机器视觉田间植物检测与识别技术

在田间自动检测和识别植物 (农作物和杂草 )是对农作物进行防病、防虫和杂草控制的重要前提条件。本文综述了机器视觉田间植物检测和识别技术的国外最新研究方法和成果 ,以促进我国在该领域的应用和发展。     

基于轻量卷积网络的田间自然环境杂草识别方法

针对田间自然环境下杂草识别精度低和检测速度慢的问题,本文依据自然环境杂草图像数据的特性,在Xception卷积网络的基础上构建了一种基于轻量卷积网络的杂草识别模型.首先改进Xception模型,采用ELU作为模型的激活函数,并使用全局最大池化层对最后一层卷积进行下采样.然后,对原始数据进行背景分割和数据增强处理,在迁移...     

基于智能相机控制的横摆式株间机械除草系统设计

为控制作物株间区域的杂草,利用智能相机获取田间作物和杂草图像,对作物进行识别和定位,通过智能相机的数据接口采集前进速度、横摆位移和割刀转速等信息,并控制割刀旋转和割刀横向运动,在不损伤作物前提下实现了割除株间区域杂草控制。试验结果表明,基于机器视觉的横摆式株间机械除草系统能自动识别并定位作物,控制割刀进出株间区域进行除草和避让作物。     

基于卷积神经网络的农田杂草与水稻的分类识别

近些年来国内外专家在农田杂草的识别领域进行了深入研究,逐步完善了传统方法识别农田杂草的局限性,提高了杂草识别的准确率。而卷积神经网络在图像识别和分类上有先天的优势,能够简单高效地对农田杂草进行识别,所以本文提出了一种基于卷积神经网络的农田杂草分类识别方法。本文在农田中杂草和水稻的数据集上的实验结果显示,本算法的识别正确率在85%以上,能够有效地对杂草与水稻进行分类识别。     

一种基于数学形态学的植物病虫识别方法

首次应用数学形态学进行植物病虫识别,提出一种膨胀和腐蚀的快速算法用于提取病虫骨架特征.根据不同种类病虫骨架的几何矩特征,应用神经网络进行病虫识别.实验数据表明,这种基于数学形态学和神经网络的植物病虫识别方法正确识别率高,识别速度快,适合于植物病虫的识别.     

植物器官脱落研究进展

植物器官脱落是关乎植物生存、繁殖以及农作物产量及经济价值的重要问题.文章归纳总结了近年来植物器官脱落的研究成果和相关进展,重点对乙烯、生长素和蔗糖参与调控的植物器官脱落过程进行了论述,并对其潜在的分子机制进行了归纳和分析.文章将为研究植物器官脱落的机制提供参考依据.     

氟乐灵与地乐胺对紫花苜蓿杂草防治效果的研究

在日光温室、塑料大棚和基本农田条件下,应用48％氟乐灵(Trifluralin)与48％地乐胺 (Butralim)对紫花苜蓿(Medicago sative)进行播前土壤处理与播后地表封闭防治苗期田间杂草试验,结果表明:48％氟乐灵播前7d进行土壤处理,紫花苜蓿种子发芽出苗基本上不产生药害,并能有效控制苗期杂草,防治效果在95％以上;48％地乐胺播后24h内进行地表封闭,可以控制紫花苜蓿苗期田间杂草, 但是要严格掌握用药量。48％氟乐灵+48％地乐胺对紫花苜蓿进行播前土壤处理和播后地表封闭,控制苗期田间杂草效果较好。     

氟乐灵与地乐胺对紫花苜蓿杂草防治效果的研究

在日光温室、塑料大棚和基本农田条件下，应用48％氟乐灵（Trifluralin）与48％地乐胺（Butralim）对紫花苜蓿（Medicago sative）进行播前土壤处理与播后地表封闭防治苗期田间杂草试验，结果表明：48％氟乐灵播前7d进行土壤处理，紫花苜蓿种子发芽出苗基本上不产生药害，并能有效控制苗期杂草，防治效果在95％以上；48％地乐胺播后24h内进行地表封闭，可以控制紫花苜蓿苗期田间杂草，但是要严格掌握用药量。48％氟乐灵＋48％地乐胺对紫花苜蓿进行播前土壤处理和播后地表封闭，控制苗期田间杂草效果较好。     

