对玉米机收跨区作业的初步探讨

玉米机收跨区作业,能够延长收获机单机作业天数,增加作业量,有效提高收获机户的收入。除了时间、天气、地理条件、种植模式、机具质量等不利因素外,还有缺乏获取跨区机收信息的有效渠道,缺乏组织,无序流动等问题,都对玉米机收跨区作业产生严重影响。建议相关部门积极组织引导,建立和完善跨区作业信息平台,加强服务,有效利用有限农机资源。     

内蒙古强化信息化引导跨区作业

为组织好农机跨区作业,自治区强化信息服务工作。跨区作业期间,及时收集、发布和更新有关作业市场供求和天气变化信息,引导跨区作业机车有序流动,维护跨区作业市场秩序,保障机械化生产进度。自治区农机局明确要求各地公布的跨区作业值班电话要保证畅通,确保信息咨询服务和突发事件的处理及时有效;     

象山县农机跨区麦收收入突破250万元

为组织好农机跨区作业,象山县农机部门立足早行动、早谋划、早安排,充分发挥农机合作社的作用,建立健全信息服务平台,在网上公布农机手跨区作业地区、作业品种、拟派作业机具台数、作业价格以及具体联系方式,积极组织农机手开展跨区作业,发放跨区作业证60本,提供作业信息78份。     

简明新闻

全国跨区作业机手享受免费信息服务根据农业部与福田重工的协议,自今年5月16日始,设在福田重工的全国跨区作业信息中心,为“三夏”跨区作业提供了良好的信息服务。该信息中心利用手机短信,为跨区作业机手免费提供全国小麦产区天气情况、麦收作业时间、收获机维修保养知识、交通     

政企合作 助推农机服务实现信息化

5月5日,在2008年全国农机跨区作业工作会上,农业部农机化司再次与福田雷沃重工签署三夏跨区作业信息服务合作协议,这是继2006年、2007年之后的第三次合作。根据协议,福田雷沃重工信息服务中心将继续承担起2008年全国三夏跨区作业信息服务的重任,为跨区作业机手提供信息服务支持。     

农业部发布2011年全国跨区机收作业市场信息

2011年3月18日,农业部发布2011年小麦、水稻、玉米跨区机收作业市场信息。共包括全国19个小麦生产省、21个水稻生产省和13个玉米生产省的跨区机收作业市场供求、价格等信息。发布跨区作业市场信息是对农机跨区作业市场进行宏观调控的有效手段,对于引导联合收割机有序流动具有十分重要的     

新形势下加强农机跨区作业管理刍议

近年来,农机跨区作业对促进农业节本增效、农民增收节支发挥了积极作用。在当前新的形势下,如何加强农机跨区作业的管理,推进农机服务市场化和产业化进程,是摆在各级农机部门面前的一项重要课题。1提高信息服务质量,引导农机有序流动发布跨区作业市场信息,引导农机有序流动,是农机管理部门对跨区作业进行宏观调控的重要措施。农机管理部门要以小麦、玉米、水稻主产区为依托,设立跨区作业市场信息采集点,制定跨区作业信息采集、传递、发布管理制度,逐步建立起收集、发布跨区作业信息的服务网络。在跨区机收前,要对本辖区内的小麦、水稻等农作…     

农业部携手福田雷沃重工无偿为机手提供跨区作业信息

为了向跨区作业农机手提供及时的信息服务,促进机具有序流动,日前农业部与福田雷沃国际重工股份有限公司再次签署合作协议,为16万多名注册备案的农机手免费提供＂三夏＂农机跨区作业信息。及时发布＂麦收进度、机具供需、作业价格＂等农机作业市场信息,是保障农机跨区作业顺利进行的有效举措。为满足广大机手对＂三夏＂小麦跨区机收市场信息的迫切需求,从2006年起,农业部开始与福田雷沃公司合作,共同搭建＂三夏跨区作业信息服务中心＂,开通热线服务电话,并为注册备案的农机手提供免费的手机短信息服务,     

政企合作助推农机服务实现信息化农业部农机化司与福田雷沃重工再度签署三夏跨区作业信息服务合作协议

5月5日,在2008年全国农机跨区作业工作会上,农业部农机化司再次与福田雷沃重工签署三夏跨区作业信息服务合作协议,这是继2006年、2007年之后的第三次合作.根据协议,福田雷沃重工信息服务中心将继续承担起2008年全国三夏跨区作业信息服务的重任,为跨区作业机手提供信息服务支持.     

