不同除草剂对大豆田杂草的防治效果研究

农药市场混乱,鱼目混珠,除草效果参差不齐;本文针对大豆生产中利用的3种除草剂的除草效果进行研究,为大豆生产上选出除草效果较佳的除草剂。在辽宁省营口监狱大豆试验地用28%乙嗪悬乳剂、50%乙草胺乳油、50%嗪草酮可湿性粉剂3种除草剂以喷雾法施药,药后40d进行调查,调查杂草的种类和株数、鲜重,计算株防效和鲜重防效来研究除草剂的除草效果。结果表明28%乙嗪悬乳剂2625ml/hm2的株防效达93.3%,鲜重防效达96.1%,28%乙嗪悬乳剂2325ml/hm2的株防效为92.2%,鲜重防效为94.5%,而50%嗪草酮可湿性粉剂1125ml/hm2的鲜重防效为94.9%,略高于28%乙嗪悬乳剂2175ml/hm2,但株防效为90.7%,效果一般的是50%乙草胺乳油2250ml/hm2。28%乙嗪悬乳剂2325～2625ml/hm2和50%嗪草酮可湿性粉剂1125kg/hm2,在播后苗前使用一次即可控制整个生育期杂草危害。     

植保无人机不同喷液量防治小麦病虫害的效果

本文通过在河南省汤阴县开展的飞防试验,探索植保无人机在不同喷液量下,对小麦蚜虫、叶锈病、赤霉病等病虫害防治效果,为植保无人机大面积推广应用提供依据。     

植保无人机喷液量和药量对小麦生长中后期主要病虫害的影响

试验了使用植保无人机防治小麦中后期病虫害,结果表明,植保无人机喷雾对小麦白粉病防效好于卫士WS-18D背负式电动喷雾器施药处理,即使药量减少20％,防效仍然比后者高8.30～17.94个百分点.喷液量增加1倍(30L/hm2)来回双向喷施,药液分布自然更加均匀充分,但防效只是略有提高,增加了1.44个百分点;药量减少2...     

4%喷特乳油防除夏大豆田杂草的药效试验

1996～ 1998年连续 3a开展 4%喷特乳油防除夏大豆田杂草试验。结果表明 :4%喷特乳油能有效地防除砂姜黑土地区豆田禾本科杂草 ;使用剂量为 60 0～ 10 5 0ml/hm2 ,施药期宽、安全 ;与豆田除草剂虎威、苯达松的混用效果较好 ;在砂姜黑土区 ,与虎威的混用时间宜选在杂草的 4～ 5叶龄期     

论大豆田杂草治理技术

大豆是一种含有丰富蛋白质的豆科作物,分布广,适应性强,全国各地均可种植,但在我国北方种植的面积较多,大豆为一年生草本植物,品种的不同可张到30-90cm 不等,大豆属于植物界,种子植物门,被子植物亚门,双子叶植物纲,豆目,蝶形花科,大豆属,大豆种。大豆也是我国重要的粮食作物,大豆不耐涝,有机质丰富的土壤适于生长,从苗期就有病虫的危害,所以做好大豆的病虫害防治是增产增收的重中之重。大豆在农业生产中占有重要地位,含有约40%的蛋白质,是所有粮食作物中含量最高的作物,含有约20%的脂肪,大豆通过根瘤菌的共生固氮作用,大大地增加了氮素的供应。大豆素有“油茬”之称,对其他作物有较好的影响,种植大都对于培肥土壤,节约资源具有重要意义,因此大豆的施肥不同于其他作物。     

大豆田茎叶除草剂防治效果评价

通过不同时期、不同新农药及新配方在大豆田应用,试出其除草效果及安全性。结果表明,异噁草松（酮）＋灭草松＋拿捕净（盖草灵、精喹禾灵）类除草效果好,使用剂量为1 000ml/hm2＋1 500ml/hm2＋1 500ml/hm2,为新农药使用及配方使用推广提供依据。     

