ、Ｚｎ、Ｍｎ、Ｓｒ、Ｃａ、Ｍｇ等七种金属元素的含量。结果表明,不同消化方法对某些元素产生的影响不同,损失度也有所差别,为样品预处理方法的选择提供了参考数据,也为进一步研究酸枣叶中金属元素的存在形态打下了基础。     

黄瓜子叶身与子叶柄的生理特性差异及其不同培养反应

与黄瓜子叶身相比,无论是子叶离体培养前还是离体培养后, 在苗龄 3d～ 9d其间,子叶柄始终具有较低的呼吸强度和较大的 A260nm物质渗漏 ,而且,两者间差异随苗龄而改变,这表明子叶柄和子叶身的细胞透性、呼吸活性存在显著差异,这些差异可能与子叶离体培养时只有子叶柄部位才能分化花芽有某种联系.