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大蒜種植范文1
1、大蒜是喜冷涼環境的作物，所以根據各地區的氣候以及品種情況?？煞譃榇翰ズ颓锊?。在北方地區，秋冬季氣溫較低，相對寒冷，幼苗不能安全越冬，所以不適合秋播，可通過大棚育苗的方法，在早春播種，在夏季采收。而南方地區，溫度較低，秋冬季也夠暖和，秋播時幼苗能露天安全越冬，所以都以秋播為主。
2、整地：大蒜對土壤要求不嚴，但在富含有機質、疏松肥沃、排水良好的土壤中較豐收，選擇地勢平坦的地塊種植。種植前先要對地塊進行整地，先將土壤進行深耕20-25cm，再細耕將土塊耙細、耙平，無明顯的石塊或土塊。再做畦，畦長1米左右，寬在4米左右，也可打長50cm、寬4米的畦，視實際情況而定。
3、播種：選擇個頭較大、色澤較好的蒜頭，采用人工扒皮掰瓣，去除蒜頭的托盤和莖盤，對蒜瓣進行分級，選擇粒大、外表純白、無損傷、無光皮的蒜瓣做種，要求每顆要重達5克，種子的大少關系產量的高低，所以盡量選擇大顆粒的種子。播種將種子曬個一兩天，提高發芽率，注意不要選擇在高溫時期，在氣溫15-17度，氣候溫涼，陽光不強烈，如果在陽光猛烈時曬種，可能會將種子直接曬死。要在畦面開溝播種，溝深4-5cm，株行距20×16cm，每溝播種1-2粒種子，播種后蓋上一層1cm后的薄土，在澆水使土壤濕潤。
4、田間管理：大蒜時需水量較大的作物，要保持土壤雖然，才能使其快速生長，一般整個生育期要澆水四次，一次播種后，為使其盡快發芽；二次苗期，促進幼苗快速生長；三次出苔期，促進蒜苔生長；四次在鱗莖膨大期，提高鱗莖膨大水分，以免鱗莖生長不良。同時要想高產，施肥也是必不可少的，施肥原則是以機肥為主，施少量的化肥；以基肥為主，追肥為輔。在種植時每畝施入5000kg的腐熟有機肥，在搭配適量的復合肥，將其均勻撒在地面，在深耕時可土壤混勻均勻；追肥可結合澆水進行。另外還要中耕除草，增加土壤通透性，避免雜草搶占養分，還要加強病蟲害的防治工作。
（來源：文章屋網 ）
大蒜種植范文2
1、選取健康飽滿的蒜瓣，用溫水浸泡12個小時，將浸泡好的蒜瓣撈出，將底部的莖盤切去，剝去蒜瓣的外表皮。
2、準備好合適的花盆，在花盆中加入營養土，將蒜瓣的頭朝上放進去，將其緊挨著排列在一起。
3、澆透水，保持土壤的濕潤，并注意給它充足的陽光照射就可以。
（來源：文章屋網 ）
大蒜種植范文3
大蒜是喜冷涼環境的作物，所以根據各地區的氣候以及品種情況?？煞譃榇翰ズ颓锊?。在北方地區，秋冬季氣溫較低，相對寒冷，幼苗不能安全越冬，所以不適合秋播，可通過大棚育苗的方法，在早春播種，在夏季采收。而南方地區，溫度較低，秋冬季也夠暖和，秋播時幼苗能露天安全越冬，所以都以秋播為主。
2、整地
大蒜對土壤要求不嚴，但在富含有機質、疏松肥沃、排水良好的土壤中較豐收，選擇地勢平坦的地塊種植。種植前先要對地塊進行整地，先將土壤進行深耕20-25cm，再細耕將土塊耙細、耙平，無明顯的石塊或土塊。再做畦，畦長1米左右，寬在4米左右，也可打長50cm、寬4米的畦，視實際情況而定。
3、播種
選擇個頭較大、色澤較好的蒜頭，采用人工扒皮掰瓣，去除蒜頭的托盤和莖盤，對蒜瓣進行分級，選擇粒大、外表純白、無損傷、無光皮的蒜瓣做種，要求每顆要重達5克，種子的大少關系產量的高低，所以盡量選擇大顆粒的種子。播種將種子曬個一兩天，提高發芽率，注意不要選擇在高溫時期，在氣溫15-17度，氣候溫涼，陽光不強烈，如果在陽光猛烈時曬種，可能會將種子直接曬死。要在畦面開溝播種，溝深4-5cm，株行距20×16cm，每溝播種1-2粒種子，播種后蓋上一層1cm后的薄土，在澆水使土壤濕潤。
4、田間管理
大蒜種植范文4
關鍵詞格爾木紫皮大蒜;種性退化;原因;防止措施
