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病虫害是影响农作物健康生长、产量和质量的制约因素之一,加强农作物病虫害的监测,对农作物病虫害进行精准防控,对保障粮食安全,提高农产品产量和质量具有重要意义。随着信息技术的发展,农作物病虫害监测由传统的人工监测逐渐向自动化、信息化和智能化方向发展。农作物病虫害监测平台、监测传感器技术以及相关的数据分析和处理技术是研究农作物病虫害遥感监测的关键技术,这些关键技术的发展水平,决定了农作物病虫害遥感监测技术的发展水平。本文从监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术3方面对农作物病虫害监测技术研究进展进行综述。在监测平台方面,归纳总结了地面监测平台、航空监测平台和卫星监测平台的国内外研究现状,并分析了上述平台优缺点;在监测传感器技术方面,综述了雷达传感器、图像传感器、热成像传感器和光谱传感器等在作物病虫害领域的研究进展;在相关数据分析与处理技术方面,阐述了经典统计算法、计算机图像处理算法、机器学习算法和深度学习算法在农作物病虫害监测领域的研究成果。最后提出了监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术的未来发展趋势,以期为进一步促进我国农作物病虫害监测平台及相关技术的发展提供参考。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)技术具有24小时全天候监测的优势,伴随着多频多极化SAR技术的发展趋势,在农业中也越来越普遍.本文综述了SAR技术在农业监测中的应用进展,重点包括SAR技术在作物分类与总面积获取、农业物理与微生物主要参数反演技术、农作物监测、农业灾害监测等方面的应用;揭示了SAR技术在农业监测中的发展潜力和局限性... 相似文献
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在介绍遥感技术相关概念的基础上,从农业资源调查及动态监测、农作物估产和农业灾害预报监测3个方面,阐述了遥感技术在农业信息化中的应用。遥感技术的发展必将促进我国农业信息化的快速发展。 相似文献
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农作物的病虫害问题仍然是我国农业所面临的最大问题。为了从根本上解决农作物病虫害问题,做好病虫害的治理工作,进而为农作物的生产保驾护航,必须建立健全有效的农作物病虫害防治体系。在分析农作物病虫害治理过程中所面临问题的基础上,提出了几点切实可行的措施。 相似文献
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随着社会经济的高速发展,人们生活质量水平的不断提高。食品安全问题越来越引起了人们的重视,而农作物病虫害防治是影响食品安全的重要环节,因此掌握农作物病虫害防治技术的运用就非常重要。本文主要简析了农作物病虫害生物防治技术,供有关人员参考。 相似文献
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随着我国无人机行业高速发展,农业无人机的应用也进入了人们的视野.由于自身的先天优越性,使其不受地形约束,高精准、高效率的工作方式受到人们的青睐.由于操作人员远离作业区,可有效避免农药对人体的危害,面对突发性虫害有很好的强突能力.由于无人机技术的逐渐成熟,成本也大大降低,加上良好的应用性,必将成为替代原始农耕的重要手段,让农耕变得更加精准,更加高效,减少人力成本. 相似文献
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不断提高的科技水平,助推了农业现代化发展进程,为农业稳定发展提高了物质基础。植物保护是农业稳定发展的前提条件,因此在农作物保护中农作物病虫害防治就至关重要。追求农产品产量与效益要以农产品质量为前提。本文就农作物病虫害防治存在的问题展开分析,提出了相应措施,仅供参考。 相似文献
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病虫害是导致作物减产的主要因素。传统的病虫害防治方式主要依靠植保人员实地勘察,速度慢且无法进行大面积监测。随着光谱技术的发展,无人机遥感也得到了飞速发展。目前,无人机遥感技术已成功应用于农业、林业、生态等多领域。课题组首先对无人机遥感用于作物病虫害监测的背景进行了介绍;其次总结了无人机遥感用于作物病虫害监测的方法,主要讨论无人机的数据采集与处理;最后对无人机搭载的主要传感器进行了系统的说明,并探讨了无人机遥感技术目前存在的问题和发展建议,以期为作物的病虫害防治提供参考。 相似文献
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由于大众生活水平的提高,社会的需求方向发生转变,农作物的无公害栽培技术的研究日益深入,无公害农作物的栽培可以得到较好的销量和定价.为了保障我国农业经济的发展,无公害农作物栽培技术与病虫害防治策略成为了我国农业发展的重中之重.本文阐述了目前我国农作物栽培中存在的问题,并对无公害农作物栽培技术与病虫害防治措施进行了浅析,期... 相似文献
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为了提高农作物栽培效果,提高产量水平,需要合理应用栽培技术及病虫害防治技术.文章阐述农作物栽培与病虫害防治工作的意义,分析农作物高产栽培技术及农作物病虫害防治技术的应用. 相似文献
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环境遥感技术具备成本低、高效、便捷等优势,近年来在农业生产领域得到了大范围的应用。以小麦生产为例,在小麦作物生长发育过程中实现精准化的管控,加强对小麦生长状态实行迅速的诊断、评估、监测,既是对小麦生产实现精准化管控的前提,也是现代化农业在发展层面的主流趋势。笔者论述了无人机遥感技术在应用层面的优势,分析了无人机遥感技术在当前小麦生产环节的具体应用状况。现阶段农业生产领域应用到的遥感模型,大多数是以统计分析为基础展开研究分析,随着应用尺度、区域、气候等条件因素的变换,适用性可能会受到不同程度的影响,降低预测环节的数值精准度。为此,笔者建议在未来的研究中,需要在不同的气候环境、土壤状况、生态区域内部,针对小麦生长发育模型、小麦产量品质的预测评估数字模型展开研究和分析,不仅有助于提高数字模型在应用期间的精准性,也能合理提高其在区域层面的适用性和实用性。 相似文献