种子生长算法

‘壹’ 蔬菜种子播种期是按阳历日期还是农历日期

蔬菜种子播种期是按农历日期.
农历是阴阳合历，早在殷商便已经将二分二至（春分、夏至、秋分、冬至）订入历法，春秋战国到先秦时代已经完善到八节气，增加了四立，也就是立春、春分、立夏、夏至、立秋、秋分、立冬、冬至已经明确的订入华夏历法。同时期二十四节气也已经出现并逐渐开始完善，直至从西汉《太初历》开始农历二十四节气被正式完整的写入农历，详细划分成十二节令、十二中气，成为农历不可分割的一部分。节气是农历表示太阳视运动的成分，通过二十四节气农历可以精确的反应一年四季的变化，便利人民的生产生活和农业耕作。农历二十四节气是历算家安照农历的规则，通过实际观测用天文算法计算的，农历的月份和十二中气是基本对应的，而十二节令可出现在农历的上个月后半月和这个月的上半月中。
农历二十四节气是在四时八节基础上发展起来的。殷、周之交已分四时，春秋时代已有分至启闭八节。到战国晚期就形成了完整的二十四节气体系（天文位置已确定）。二十四节气是农历确定月名月序和设置闰月的凭藉，也是农事活动的主要依据。节气由太阳位置决定，反映太阳的视运动。西汉初年制定的《太初历》，二十四节气起了非常重要的作用，明确以没有中气的月份为闰月。后来，该历法经由西汉末刘歆改造而成《三统历》，又历经多个朝代的改进，基本形式没变。

‘贰’ 如何用区域生长法实现图像分割

区域生长法图像分割是直接根据像素的相似性和连通性来对图像进行聚类的算法。基本原理是，给出若干种子点，然后依次对这些种子点进行如下操作，直到种子点集合为空：判断种子点四邻域或八邻域的像素点是否和种子点相似（灰度相似或其他测度相似），如果相似则将该点加入种子点集合，否则不作处理。
该算法原理很简单，但在数据结构的组织上却需要技巧，本文介绍一种简易的数据组织方式实现该算法。

如上图所示，左图为一幅W*H大小的图像示意图，利用区域生长法图像分割算法，该图像被分割（聚类）为7块；右图为相应的数据结构，图像分割的结果属于图像空间数据，其实就是一系列的像素点坐标数组或与像素点坐标直接关联的属性数组如FLAG的数组等，这个数组的维度一定是W*H，而分割结果体现在数组元素的排列顺序：同一类别的元素连续存储。然而类别的界限无法用该数组表明，而只能用另外一个描述数组，这里我们称之为图像空间数据的“元数据”数据，这个数组的有效维度为空间数据的类别数，即7，每个元素代表的是空间数据数组中每个类别的元素个数，其实也就相应地表明了每个类别的指针位置。

‘叁’ 谁有基于种子点算法的图像分割matlab代码！！急要！！！！

你指的是
区域生长图像分割算法！MATLAB数字图像处理（第2版）（张德丰，等）冈萨雷斯 图像处理matlab 等等许多matlab图像处理的书都会有区域生长的代码

‘肆’ 为什么人类的寿命那么短而树木的寿命却可以活到几百上千

1.正常人到底能活多少年？不同的学者从不同的视角考察，采用不同的方法所推算出来的年限是不同的。细胞分裂次数与分裂周期测算法认为，人类寿命是其细胞分裂次数与分裂周期的乘积。自胚胎期开始细胞分裂50次以上，分裂周期平均为2.4年，从而推算出人类最高寿命至少是120岁。性成熟期测算法推算，人类的最高自然寿命应是112—150岁。生长期测算法推算，人类的自然寿命为100—175岁。怀孕期测算法推算，人的自然寿命最高可达167岁。以上方法推算结果表明，人类正常的自然寿命都应该在100岁以上。

2.
树木的寿命很长，一般将其从种子萌发到死亡之间所经历的时间，称为树木的年龄。人们将生长100年以上的树木，称为古树。而世界范围内，树龄在100年以上的树木比比皆是。如生长在我国的红豆杉是第四纪冰川后遗留下下来的植物，树龄在千年以上的红豆杉不在少数；生长在美国内华达山脉中的狐尾松，最古老的树龄高达4000 年以上；生长在非洲的猴面包树，其树龄也在几千年。

