神经网络在温室小气候预测中的应用

近年来,随着以日光温室为主要形式的设施栽培技术的兴起以及神经网络在语音识别、计算机视觉、序列分类领域取得重大突破,作为一种实现时间序列预测的有效工具,越来越多的神经网络技术开始应用在温室小气候预测技术中。按照神经网络的发展顺序对不同类型的神经网络模型在温室小气候预测中的应用进行总结叙述,分别针对前馈神经网络、循环神经网络、深度神经网络及混合神经网络的发展现状和研究者对网络模型的优化情况进行详细的介绍。在此基础上,分析当前针对温室小气候预测的神经网络模型存在模型输入参数单一而无法考虑温室整体环境变化、模型结构单一导致鲁棒性不足以及模型可靠性检验方法不合适、深度模型难以实地部署的问题,提出建立混合模型、改进模型检验方式、优化深度模型网络结构等建议。以期为面向温室智能控制的进一步研究提供参考。     

不同喷雾助剂在植保无人机喷施作业中对雾滴沉积特性的影响

为研究不同喷雾助剂的理化性质及喷雾助剂在玉米叶片上的沉积特性,该研究将6种喷雾助剂对药液表面张力、药液在玉米叶片上接触角以及无人机喷施6种不同的喷雾助剂对雾滴的沉积特性进行对比。结果表明:喷雾助剂可以显著降低(P=0.000)溶液的表面张力,与清水溶液的表面张力相比Starguar4A喷雾助剂对降低溶液表面张力的作用效果最好,降低了67.8%。喷雾助剂对溶液在玉米叶片上接触角的变化程度影响不同,随着时间的增加雾滴在玉米叶片上的接触角均逐渐降低,其中Ultimate喷雾助剂的雾滴在滴落到玉米叶片上90 s后接触角降低至0°。与清水溶液相比倍达通喷雾助剂的雾滴密度、覆盖率与沉积量作用效果最好,雾滴密度与覆盖率、沉积量分别提高了35.1%、93.8%、31.9%;添加喷雾助剂后除倍达通喷雾助剂外,其他喷雾助剂溶液的雾滴体积中径DV0.5均有所降低;添加喷雾助剂对雾滴谱宽的影响不明显。在田间进行无人机植保喷施作业时,可以优选使用倍达通喷雾助剂,虽然倍达通喷雾助剂的表面张力与接触角并不是最优,但是也能够满足田间使用植保无人机喷雾作业的要求。同时,该试验也为进一步提高农药的利用率提供数据参考。     

基于赤眼蜂的生物防治技术研究现状与展望

赤眼蜂人工投放效率低,时效性差,难以满足大面积防治的需求,且容易出现漏防、覆盖不均匀等问题。为解决上述难题,进一步推进赤眼蜂机械化投放技术,综述国内外赤眼蜂投放技术的发展状况,对比分析现有的几种主要的赤眼蜂卵的保护措施以及相关投放机械。结合我国赤眼蜂防治技术的应用情况,指出我国赤眼蜂投放技术的相关研究单一、赤眼蜂投放机械的应用不成熟等问题,并对赤眼蜂投放技术在机械创新设计、精准投放、智能作业等方向进行展望,旨在为更好地实现机械化投放赤眼蜂提供参考。     

无人机在智慧农业方面的应用

智慧农业将数字农业与精准农业有机联系为一个整体,而无人机在智慧农业中起着不可忽视的作用。本文阐述了无人机在遥感监测、精准植保、棉花脱叶、种子撒播和赶花授粉等方面的应用情况。     

喷雾助剂类型及其在农业航空中的应用

喷雾助剂可以多方面改善农药的使用性能,常见类型有油类喷雾助剂、有机硅类喷雾助剂、液体肥料类喷雾助剂。在农业航空喷施过程中添加喷雾助剂,可大幅度提高农药利用率。本文介绍了喷雾助剂的类型,论述了加入喷雾助剂在农业航空喷施方面对药液雾滴粒径、雾滴沉积、雾滴飘移及药效的影响。