植物间作对镉污染土壤修复效果的研究

利用高富集植物吸收重金属的特性,将重金属高富集植物和农作物间作,降低农作物对重金属的吸收,达到一边修复一边耕作的目的,提高土壤的利用率.于是将大豆与番茄、玉米与番茄分别间作的方式处理重金属Cd污染土壤,同时将大豆、玉米和番茄分别单种作为对照组.分析间种、单种对土壤Cd的不同富集率.研究结果表明:大豆、玉米和番茄分别单作时,番茄对Cd的富集效率最高,达到3.80 mg/kg,Cd的去除率最高达到92.49%.而在番茄与大豆、番茄与玉米间作时,大豆与番茄对Cd的富集效率高,达到20.98 mg/kg.Cd的去除率最高达到92.91%.     

旱田作物田間耗水量確定方法

正确地确定农作物田間耗水量,对于灌溉工程的規划、农作物的田間管理、以及对我国的水利资源的开发和綜合利用有重大意义。例如,灌溉工程的取水、引水、分水建筑物及渠道系統的尺寸和規模等均与农作物田间耗水量有密切關系。农作物田間耗水量是指作物在田间所消耗的水分,或为獲得作物丰收在田間需耍供給的     

气相色谱法SIMCA模式识别9种植物油脂的可行性研究

通过Soft Independent Modeling of Class Analogy(SIMCA)模式识别方法区分花生油、大豆油、米糠油、棕榈油、菜籽油、玉米油、棉籽油、葵花籽油和芝麻油9种植物油脂.采用气相色谱法分析9种植物油脂219个样品的脂肪酸,用面积归一化法得到每个植物油脂的各脂肪酸相对含量.以每种植物油脂中9个脂肪酸的相对含量为变量,采用SIMCA分析技术进行数据预处理,随机取2/3的样品作定标集,1/3作验证集,对9种植物油脂的训练集进行主成分分析(PCA),并通过交互验证建立各油脂种类的PCA模型,再利用训练集样本建立的SIMCA判别模型对验证集样本进行验证.结果显示,SIMCA可以对9种植物油脂分别聚类和识别,各种植物油脂的SIMCA分析的聚类精度均为100%,除了芝麻油的验证识别准确率为75%外,其他均为100%.     

区域农作物布局结构与水资源特征适应性研究进展

正确评价区域农作物布局结构与水资源特征的适应性是制定农业节水措施、缓解我国用水危机的前提和基础。在总结国内外农作物布局结构与水资源特征适应性评价方法基础上,阐述了各种方法的优缺点,最后针对各种方法的不足,提出了MapGIS技术与传统田间水量供需平衡结合的新方法。在MapGIS平台上进行了田间水量供需平衡分析,为评价区域农作物布局结构与水资源特征的适应性提供了方法借鉴。     

DCPTA合成新方法的研究

ＤＣＰＴＡ是近年来新发现的一种植物生长调节剂。对农作物具有明显的增产增质效果。文中就其新的合成方法进行了研究。     

GAP实施过程中的风险评估

良好农业规范（GAP）采用危害分析与关键控制点（HACCP）方法识别、评价和控制农产品生产的安全危害。在种植业生产过程中。针对不同农作物的生产特点,对作物管理、土壤肥力保持、田间操作、植物保护控制等提出要求;在畜禽养殖过程中,针对不同畜禽的生产方式和特点,对畜禽品种、饲料和饮水的供应、场内的设施设备、畜禽的健康、药物的合理使用、养殖方式、畜禽的公路运输、     