山东齐河 农机合作社备战“三夏”跨区作业

为确保今年"三夏"跨区作业顺利进行,提高跨区作业组织化程度和作业服务水平,山东省齐河县农机局早计划、早准备、早落实,协助农机专业合作社建立跨区作业服务队,提前做好跨区作业前的各项组织、协调、服务等工作。一是加大宣传力度。发挥媒体信息平台作用,派出2台宣传车,进村入户宣传农机跨区作业对促进合作组织发展和农机手增收的重要作用,积极鼓励农机大户和农机合作社建立跨区作业队伍。     

基于WEB的小麦玉米生产管理专家系统

基于WEB的小麦玉米生产管理专家系统主要实现了小麦、玉米全程生长期生产管理信息的网上发布。系统将气象因素、植保知识、专家经验、地理信息系统、Internet技术和计算机技术结合起来,为农业生产管理者提供河北省内各区域种植品种情况、不同区域小麦和玉米的生长特点及作物管理特点、不同区域土壤类型和气候差异以及实时气候数据的网上查询。为此,设计了小麦玉米管理专家系统。     

信息农机农艺技术融合的小麦智慧生产模式研究

为研究智慧农业发展模式与实现途径,本研究设计了小麦产前、产中和产后各生产阶段信息技术与农机农艺融合的基本框架,即产前利用精准导航和激光平地技术实现对土地精准规范化作业,利用空间插值技术和变量施肥技术实现精准化播种与施肥;产中利用物联网和图像处理技术开展营养诊断服务;产后运用传感器技术开展产量实时预测服务。完成并实现了普通农机装备的智能化改造和与农业生产相适应的播种收获装备的研发;研究了具有高效利用光热资源、提高产量和绿色发展的小麦生产优化种植模式;研发了与小麦产前品种播期播量选择和施肥推荐、产中苗情营养诊断、产后产量实时测报等相关系统,并在河南省进行了试验。试验结果表明,采用信息技术与农机农艺融合方案可使小麦增产18.4%,增加产投比16.7%和8.1%,表明信息技术与农机农艺融合的小麦智慧化生产模式是有效的、可行的。     

山区县农业机械化发展措施

为促进山区县农业机械化快速发展,针对制约山区县农业农业机械化发展的主要因素,提出充分发挥政策优势、完善基层农机宣传服务网络、建立健全服务组织、拓宽服务领域四项切实可行的发展措施。     

河南省冬小麦种植面积遥感监测及其时空特征研究

【目的】准确实现河南省冬小麦种植面积的遥感提取,并探索河南省冬小麦种植面积的变化过程。【方法】将遥感监测与统计数据结合,以多时相MODIS遥感影像作为数据源,分析制定了冬小麦信息的提取规则,利用统计数据辅助确定规则中的阈值选取,以减少阈值选取的主观性,提取出河南省2004—2013年冬小麦种植面积,并分析了河南省2004—2013年冬小麦种植面积的时空变化。【结果】遥感监测结果与各地市统计值具有较高的相关性(R2=0.938 5),在平原地区具有较高的精度,监测精度为89.5%,而在受到地形等因素影响的地区,冬小麦种植面积的分布相对破碎,监测精度具有较大误差,个别地区甚至不足50%。从空间上看,河南省冬小麦种植面积的空间分布总体较为集中,主要分布在河南中东部的黄河平原和淮河平原地区和豫西南的南阳盆地地区。从时间上看,河南省冬小麦种植区域总体变化较小,种植年份较为稳定的区域主要分布于豫东平原地区,累积种植年数显著增加地区主要分布于南阳盆地地区,累积种植年数显著减少地区的分布较为分散,无明显的分布趋势。【结论】基于遥感和统计数据相结合的方法可准确监测平原区冬小麦种植面积,河南省冬小麦种植面积的时空变化均较为稳定,为保障我国粮食安全发挥着重要作用。     

泗阳县优质小麦种植及产业化发展思考

泗阳县是江苏省的农业大县之一,是优质粮食主产区,盛产粮、棉、油等多种农作物,在“八五”期间建设成为国家商品粮基地县后,小麦一直是该县的主要粮食作物,2007年全县小麦面积已达4．67万hm^2。综合分析了泗阳县独特的土壤、气候、水资源、生态环境、市场需求等因素及其现实状况,提出了优质专用小麦的发展思路、发展目标、发展重点及具体措施。     