不同除草剂对玉米田杂草的防治效果研究

针对玉米生产上利用的五种除草剂的除草效果进行研究,结果表明:45%速.乙可湿性粉剂的株防效达93.3%,鲜重防效达96.1%,28%2,4-D.乙.莠悬浮剂的株防效为92.2%,鲜重防效为94.5%,而45%百.禾可湿性粉剂的鲜重防效为94.9%,略高于28%2,4-D.乙.莠悬浮剂,但株防效为90.7%,效果一般的是50%乙.二.扑乳油,效果不理想的是生产上大面积应用的2,4-D二甲铵盐水剂。     

不同耕作模式对大豆田土壤杂草种子库的影响

[目的]明确不同耕作模式对大豆田土壤杂草种子库的影响。[方法]采用杂草种子萌发法,调查玉米大豆轮作区翻耕和免耕2种耕作模式下大豆田0~30 cm土层土壤杂草种子库组成及特征。[结果]2013—2015年调查统计结果表明,翻耕大豆田杂草共有16科28种,免耕大豆田杂草共有15科26种,有22种杂草在翻耕和免耕大豆田均有分布。翻耕田主要优势杂草为稗草、铁苋菜、龙葵、藜和委陵菜,免耕田主要优势杂草为龙葵、铁苋菜、稗草、藜和马唐,杂草类型以阔叶杂草为主,禾本科杂草较少。翻耕大豆田杂草种子库密度为3 248.2粒/m2,主要分布在0~5、15~20、20~25 cm土层,其中稗草的密度和相对优势度最高;免耕大豆田杂草种子库密度为3 181.5粒/m2,主要分布在0~5、20~25、25~30 cm土层,其中龙葵密度和相对优势度最高。不同耕作模式优势杂草在土层中的分布有一定差别,稗草在翻耕田主要分布于0~5、10~15、20~25 cm土层,而在免耕田主要分布于20~25 cm土层;龙葵在翻耕田主要分布于5~10、20~25 cm土层,而在免耕田主要分布于20~25 cm土层。[结论]免耕和翻耕对大豆田杂草种子库密度影响不大,不同耕作模式对杂草相对优势度和土壤中的垂直分布有一定影响。     

大豆、花生田阔叶杂草的防治

<正> 由于单一使用乙草胺等防治禾本科杂草的除草剂,使得一些地方花生、大豆田中的马齿苋、铁苋菜、反枝苋、藜等阔叶杂草逐年增加,并已形成灾害。这些阔叶杂草根系发达、植株高大、生长速度快,与大豆、花生争水抢肥,影响光合作用,阻碍生殖生长,降低产量和品质,也妨碍田间作业,增加了农民劳动强度。 1 苗前防治 在花生播种后出苗前,视土壤有机质和干湿情况,每亩(1亩=667平方米)用40％花生草克水悬乳剂200～250毫升,对水45～60公斤,均匀喷施土壤,不重喷,不漏喷。黏重土、天气干旱用高剂量,沙壤土、土壤湿度大用低剂量。土壤干旱应适当增大用水量,以增加土壤的吸附,提高药效。如果喷施得当,可保证花生整个生育期不受杂草为害。     

植保无人机旋翼对雾滴沉积量的影响

为了探究植保无人机的喷施效果,进行了多旋翼植保无人机在不同高度下和旋翼处于不同状态下对雾滴沉积量影响的试验。结果表明,当旋翼不工作时随着高度的升高,沉积量下降,而当旋翼工作时雾滴分布趋于均匀,雾滴沉积范围加大,但雾滴沉积量显著减少。     