那么，这些树木的年龄为什么会有如此之长呢？

笔者认为，首先，这些树木的生存能力极强。在漫长的生长过程中，它能够战胜各种恶劣的气候条件、病虫和危害，保存自己，顽强的生存下来。有些古树看起来似乎已经死了，但从其底部的老树根上，又会萌发出新芽。不过，新芽不是从种子萌发出来的，而是同一植株体上生命的延续。

其次，树木的生长极为缓慢。许多参天巨树，如生长在美国洛基山脉附近的红杉，在它基部挖成的树洞内，足以让一辆辆汽车来回穿行；生长在我国福建省的红豆杉，在它基部形成的树洞，足以容纳7个小孩。它们之所以具有如此庞大的身躯，是因为经历了数千年的生长过程，而其生长的速度相当缓慢。生长美国内华达山脉东坡的多节松，在恶劣的气候条件下，每年生长期仅为45天。因而，生长缓慢可能是树木长寿的重要原因之一。

总结：简单的说生物寿命主要由细胞分裂次数决定的，人类细胞分裂与生长速度快于树木。所以决定了人类寿命短于树木。

但生物的寿命是由多方面的决定的，不可能按照理想的状况存活下去。 还有这个长短也有时间的概念在里面，我们说的时间长短是根据我们人类生活的节奏来计算的。说的通俗一点，就是不管怎么样生物寿命都是有一个周期的，从诞生到旺盛，到衰退，到死亡。这个周期是固定不变的，站在不同的角度就会感觉有快有慢，就像你感觉浮游生命很短，但它们也完成了这个周期，树木你感觉很长但也是这个周期。时间是一个很奇怪的东西，不是固定的，是相对的。

说不定，相对论你可以了解下，应该会明白很多。我说的不是很清楚。

‘伍’ 区域生长的区域生长

它是一个迭代的过程，这里每个种子像素点都迭代生长，直到处理过每个像素，因此形成了不同的区域，这些区域它们的边界通过闭合的多边形定义。
在区域生长中的主要问题如下：
（1）表示区域的初始化种子的选择：在区域生长过程中，这些不同区域点合适属性的选择。
（2）基于图像具体属性的像素生长不一定是好的分割。在区域生长过程中，不应该使用连通性或邻接信息。
（3）相似性：相似性表示在灰度级中观察在两个空间邻接像素之间或像素集合的平均灰度级间的最小差分，它们将产生不同的区域。如果这个差分比相似度阈值小，则像素属于相同的区域。
（4）区域面积：最小面积阈值与像素中的最小区域大小有关。在分割的图像中，没有区域比这个阈值小，它由用户定义。
区域生长的后处理（region growing post-processing）：由于非优化参数的设置，区域生长经常会导致欠生长或过生长。人们已经开发了各种各样的后处理。从区域生长和基于边缘的分割中，后处理能获得联合分割的信息。更加简单的后处理是根据一般启发法，并且根据最初应用的均匀性标准，减少分割图像中无法与任何邻接区域合并的最小区域的数量。
区域连接图
在场景中区域间的邻接关系可以由区域邻接图（region adjacency graph, RAG）表示。在场景中的区域由在RAG的节点集合表示 N = {N1, N2, ... , Nm}，这里，节点Ni表示在场景中的区域Ri ，并且区域Ri的属性存储在节点的数据结构Ni中。在Ni和Nj之间的边缘Eij表示在区域Ri和Rj之间的连接。如果在区域Ri里存放一个像素与在区域Rj彼此相邻，那么两个区域Ri和Rj是相邻的。邻接可能是4连通或8连通的。邻接关系是自反（reflexive）和对称（symmetric）的，但不一定是可传递（transitive）的。下图显示具有6个截然不同区域的场景邻接图。
当它表示区域邻接图（RAG）是，二进制矩阵A成为邻接矩阵（adjacency matrix）。在RAG里，当节点Ni和Nj邻接，在A中，aij是1。因为邻接关系是自反的，矩阵的对角元素都是1。在上图的多区域场景邻接矩阵（关系）如下所示。
区域合并和分裂
由于在场景中分割单一大区域，分割算法可能产生许多个小区域。在这种情况下，较小的区域需要根据相似性合并，并且使较小的区域更紧密。简单的区域合并算法如下所述。
步骤1：使用阈值集合将图像分割为R1，R2，R，…，Rm。
步骤2：从图像的分割描述中生成区域邻接图（region adjacency graphics，RAG）。
步骤3：对于每个Rj，i = 1，2，…，m，从RAG中确定所有Rj，j≠i，如Ri和Rj邻接。
步骤4：对于所有i和j，计算在Ri和Rj之间合适的相似性度量Sij。
步骤5：如果Sij>T,那么合并Ri和Rj
步骤6：根据相似性标准，重复步骤3~步骤5，直到没有合并的区域为止。
合并的另一个策略是根据两个区域之间的边缘强度。在这个方法中，在邻接区域之间的合并是根据两个区域间沿标定边界长度的边缘强度。如果边缘强度小，即边缘点较弱（weak），如果合并没有大量改变平均像素强度值，那么可以合并两个区域。
还有这种情况：由于错误的预处理分割，产生了太小的区域。这归结于不同区域错误合并成一个区域。在这种情况下，在分割区域中灰度值的变化可能高于阈值（T），因此，需要将区域分裂成更小的区域，这样每个更小的区域都有均匀小方差。
分裂和合并可能结合在一起用于复杂场景的分割，基于规则可以指导分裂和合并运算的应用。