格爾木紫皮大蒜是青海省格爾木市主栽大蒜品種，已栽培20多年，成為格爾木農業創收的一個拳頭產品。格爾木紫皮大蒜為晚熟品種，屬于內二次生長類型大蒜，耐寒性強，易栽培，蒜頭大、味道辛辣，產量可達22.5～27.0t/hm2。紫皮大蒜近兩年來品質上發生了變化，影響了大蒜的銷售及經濟收入，現產量只能達到15.0～22.5t/hm2，而且蒜頭松散，蒜瓣大小不一。大蒜是通過蒜頭進行無性繁殖的，長期以來蒜農都是采取農家自留種，這樣年復一年的種植，蒜種得不到提純復壯，存在著嚴重的種性退化的問題[1，2]?，F就格爾木紫皮大蒜種性退化問題進行探討分析，從中找出造成產量下降、經濟收入減少的原因，為今后種植格爾木紫皮大蒜提供參考。
1種性退化的原因
1.1栽培管理不當
如早播，偏施、重施速效氮肥，加重二次生長和面包蒜的發生程度;高度密植，采薹過遲或快速生產蒜薹而致使假莖功能葉受傷，造成蒜頭小，蒜瓣瘦弱;大蒜的二次生長和播種期的關系相當密切，播種期溫度過低使大蒜的二次生長現象嚴重。
1.2土壤貧瘠，理化性狀不良
格爾木地區土壤是沙性，漏肥比較嚴重，農民在種植過程中很少施用有機肥，整地粗放，灌排不暢、缺肥干旱等，造成獨頭蒜、少瓣無薹蒜等。
1.3選種留種技術跟不上
一是感染病毒。在大蒜選留種上農民沒有注意大蒜田間生長時的狀況，不管好壞收獲時就人為地留了蒜種。大蒜是無性繁殖，蒜瓣是變態的側芽，長期的無性繁殖必然導致病毒在體內積累及其他不良性狀的累加，造成種性退化，這是造成大蒜逐年退化的主要原因之一。二是對種蒜的溫度處理不當。農民對種蒜在冬天存貯時沒有進行溫度上的管理，只是不凍傷就行的觀點進行冬貯。大蒜在低溫(-3℃)貯存60d以內，對形成馬尾蒜、面包蒜無明顯促進作用，90d以上可顯著促進二次生長。
1.4大蒜瓣退化葉再生
在蒜生長到一定時期，鱗芽開始分化，葉片退化，鱗芽逐漸形成蒜瓣，退化的鱗芽外的鱗片形成了蒜瓣的外皮，這是大蒜正常生長的一般規律。大蒜在蒜薹露出的同時，蒜薹周圍隨之長出1圈小蒜葉，5～7片小葉圍著蒜薹長出。這些小葉是新蒜瓣的外皮順著蒜薹長出的一條長長的新葉，而新蒜瓣的生長點并沒有萌動。發生二次生長現象，也稱為馬尾蒜。這種出葉現象對蒜薹產量影響較大，一般減產30%～40%;對蒜頭產量影響也較大，一般減產10%～20%[3，4]。
2防止措施
2.1選用優質蒜種
選用具有本品種特征特性、蒜瓣色澤潔白、項芽肥大、無病無傷的蒜瓣作蒜種，小瓣可作為蒜苗用種。
2.2嚴格留種
一是建立大蒜種子田。種子田要適當稀植，及早采薹，加強管理，精細選種，去除形狀有病的蒜株。二是利用天蒜繁種。這樣不僅可以節省蒜種，同時也可提高產量，達到復壯種性的目的。三是建立異地大蒜留種田。異地留種可避免退化，提高大蒜種性，利用異地生長優勢，在一定范圍內進行異地交換，能提高種性和產量。四是采用脫毒措施留種。近幾年科研部門采用此法留種，經脫毒的蒜種具有明顯的增產作用。但必須是原種，超過3代以上則增產不明顯。經脫毒的蒜采收不能過遲，否則易造成散瓣，影響大蒜的商品價值。
2.3科學播種
在播種前20d將蒜種貯藏在溫度20℃以上，空氣相對濕度75%的環境中，可以有效防止二次生長。播前大蒜可以在2d左右晾曬，時間不能太長，以提高大蒜內外層二次生長率。播種時剝去蒜皮除去殘留莖盤，既可減少二次生長，又可以使萌芽早，出苗整齊。大蒜的蒜瓣是由鱗莖盤上葉腋的側芽發育形成，同時受各類環境條件及播期的影響，因此盲目提前或延后播種期對大蒜生長不利。格爾木地區當土壤化凍，日平均氣溫穩定上升至3～5℃，達到大蒜發芽所需低溫界限時，便可播種。格爾木紫皮大蒜的種植密度應根據播種土地的肥力及蒜種大小確定，一般為52.5～60.0萬株/hm2。行距為20～25cm、株距15cm左右，蒜種田株行距可適當放大。
2.4合理施肥灌水
進行配方施肥，疏松土壤。底肥以有機肥為主，施腐熟有機肥37.5～75.0t/hm2;化肥要適宜，注意氮、磷、鉀均衡施肥，氮肥不要超過300kg/hm2。播種前，使40cm深層的土壤疏松通透，以促進根系向深層發展，吸收深層土壤的磷鉀營養。
3參考文獻
[1] 劉會成，李春梅，亓文田，等.萊蕪大蒜種性退化的原因及防止措施[J].中國種業，2005(1):39.