喷嘴类型对植保无人飞机喷雾性能的影响

【目的】植保无人飞机具有喷雾效率高、适用性好、作物损伤小和操控人员安全系数高等特点,但飘移严重制约着其推广应用,喷嘴作为核心组件,是影响雾滴飘移的关键因素。本文旨在明确不同类型喷嘴对植保无人飞机喷雾的雾化性能及雾滴飘移的影响,为选择合适喷嘴提供理论依据。【方法】筛选20种常见的扇形、气吸型和圆锥形喷嘴,采用激光粒度仪系统测定并计算喷嘴的分布跨度、体积中径(D50)及尺寸<150μm的雾滴占全部雾粒体积的百分比(ΦVol<150μm)等表征雾化性能的参数,在开放式风洞中首先测定不同喷嘴在0.3 MPa下的流量,然后采用相片纸法和麦拉片法评价喷嘴型号对喷雾飘移和飘移沉积雾滴粒径特征的影响。【结果】在0.3MPa喷雾压力下测定不同喷嘴雾化性能表明,在常规扇形喷嘴中,F110-01、F110-015、F110-02和F110-03随着型号的增加,分布跨度和D50显著增加,而ΦVol<150μm显著减低,气吸型扇形喷嘴AFC-01—AFC-05和圆锥形喷嘴HCC80-0075—HCC80-025具有相同的规律,但相同型号的气吸型扇形喷嘴,ΦVol<150μm均显著小于扇形...     

某无人机撞网回收系统动力学仿真

以某无人机撞网回收系统为例,基于LS-DYNA软件,提出了柔性带、阻尼器等关键部件的建模方法,建立了系统有限元仿真模型,进行了不同入网位置的动力学仿真计算,并用试验验证了仿真模型的准确性.仿真和试验结果表明：本文建立的无人机撞网回收系统模型具有较好的工程适用性,提出的动力学建模仿真方法具有一定的通用性.     

运用无人机技术研究贵州省城乡结合部植被覆盖度现状——以贵州省农业科学院为例(英文)

运用无人机技术调查了典型城乡结合部的植被覆盖度,采用描述性统计和地统计学方法分析了城乡结合部植被覆盖度的空间异质性,结果表明:研究区的植被覆盖度为27.217 6%,变异系数为31.778 6%;在滞后距0.18′时,植被覆盖度呈空间正相关性,且植被覆盖度的空间相关性在滞后距0.18′时大于在滞后距0.18′时的;半方差函数拟合模型中指数模型拟合的最好,空间变异比为0.726,属于强的空间自相关性,空间相关尺度0.18′;研究区内的植被盖度数据较为稳定,其不稳定主要发生在研究区与外界的交界处。     

Cotton Nitrogen Nutrition Diagnosis Based on Spectrum and Texture Feature of Images from Low Altitude Unmanned Aerial Vehicle

【Objective】 Based on the high spatial resolution images of unmanned aerial vehicle (UAV), the effects of removing soil background information and increasing image texture information on the inversion of cotton plant nitrogen concentration were investigated, in order to provide new technology for accurate estimation of cotton nitrogen nutrition status. 【Method】 Cotton water and nitrogen coupling experiment was conducted, and UAV images and plant nitrogen concentration data were measured during different cotton growth stages. Based on the above data, the effect of soil background on cotton canopy spectrum was firstly investigated. Secondly, the correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration were analyzed. Finally, the obtained data was divided into calibration dataset and validation dataset. Different scenarios, including before and after removing the soil background, and adding texture features, were set. The inversion models of plant nitrogen concentration under various scenarios were designed by using the coupled method of spectral indexes and principal component regression, and the performances of the models were compared. 【Result】 The soil background had an effect on the cotton canopy spectrum, and the trends were not the same at different growth stages. There existed significant correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration. For the scenarios before removal soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had determination coefficient (R ²) value of 0.33 and root mean square error (RMSE) value of 0.21% during model calibration, and R ² value of 0.19 and RMSE value of 0.23% during validation. For the scenarios after removing soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had R ² value of 0.38 and RMSE value of 0.20% during model calibration, and R ² value of 0.30 and RMSE value of 0.21% during validation. For the scenarios adding image texture information, the plant nitrogen concentration prediction model had R ² value of 0.57 and RMSE value of 0.17% during model calibration, and R ² value of 0.42 and RMSE value of 0.19% during validation. 【Conclusion】 Based on high spatial resolution images of low-altitude UAVs, both removing soil background and adding image texture information could improve the inversion accuracy of cotton plant nitrogen concentration. Image texture could be considered as important information to support prediction of crop nitrogen nutrition status using UAV images.     

