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  • 简介:摘要 : 植物化学保护即使用植保机械喷施化学农药是当前最主要的病虫害防控方法,一直以来对保障农业生产安全与粮食有效供给起至关重要作用。能够实现按需精准施药、变量施药、人机分离与人药分离的高效、精准、智能的施药技术装备是提高农药药效与利用率的保证,也是保障食品安全、降低农民劳动强度的重要措施,是目前国内外研究的热点。本研究对精准施药关键技术及研究现状进行了分析,对适用于不同作业场景的精准施药装备的研究现状、典型代表、应用进展等进行了分类总结,分析了目前精准施药发展中面临的挑战,并提出了对策建议。本研究可为精准施药技术研究的推进、智能施药装备的研发现代化农业的发展提供参考思路。

  • 标签: 精准施药 变量施药 自动对靶喷雾 仿形喷雾机 喷杆喷雾机 无人机
  • 作者: 徐凌翔 1 陈佳玮 1 丁国辉 1 卢伟 2 丁艳锋 1 朱艳 3 周济 1 4*
  • 学科: 农业科学 > 农业基础科学
  • 创建时间:2020-06-02
  • 出处:《智慧农业(中英文)》 2020年第1期
  • 机构:1.南京农业大学作物表型组学交叉研究中心 /中英植物表型组学联合研究中心 /江苏省现代作物生产协同创新中心 /现代作物生产省部共建协同创新中心,江苏南京 210095; 2.南京农业大学工学院 /江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,江苏南京 210095; 3.国家信息农业工程技术中心 /农业农村部农作物系统分析及决策重点实验室 /智慧农业教育部工程研究中心 /江苏省信息农业高技术研究重点实验室,江苏南京 210095; 4.数字科学研发部,英国国立农业植物研究所 /剑桥作物研究中心,剑桥 CB3 0LE,英国
  • 简介:摘要 : 植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属病虫害)等。在此基础上,本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类,并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时,本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后,本文着重讨论了室内表型平台的发展方向,并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望,以期为中国植物表型研究提供指导建议。

  • 标签: 植物表型组学 室内表型监测 产量性状 品质性状 抗性表型 表型数据管理和解析分类
  • 简介:<正>各省(自治区、直辖市)农药检定(管理)所(站):为了调整优化农药产品结构,确保农产品的生产,保障人民群众身体健康,促进环境保护,根据农业部“关于加强农药残留监控工作的通知”农农发[2000]12号文件,决定撤销甲基对硫磷对硫磷(包括混剂)在果树上使用的登记。为做好此项工作,现将有关事项通知如下:

  • 标签: 甲基对硫磷 乳油 农药研究 股份有限公司 集团有限公司 农药化工厂
  • 简介:<正>各省、自治区、直辖市农药检定(管理)所(站):根据农农发[2000]7号“关于进一步做好农药登记管理工作的通知”(以下简称《通知》),省级农药检定机构自《通知》发布之日起停止发放《农药分装登记证》《卫生杀虫剂登记证》,并于2000年12月30日前,将已经发放的证统一到我换取《农药临时登记证》。为做好换证初审工作,特通知如下:

  • 标签: 卫生杀虫剂 农药 管理工作 通知 换证 分装
  • 简介:摘要 : 水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率,但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量,而通过人工手持测量仪器来获取这些信息,存在着时效性劳动强度大等缺点。针对以上问题,本研究以常见的作物玉米为研究对象,使用大疆精灵Ⅲ无人机携带 RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像,同时使用 YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素水分含量等营养信息,根据这些信息将采集的图像分为 3个等级(每个等级共包含 530幅五通道图像,其中 480幅作为训练集, 50幅作为验证集),提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于 TensorFlow深度学习框架搭建了 ResNet18卷积神经网络模型,通过向模型输入彩色图像数据五通道多光谱图像数据,分别训练出适合于彩色图像多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明:训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像多光谱图像,能够输出玉米的营养状况等级 GPS 信息,识别彩色图像模型在验证集的正确率为 84.7%,识别多光谱图像模型在验证集的正确率为 90.5%,模型训练平均时间为 4.5h,五通道图像识别平均用时为 3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况,为有效提高水肥资源利用率提供了方法依据。

  • 标签: 智慧农业 卷积神经网络 多光谱图像 玉米作物 营养状况识别