‘陆’ 植物的五大内源激素是什么

对植物激素的初步研究确定了五种主要类别：脱落酸，植物生长素，细胞分裂素，乙烯和赤霉素。
1.脱落酸ABA：存在于植物的所有部位，其在任何组织中的浓度似乎可以调节其作用并起激素的作用。它在植物中的降解，或更确切地说是分解代谢，影响代谢反应以及细胞生长和其他激素的产生。植物以高ABA水平的种子出生。一种抑制生长的植物激素，因能促使叶子脱落而得名。除促使叶子脱落外尚有其他作用，如使芽进入休眠状态、促使马铃薯形成块茎等。对细胞的延长也有抑制作用。
2.生长素IAA（合成代表物为α-萘乙酸）：生长素是积极影响细胞增大，芽形成和根部萌发的化合物。它们还促进其他激素的产生，并与细胞分裂素一起控制茎，根和果实的生长，并将茎转化为花。生长素是发现的第一类生长调节剂。促进生长；促进插条不定根的形成；对养分的调运作用；诱导维管束分化；维持顶端优势；诱导雌花分化单性结实；促进光合产物的运输；叶片的扩大和气孔的开放；抑制花朵脱落。不同器官的最适浓度不同，茎端最高，芽次之，根最低。极低的浓度就可促进根生长。所以能促进主茎生长的浓度往往对侧芽和根生长有抑制作用。
3.细胞分裂素CTK（合成代表物为激动素）：细胞分裂素是影响细胞分裂和芽形成的一组化学物质。它们还有助于延迟组织的衰老，负责调节植物中生长素的运输，并影响节间长度和叶片生长。诱导细胞分裂，调节其分化，解除顶端优势、促进芽的萌动，提高成花率，促进果实发育，抑制叶绿素分解、延迟植物的衰老，提高作物抗寒能力。
4.乙烯ETH（合成代表物为乙烯利）：乙烯与其他主要植物激素不同，乙烯是一种气体，是一种非常简单的有机化合物，仅由六个原子组成。它通过蛋氨酸的分解而形成，蛋氨酸是所有细胞中的一种氨基酸。乙烯在水中的溶解度非常有限，因此不会在细胞内积聚，通常会扩散出细胞并逸出植物。其作为植物激素的有效性取决于其产生速率与其逃逸到大气中的速率。在迅速生长和分裂的细胞中，尤其是在黑暗中，乙烯以更快的速度产生。新的生长和新发芽的幼苗产生的乙烯多于逃脱植物的乙烯，这导致乙烯含量升高，抑制了叶片的膨胀。促进果实成熟；促进根毛生长，打破某些植物种子和芽休眠；促进凤梨科开花；促进水生植物地下部伸长生长；加速叶片衰老；促进脱落。
5.赤霉素GA：包含多种植物内部和真菌天然产生的化学物质。它们是在包括黑泽荣一在内的日本研究人员注意到由一种名为“赤霉赤霉菌”的真菌产生的化学物质在水稻植物中异常生长时发现的。后来发现，GA也是由植物本身产生的，并在整个生命周期中控制着多个方面的发育。种子发芽时，GA的合成在种子中强烈上调，发芽需要其存在。在幼苗和成虫中，GA强烈促进细胞伸长。遗传算法还促进营养生长和生殖生长之间的过渡，并且受精过程中花粉功能也是必需的。最突出的作用是刺激茎的伸长，明显增加植物高度而不改变茎间的数目，保花保果。在一定浓度范围内，随着浓度的提高，刺激生长的效应增大。