基于低空无人机影像光谱和纹理特征的棉花氮素营养诊断研究

【目的】基于无人机高空间分辨率影像,探讨剔除土壤背景信息及增加纹理信息对棉花植株氮浓度反演的影响,为棉花氮素营养精准探测提供新技术手段。【方法】开展棉花水、氮耦合试验,分别在棉花的不同生育期获取无人机多光谱影像和植株氮浓度信息。基于以上数据,首先探讨了土壤背景对棉花冠层光谱的影响;其次,分析了影像纹理特征与植株氮浓度间的相关性;最后,将获得的数据分为建模样本和检验样本,设置剔除土壤背景前、剔除土壤背景后、增加纹理特征等不同情景,采用光谱指数与主成分分析耦合建模的方法,来建立各种情景下植株氮浓度的反演模型,并对模型反演效果进行比较。【结果】土壤背景对棉花冠层光谱有影响,且不同生育期趋势不同;影像纹理特征参数与植株氮浓度间有显著相关关系;剔除土壤背景前植株氮浓度反演模型的建模决定系数为0.33,标准误差为0.21%,验证决定系数为0.19,标准误差为0.23%;剔除土壤背景后模型的建模决定系数为0.38,标准误差为0.20%,验证决定系数为0.30,标准误差为0.21%;增加纹理信息后模型的建模决定系数为0.57,标准误差为0.17%,验证决定系数为0.42,标准误差为0.19%。【结论】基于低空无人机高空间分辨率影像,剔除土壤背景和增加纹理特征均可提高棉花植株氮浓度的反演精度;影像纹理可以作为一种重要信息来支撑无人机遥感技术反演作物氮素营养状况。     

低空无人机遥感的应用及发展

无人机遥感即是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、通讯技术、GPS差分定位技术和遥感应用技术,实现自动化、智能化、专用化快速获取空间遥感信息,完成遥感数据处理、建模和应用分析的应用技术。近年来,无人机遥感系统已被广泛应用在地质环境与灾害调查、土地利用动态监测、地形图更新等领域。本文分析了无人机遥感系统的组成,归纳了目前无人机遥感研究存在的问题,展望了今后无人机遥感研究的热点和重点。     

无人机在棉田管理中的应用

棉花是国内重要的经济作物和纺织工业原料,是事关国计民生的重要战略物资,但棉花生产机械化程度低,现代植棉业发展缓慢,特别是黄河流域和长江流域棉区,一家一户的棉花种植规模小、效率低.近年来,国内农用无人机产业快速发展,农用无人机技术是发展智慧农业的有效保障手段之一,它为棉花产业向机械化、智能化升级提供了一定的技术支撑.通过...     

虎威及其混剂防除大豆田阔叶杂草试验效果初报

通过田间试验明确了虎威及其混剂对大豆田阔叶杂草的防除效果及对作物的安全性,提出了最佳配方为虎威1.0L/hm2 排草丹1.0L/hm2及虎威0.75L/hm2 排草丹1.5L/hm2。可以扩大杀草谱和提高对作物的安全性,为更好的防除大豆田阔叶杂草提出依据。     

无人机遥感技术在农业中的发展与应用

无人机作为新型遥感平台,相比于传统的卫星和航空遥感,在灵活性和分辨率方面有其独特优势,而且数据信息也有相当或更高的准确度.无人机技术在遥感中的应用满足了现代农业中的监管和应用需求,完善了遥感技术的时空维度,为更多层面的信息获取和决策反应提供了支持.未来,无人机遥感技术在研发和建造成本、运行稳定性、数据信息的获取和分析处理能力等方面都亟待完善,以实现在农业科学中更广泛的应用.