[2] 薛勇.大蒜品種種性退化原因及防止方法[J].北京農業，2002(5):7.
大蒜種植范文5
1、將大蒜外層的老皮去掉并洗凈，放入盆中，加冷開水和鹽拌勻后浸泡24個小時。
2、撈出瀝干水分，放在通風陰涼處晾干，鍋里加入500克香醋和75克清水，250克砂糖拌勻。
3、煮沸后放在一旁冷卻，晾干的大蒜頭放入容器，倒入晾涼的糖醋水，浸沒大蒜。
4、加白酒殺菌增香，即可密封保存。
大蒜種植范文6
關鍵詞:序慣相似度檢測算法;自適應閾值;圖像匹配;實時性
中圖分類號:TP274文獻標識碼:A
文章編號:1004-373X(2010)06-135-02
NewAdaptive Threshold SSDA Algorithm
DU Desheng,YE Jianping
(Harbin Polytechnic University,Harbin,150080,China)
Abstract:In the traditional sequential similarity detection algorithm and adaptive threshold sequential similarity detection algorithm,based on the use of coarse match,taking three matches in a fine match,respectively,the minimum initial threshold,and then refining for three matches to compare the results of three matches from the minimum,changing the images for the final match point,a new adaptive threshold of sequential similarity detection algorithm is realized,experimental results show that the improved adaptive sequential threshold similarity detection algorithm,the algorithm in a slightly lower speed at the same time,able to maintain the adaptive threshold of sequential similarity detection algorithm and to match accuracy of the images,it has very good real-time.
Keywords:sequential similarity detection algorithm;adaptive threshold;image matching;real-time
隨著科學技術的發展,圖像匹配在近代信息處理研究中的地位越來越重要,使用范圍十分廣泛[1]。在圖像匹配技術[2]的研究中,基于統計學理論的匹配技術比較成熟和完善,并且已經成功地應用于很多領域,這種匹配技術又分為基于灰度相關的圖像匹配和基于特征的圖像匹配兩個方面,對于前者,基于序貫相似度檢測(SSDA)的算法在實時應用中比較有效。近年來,人們對匹配技術提出很多的改進算法,以期能更好地滿足實時性和匹配準確度的要求。本文在基于序貫相似度檢測(SSDA)算法[5]和基于自適應閾值SSDA算法的基礎上,提出一種改進的自適應閾值SSDA圖像匹配算法。試驗結果表明,改進算法在保持SSDA算法的精度的同時大大提高了運算速度[6],改進效果明顯。
1 序貫相似度檢測(SSDA)和自適應閾值SSDA算法
設待匹配圖像F為具有L個灰度等級,大小為M×M,即0≤F(i,j)≤L-1;0≤i,j≤M-1。W為具有相同灰度等級的模板圖像,大小為N×N,即0≤W(s,t)≤L-1;0≤s,t≤N-1。模板圖像W疊放在待匹配圖像F上(模板覆蓋下的那塊搜索區域定義為子圖)依次平移,以找出與給定模板圖像最相似的子圖像位置,即匹配點。
其相似性度量準則為:
D(i,j)=1N∑N-1s=0∑N-1t=0|F(i+s,j+t)-W(s,t)|(1)
SSDA算法隨機不重復地選取待匹配圖像像素,比較的判據是像素之差的絕對值之和。但這種求和不需要進行到最后,而是在求和的每一步判別其和是否超過掣齬娑ǖ你兄,當超過該閾值就停止比較,并把跨越閾值所需的求和步數作為一個函數記錄下來,這一函數在圖像的不相似區域的值比較小,這也意味著在圖像不相似區域只耗費很小的計算量。