‘柒’ 2亩地需要多少四季梅花籽

四季梅花籽的种植方法如下：
1、播种
四季梅多采用播种繁殖。早春播种，幼苗早期生长缓慢，待小苗长到3片-4片真叶时，开始分苗移栽，具有6-8对真叶时即可定植。五月份定植花坛中，隔3天-5天浇水一次，适当追施磷钾肥，则花多叶茂。扦插繁殖：可在春季取越冬老株上的嫩枝，剪取8厘米长，附带部分叶片，插于湿润的沙质壤土中，生根温度为20℃-25℃，注意遮阴及保持湿度。苗高10厘米时，打顶促使发棵，然后上三寸盆，逐步翻到七寸盆。又长春花的成熟果实能自行开裂散落种子，应注意观察其果实发黄时，即应及时摘取，否则难采得种子。一年可种三造，每亩年产干草1300多公斤。
2、移栽
幼苗具3对真叶时移栽到10厘米盆，每盆3株。苗高7～8厘米时摘心1次，以后再摘心2次，以促使多萌发分枝，多开花。生长期每半月施肥1次，或用15-15-30的"卉友"盆花专用肥。盆栽或花坛脱盆地栽，从5月下旬开花至11月上旬，长达5个多月。在花期随时摘除残花，以免残花发霉影响植株生长和观赏价值。8～10月为长春花采种期，应随熟随采，以免种子散失。
3、追肥
生长季节每30天左右施追肥1次，随时注意浇水，但不可积水，雨季注意排水。为促进分枝，从定植至8月中旬应进行2-3次摘心，如此即可花繁叶茂。越冬温度10-12℃。长春花播种，当气温升到10C左右时开始播种，幼苗长出4-5对真叶时移植1次，也可于春季取越冬老株上的嫩枝进行扦插。
4、虫害防治
常有叶腐病、锈病和根疣线虫危害。叶腐病用65%代森锌可湿性粉剂500倍液喷洒。锈病用50%萎锈灵可湿性粉剂2000倍液喷洒。根结线虫用80%二溴氯丙烷乳油50倍液喷杀防治。或多用微生物菌肥防治。

‘捌’ 传统的图像分割方法有哪些

1.基于阈值的分割方法

灰度阈值分割法是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变化
其中，T为阈值；对于物体的图像元素，g(i,j)=1，对于背景的图像元素，g(i,j)=0。

由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个适合的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。

阈值分割的优点是计算简单、运算效率较高、速度快。在重视运算效率的应用场合（如用于软件实现），它得到了广泛应用。

2.基于区域的分割方法

区域生长和分裂合并法是两种典型的串行区域技术，其分割过程后续步骤的处理要根据前面步骤的结果进行判断而确定。

(1)区域生长

区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就长成了。

(2)区域分裂合并

区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标提取。分裂合并差不多是区域生长的逆过程：从整个图像出发，不断分裂得到各个子区域，然后再把前景区域合并，实现目标提取。分裂合并的假设是对于一幅图像，前景区域是由一些相互连通的像素组成的，因此，如果把一幅图像分裂到像素级，那么就可以判定该像素是否为前景像素。当所有像素点或者子区域完成判断以后，把前景区域或者像素合并就可得到前景目标。

3.基于边缘的分割方法

基于边缘的分割方法是指通过边缘检测，即检测灰度级或者结构具有突变的地方，确定一个区域的终结，即另一个区域开始的地方。不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。

4.基于特定理论的分割方法

图像分割至今尚无通用的自身理论。随着各学科新理论和新方法的提出，出现了与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法，主要有：基于聚类分析的图像分割方法、基于模糊集理论的分割方法等。

5.基于基因编码的分割方法

基于基因编码的分割方法是指把图像背景和目标像素用不同的基因编码表示，通过区域性的划分，把图像背景和目标分离出来的方法。该方法具有处理速度快的优点，但算法实现起来比较难。

