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期刊信息/Journal information
草业科学
中国草原学会 兰州大学草地农业科技学院
草业科学

中国草原学会 兰州大学草地农业科技学院

侯扶江

月刊

1001-0629

cykx@lzu.edu.cn

0931-8912486

730020

兰州市嘉峪关西路768号

草业科学/Journal Pratacultural ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是草业科技与信息交流的重要窗口，青年科技工作者成长的园地，旨在沟通国内外草业科学信息、推进草业科学研究，培养草业科学人才。内容以中国草业科学为主，兼顾世界草学精华。
正式出版
收录年代

    基于LUCC的生态系统服务价值时空演变——以祁连山区域为例

    马鑫李广李杰
    1492-1505页
    查看更多>>摘要：分析祁连山区域生态系统服务价值的时空变化特征，可为该区土地高效开发利用、生态恢复与保护机制的构建提供数据支撑。基于1980年、1990年、2000年、2010年和2020年的土地利用数据，运用改进的当量因子定量评估祁连山区域不同历史时期的生态系统服务价值，结合空间自相关及GIS空间统计方法，探究研究区不同乡镇的地均生态系统服务价值时空变化特征。结果表明:1)1980-2020年，研究区主要土地类型为未利用地、草地、林地、耕地，总覆盖率在93％以上。其中林地和未利用地面积减少，建设用地动态度变化最大。2)1980-2020年，祁连山区域生态系统服务总价值增加了 170。82 8 5 × 108元，其中草地、林地和水域的生态服务价值占78％，水文调节和气候调节的生态服务价值占60。14％。3)地均生态系统服务价值的空间正相关性较明显，空间集聚程度较高。高值聚集区有由增加向减少转变的趋势，低值聚集区逐年增加。4)1980-2010年，祁连山区域南部生态系统服务价值高于北部，北部生态系统服务价值在2010年后有增加趋势，但研究区南北间生态系统服务价值还未达到均衡和稳定。

    土地利用生态系统服务价值当量因子动态度时空变化空间自相关聚集区

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    2024年第6期《草业科学》审稿专家

    1505页
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    基于定位观测站图像实现草原植被覆盖度自动化提取的方法比较

    辛玉春赵新来李宏达王九峦...
    1506-1518页
    查看更多>>摘要：植被覆盖度是草原生态监测和研究中极其重要的指标。本研究采用无人值守定位观测站获取样方图像数据集，比较选取多种提取算法，旨在解决定位连续观测中不同样方的大量图像数据集如何自动化提取植被覆盖度指标的难题。本文使用绿度指数法、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络不同图像分割方法提取不同草地类型的覆盖度，并讨论绿度指数之类的阈值分割方法与机器学习方法的优劣、3种机器学习算法产生不同分类效果的原因以及覆盖度数值产生误差的主要原因。结果表明，机器学习算法可灵活解决定位观测站样方图像集的快速自动化提取植被覆盖度问题。绿度指数阈值分割方法应用于植被覆盖度的分割效果较差;RF算法在高寒草原的分割精度较高，SVM在温性草原和温性荒漠草原中分割效果较高，BP神经网络在高寒草甸的覆盖度提取中更有优势。本研究可为新时代草原生态监测的信息化和智能化监测设备研发提供重要的参考依据。

    青藏高原高寒草原机器学习图像分割定位观测站植被覆盖度动态监测

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    基于深度学习的栽培苜蓿害虫识别模型

    张忠雪冯琦胜李仲贤李云昊...
    1519-1532页
    查看更多>>摘要：苜蓿(Medicagosativd)是我国发展畜牧业的重要优质牧草之一，而病虫害是影响其生长和品质的主要原因，因此准确识别病虫害对其生长发育具有重要意义。YOLO(You Only Look Once)等单阶段目标检测算法通过端对端进行目标检测，RCNN(Region Convolutional Neural Network)等双阶段目标检测算法生成候选区域进行特征提取。为有效识别苜蓿害虫，本文基于YOLOv5和Faster-RCNN两种算法对常见的6类苜蓿害虫进行特征识别，根据召回率(R)、精度(P)、平均精度(mAP)、F1值4种评价指标确定苜蓿害虫识别的最优算法和模型。其中R为样本中的正例被正确预测的比例，F1值为R和P的加权平均值。结果表明:YOLOv5算法识别苜蓿害虫的表现优于Faster-RCNN算法，YOLOv5算法的测试集和验证集精度均高于Faster-RCNN算法。研究结果为苜蓿害虫识别的算法选择提供了科学与理论支撑，对栽培苜蓿管理具有重要意义。

    深度学习YOLOv5算法Faster-RCNN算法苜蓿害虫

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    基于Unity 3D技术的兴隆山自然保护区蝴蝶识别手机App的设计与应用

    王志成银璐张奥博张文森...
    1533-1539页
    查看更多>>摘要：生物多样性监测对研究人员即时在空中识别物种的能力要求很高。为避免人眼误鉴，且提高野外监测识别蝴蝶种类的准确性与时效性，以及解决用户在野外使用纸质书籍及资料查询的不便。本研究采用Unity 3D技术，C#作为编程语言，基于Photoshop中的3D技术，以甘肃兴隆山国家自然保护区的蝴蝶样本为例进行建模，进而开发手机App实现野外对蝴蝶的准确鉴定。结果显示，通过软件的页面交互实现App中蝴蝶种类的识别和查询功能，点击程序进入主界面，包括兴隆山简介、兴隆山蝴蝶、兴隆山地图、兴隆山天气等应用，其中蝴蝶形态以3D技术进行展示。用户可根据需求选择相应功能。经初步测试，这款App的开发大大提高了用户使用的方便性和快捷性，为相关研究人员和保护区工作人员开展生物多样性监测工作提供了技术支撑，同时提高了野外蝴蝶识别的准确性，也为下一步使用其他语言乃至进行更大范围的蝴蝶识别App的研发奠定了基础。

    蝴蝶Unity3DC#脚本语言移动应用程序设计兴隆山国家级自然保护区

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    多学科交叉融合的草学类创新型人才培养模式探索——以"草学+信息技术科学"为例

    刘敏沈禹颖阎石梁天刚...
    1540-1547页
    查看更多>>摘要：面对我国草地农业发展中日益综合化和复杂化的实际问题以及信息化、智能化的发展趋势，以草学与大数据、人工智能等信息技术科学相融合为切入点，探索多学科交叉融合的草学类创新型人才培养模式，旨在培养出符合社会发展需求、满足国家发展战略需要的草地农业领域专业技术人才。首先基于兰州大学草地农业科技学院187名在校学生的问卷调查数据，结合2014-2019年该学院毕业生就业统计数据和近年中国500强企业中的农牧业企业招聘信息，分析得出目前草学类专业人才培养模式中还存在培养方案较为陈旧、行业发展需求未被充分考虑等问题，据此讨论多学科交叉融合的草学类人才培养模式探索的必要性，进而构建草地农业人才培养专业框架，提出"草学+"创新型人才培养模式，并从师资队伍、课程体系、创新实践平台和考核评价标准等方面具体探讨草学类创新型人才培养模式的实施方案。

    本科生培养交叉学科信息化草地农业新农科人才培养综合性大学

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    2024年5月国内市场主要畜产品与饲料价格分析

    张馨元
    1548页
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    国际篇

    桑亚转
    后插2页
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    国内篇

    张建伟
    后插1-后插2页
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