高效低毒农药CCMA杀菌剂(即双效灵)的研究

C·c·M·A杀菌是混合氨基酸铜络合物的代号,该农药的特点是:高效、低毒、容易被植物吸收,除防治农作物某些病害外,还能促进作物生长,使农作物大幅度增产。施用该农药后,农产品内和土壤中不留残毒,不造成公害。文章介绍了这种新型杀菌剂的生产原理和工艺,并介绍了它的物理和化学性质。经分析结果,该新型农药含有十七种氨基酸的铜络合物的混合物,相当稳定,在田间药效试验证明是一种广谱性的杀菌剂,能防治粮食、蔬菜、苹果树、瓜类等病害。     

2008年第3季度上海市农药产品质量监督抽查结果（2009-02-11）

农药产品是指为保障和促进作物的成长所施用的杀虫、除草、除菌等药物的统称，主要用来防治危害农林牧业的有害生物（害虫、害螨、线虫、病原菌、杂草及鼠类）和调节植物生长。农药可分为化学农药和生物农药两大类。此外，按其用途分为杀虫剂、杀菌剂、杀螨剂、除草剂、植物生长调节剂、杀鼠集等类型，按加工剂型分为乳油、可湿性粉剂、水剂、颗粒剂。     

济南轻型屋顶绿化七种景天类植物的适应性研究

通过田间实验设计,对七种景天类植物进行干旱胁迫、水分胁迫实验,包括观察植物形态以及测定土壤含水量、叶绿素含量等指标,运用excel表格和spss软件对实验数据进行差异显著性检验,结果表明仅从形态观测和叶绿素等指标测定,其抗旱性强弱顺序为：佛甲草〉八宝景天〉费菜、花叶八宝景天〉胭脂红景天、垂盆草〉白叶景天;耐涝性强弱顺序为：佛甲草〉垂盆草〉费菜〉胭脂红景天〉白叶景天〉花叶八宝景天〉八宝景天,综合七种景天属植物的抗逆性研究,分析得出除白景天在灌溉条件受限的情况下慎用,其它6种可广泛用于济南轻型屋顶绿化建设中。     

基于几何构造模型的植物根系生长三维建模

根据几何构造模型能够准确表达植物根系形态结构的特点,提出了一种植物根系三维建模方法．该方法首先建立植物根系的拓扑结构和几何结构,再通过“渲染”处理植物根系的三维几何结构．结合这种方法,在Visual C^＋＋环境下开发了相应的植物根系三维建模软件．给出的具体例子说明了该方法在植物根系三维建模中的可行性和有效性．     

四川古宋铜锣坝晚二叠世早期植物群

本文叙述的四川古宋铜锣坝筠连组植物群,与我国南方广大地区晚二叠世早期植物群性质基本一致。繁盛于中生代的苏铁纲和银杏纲植物,在本植物群中也较为丰富。此外对苏铁纲中的二个新种,进行了描述。     

四株植物根际促生菌对农田土壤N2O排放的影响

农田土壤是温室气体氧化亚氮(N₂O)最重要的人为排放源之一.本文以四株植物根际促生菌：白色芽孢杆菌Bacillus albus Lv5A、枯草芽孢杆菌枯草亚种Bacillus subtilis sp.subtilis NRCB002、施氏假单胞菌Pseudomonas stutzeri NRCB010和暹罗芽孢杆菌Bacillus siamensis NRCB026为研究对象,采用温室盆栽试验、土壤微宇宙试验及田间原位试验等方法,探究接种植物根际促生菌对农田土壤N₂O排放的影响.结果表明,在温室盆栽条件下,接种四株植物根际促生菌的土壤N₂O累积排放量从高到低依次为NRCB002> Lv5A> NRCB026> NRCB010,与未接种的对照相比分别减少了2.3%、33.1%、34.2%和40.0%.选择NRCB010和NRCB026菌株进一步开展土壤微宇宙试验和田间原位试验.与未接种的对照相比,在土壤微宇宙条件下接种NRCB010和NRCB026的土壤N₂O累积排放量分别减少了21...