自適應閾值SSDA算法將待搜索區域的左上角的點作為相關跟蹤的起始點(x1,y1),計算目標模板圖像T(x,y)和待搜索圖像S(x,y)之間的匹配累計誤差∑ε,并將其作為自適應閾值序列的初值,然后按照行列順序選擇第二點(x2,y1)進行匹配檢測。在第二點的計算過程中,如果累加和超過了自適應閾值序列的初值,則停止計算,進入下一點的匹配檢測;如果該點匹配檢測完畢后得到的誤差累加和∑ε小于上一點的誤差累加和,則用該點的誤差累加和∑ε取代原來的閾值初值,按照上述方法繼續進行下去,則可較快找到匹配點。雖然自適應閾值序列的SSDA算法比固定閾值SSDA算法計算量減少,但仍需對(N-M+1)2個參考點遍歷檢測。
2 改進的自適應閾值SSDA算法
該算法將自適應門限序列的SSDA算法的匹配過程分為兩步進行,第一步為粗匹配,第二步為精匹配。
2.1 粗匹配過程
在此過程中要首先確定粗匹配門限初值,利用┦(1)計算D(0,0),在計算過程中選取模板圖像和實測圖像中隔n行和隔m列的像素參與計算。接下來做模板圖像和實測圖像全圖相關匹配。在實測圖像F(x,y)的每一個像素(x,y)上利用式(1)計算D(x,y)。門限T的初始值為D(0,0),如果在計算像素(x,y)的D(x,y)過程中,D(x,y)累加超過門限T時,停止計算像素(x,y)轉而計算下一像素點;如果計算完像素(x,y)的D(x,y),D(x,y)不大于門限T時更新門限T并且將此像素的位置坐標賦予相關匹配點,門限T按下述公式取值:
T=T, T≤D(x,y)
T=D, T>D(x,y)(2)
這樣在遍歷完實測圖像F(x,y)后,即可找到粗相關匹配點,所要注意的是在計算過程中應選取實測圖像F(x,y)和模板圖像W(x,y)中隔n行隔m列的像素參與計算。其中,在粗匹配過程中取三個最小值作為精匹配過程中的閾值,進行三次精匹配。
2.2 精匹配過程
在粗匹配過程中得到的三個閾值分別作為精匹配門限初值。假定粗匹配過程得到的粗相關匹配點為Temp,利用式(1)逐行逐列計算Temp點的D(x,y),并以此D(x,y)作為精匹配門限初值。接下來在以粗匹配點為矩心,尺寸為2n×2m的精相關匹配區域內對上一步得到的粗相關匹配點作修正。修正方法如下:根據式(1)計算精相關匹配區域內每一像素的D(x,y),并按上一步敘述的方法和式(2)終止計算和更新精匹配門限值。這樣在遍歷完精相關匹配區域后即可最終給出精相關匹配點,所要注意的是在按式(1)計算過程中實測圖像F(x,y)和模板圖像W(x,y)中每一個像素都參與計算。
通過此過程,最終得出三個精匹配門限值,然后對它們進行比較,取最小的值作為最終門限值,由此找到了最終匹配點。
3 實驗結果
文中對SSDA算法、自適應閾值的SSDA算法和文中所提出的算法在處理時間上進行了比較,并給出了仿真圖。實驗環境為:P4處理器,512 MB內存的計算機,Windows XP系統,Matlab編程軟件。處理結果,如表1所示。
表1 SSDA各算法處理時間比較
待匹配圖像尺寸512×5121 280×800
模板圖像尺寸80×80163×163
原始SSDA算法9.11 s48.156 s
自適應閾值SSDA算法1.609 s11.375 s
粗精匹配SSDA算法46 ms172 ms
粗三點精匹配SSDA算法110 ms312 ms
粗匹配中得出的最小三點門限值k1=5.784 3,
k2=6.105 9,
k3=6.827 5
k1=3.360 8,
k2=4.713 7,
k3=6.223 5
可見,原始SSDA算法計算量大,耗時長,很難滿足匹配要求;自適應閾值SSDA算法減少了計算量,但速度還是比較慢;粗精匹配算法,省去了大量不必要的計算,但在圖像很大和模板圖像很小的情況下,效果不明顯和有漏掉圖像中最適當位置的危險性;粗三點精匹配算法在保證準確性的同時,大大提高了匹配速度,其中,在圖像很大和模板圖像很小的情況下,粗三點精匹配SSDA算法能夠很好地解決上述問題。通過表1比較顯現出了該算法的優越性。仿真圖如圖1,圖2所示。
圖1 待匹配圖像1和模板圖像1及匹配結果
圖2 待匹配圖像2和模板圖像2及匹配結果
4 結 語
新算法在傳統SSDA算法基礎上,運用粗三點精匹配,在算法運算量略微增加的情況下,解決了粗精匹配帶來的不足,更好地保證了匹配的精度。實驗結果表明本算法具有很好的實時性和精確性。
參考文獻
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