6.基于小波变换的分割方法

小波变换是近年来得到广泛应用的数学工具，它在时域和频域都具有良好的局部化性质，并且小波变换具有多尺度特性，能够在不同尺度上对信号进行分析，因此在图像处理和分析等许多方面得到应用。

基于小波变换的阈值图像分割方法的基本思想是首先由二进小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数，然后依据给定的分割准则和小波系数选择阈值门限，最后利用阈值标出图像分割的区域。整个分割过程是从粗到细，由尺度变化来控制，即起始分割由粗略的L2(R)子空间上投影的直方图来实现，如果分割不理想，则利用直方图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分割。分割算法的计算会与图像尺寸大小呈线性变化。

7.基于神经网络的分割方法

近年来，人工神经网络识别技术已经引起了广泛的关注，并应用于图像分割。基于神经网络的分割方法的基本思想是通过训练多层感知机来得到线性决策函数，然后用决策函数对像素进行分类来达到分割的目的。这种方法需要大量的训练数据。神经网络存在巨量的连接，容易引入空间信息，能较好地解决图像中的噪声和不均匀问题。选择何种网络结构是这种方法要解决的主要问题。

‘玖’ 区域生长Matlab代码

我跑了下，应该改成function Output=region(image,seed,Threshold,maxv)

........
........
%堆栈的尾部指针后移一位
Start=Start+1;
end
end
end

Output = LabelImage;

end
你试试看有结果没

‘拾’ 水稻种子的发芽势怎么计算啊详细的计算方法，用统计学计算需要怎么算呢显着差异那些

①、术语

⑴发芽 在实验室内幼苗出现和生长达到一定阶段，幼苗的主要构造表明在田间的适宜条件下能否进一步生长成为正常的植株。

⑵发芽率 在规定的条件和时间内，长成的正常幼苗数占供检种子数的百分率。

⑶正常幼苗 在良好土壤及适宜水分、温度和光照条件下，具有继续生长发育成为正常植株的幼苗。

⑷不正常幼苗 生长在良好土壤、适宜水分、温度和光照条件下，不能继续生长发育成为正常植株的幼苗。

⑸未发芽种子 在规定条件下，试验末期仍不能发芽的种子，包括硬实、新鲜不发芽的种子、死种子（通常变软、变色、发霉、并没有幼苗生长的迹象）和其它类型（如空的、无胚或虫蛀的种子）。

⑹新鲜不发芽种子 由生理休眠所引起，试验期间保持清洁和一定硬度，有生长成为正常幼苗潜力的种子。

②、发芽试验

取已经浸好的稻种400粒，每个发芽盒中均匀摆入100粒稻种，放入发芽箱内，温度控制在30℃范围内，初次计数天数5天（发芽势），末次计数天数14天（发芽率）。水稻种子也可以在HNO2溶液中浸渍24小时。

③、发芽条件的控制

⑴水分和通气 掌握发芽床和种子特性决定发芽床的加水量，如砂床加水量为其饱和含水量的60％；如纸床吸足水分后，沥去多余水即可；如用土壤作发芽床，加水至手捏土粘成团，用手指轻轻一压就碎为宜。发芽期间发芽床必须始终保持湿润。

发芽期间应使种子周围有足够的空气，注意通气，尤其是在纸卷或砂床中应注意，纸卷须相当疏松；用砂床和土壤试验时，覆盖种子的砂或土壤不要紧压。

⑵温度 发芽应按规定的温度进行，发芽器、发芽箱、发芽室的温度在发芽期间应尽可能一致，②中规定的温度为最高限度，有光照时，应注意不应超过此限度，仪器的温度变幅不应超过±1℃。

⑶光照 大多数种子发芽需要光照条件。

④、结果计算

试验结果用粒数的百分数表示。当一个试验的四次重复正常幼苗百分率都在最大容许差距内，则其平均数表示发芽百分率。不正常幼苗、硬实、新鲜不发芽种子和死种子的百分率按四次重复平均数计算。正常幼苗、不正常幼苗和未发芽种子百分率的总和必须为100。平均数百分率修约到最近似的整数，修约0.5进入最大值中。

⑤、容许最大差距

平均发芽率 最大容许差距
99 5
98 6
97 7
96 8
95 9
93-94 10
91-92 11
89-90 12