基于不同平台的小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性。小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害。介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥感监测研究进展。最后提出目前遥感监测小麦病虫害尚存的问题,如对病虫害光谱特征的专属性认识不足、缺乏多种小麦病虫害危害类型的比较研究及病虫害监测模型普适性较差等,并探讨遥感在监测小麦病虫害方面的发展趋势,建议通过综合多时相遥感数据、建立小麦病虫害光谱库、构建全国性病虫害遥感监测信息服务系统以及加强国际间的交流与合作来进一步开展小麦病虫害的研究,从而实现小麦病虫害大面积、实时、科学有效的防控。     

基于多时相植被指数的云南高原山地冬小麦识别与研究

粮食安全是最根本的民生问题，云、雾等自然因素是影响遥感种植监测的主要因素之一，因此获取精准、高效的耕地种植监测信息的对保障当地粮农安全、粮食估产及面积估算具有重要意义。在利用多时相植被指数（VI）合成模型的构建、农作物特征与耕地信息的可分离性两方面对高原山地农作物耕地面积提取的研究少。本研究基于哨兵2（Sentinel-2）数据，构建了多时相植被指数合成模型，估算了2020-2021年归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）和红绿叶绿素植被指数（RECI）三种植被指数的提取结果，研究了预测模型与高原山地农作物的相关性，探讨了不同植被指数模型对农作物识别精度。结果表明：①多时相NDVI模型相较EVI、RECI对冬小麦面积提取精度更高，与云南高原山地冬小麦相关性最强，用户精度约为93.28%；②利用三期NDVI组合与两期NDVI组合均可对冬小麦精准提取，但三期NDVI草型提取精度更高。因此，本研究利用多时相NDVI指数模型对冬小麦种植面积的精准预测，证明了该模型可有效适用于云南高原山地冬小麦，并为当地冬小麦面积的预测提供了数据支撑。     

冬小麦精准追肥机专家决策系统

为了实现小麦生长过程中的实时变量追肥,研究了光谱数据处理策略及目标追肥量的计算模型,开发了基于近地光谱探测技术的实时变量追肥专家决策系统,结合小麦冠层归一化植被指数(NDVI)、追肥机实际行进速度和肥料反馈量,双通道独立控制施肥机构的转速和开度,从而实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,专家决策系统的控制精度达到90%以上,可以满足精准追肥的要求;拔节期,变量追肥比定量均匀施肥增施氮肥28 kg/hm2左右;变量施肥有利于改善小麦群体结构,降低产量差异性。     

基于主成分和云模型的冬小麦种植信息提取研究

在对Sentinel-2卫星遥感影像进行预处理的基础上，利用主成分变化提取小麦主要信息，基于云模型算法开展光谱遥感图像分类。分类时，首先根据训练样本集，由逆向云发生器生成典型小麦的云模型，然后利用云发生器计算出各波段每个象元对小麦地物的平均隶属度，在对各波段的隶属度分析基础上，摒弃含有复杂信息的第1主成分，利用第2主成分和第3主成分信息实现对冬小麦种植空间信息的提取。结果表明，提取小麦种植信息制图精度和用户精度分别为92.78%和99.90%，小麦种植田块的隶属度值因小麦长势和密度的不同有较大的差异，云模型对长势较差、密度较低的小麦像元存在漏分现象。基于云模型的算法精度极高，对小麦地块的识别错分、漏分现象少。该模型有助于冬小麦种植面积的精确提取，对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有重要的支撑作用。      

基于多物候特征指数的冬小麦分布信息提取

以往的冬小麦分布信息提取研究大多基于单个物候期或单个植被指数,未考虑不同物候期特征及不同物候期之间的联系导致分类精度较低。为提高提取精度,本文基于冬小麦播种期、越冬期、生长期及成熟期选取相应特征指数,提出一种多物候特征指数的冬小麦识别方法,并对2020年焦作市的冬小麦面积进行提取。通过对不同物候期、不同分类方法下的结果进行对比,结果表明：在物候期的选择上,加入越冬期后,随机森林与支持向量机分类的总体精度与Kappa系数呈现不同程度的提升,均方根误差(RMSE)分别减小19.3%和9.8%,提取冬小麦面积的误差百分比分别降低8.64、4.42个百分点。在不同分类方法上,随机森林相较于支持向量机、最小距离,分类的总体精度与Kappa系数更高。相较于支持向量机,随机森林分类的RMSE减小19.6%。相较于单一特征指数,基于随机森林的多物候特征指数分类的总体精度,Kappa系数更高,RMSE为1.84×10³ hm²,比单一特征指数减小33.6%,提取冬小麦面积的误差百分比减小7.14个百分点。