植保精准施药技术装备

农作物化学植保是最重要的病虫害防除技术之一,在农业生产中发挥着重要的作用。植保机械、农药与施药技术为植物化学保护的三大支柱,精良的植保机械与施药技术是农药发挥药效的重要手段与保证。随着人们对农产品安全、环境保护意识的增强,精准施药技术装备成为植保领域的重点研究内容与发展方向,作为精准农业的重要组成部分,世界各国对精准变量施药技术装备的发展潜力及应用前景有广泛共识。该文重点介绍了适用于不同专业作物的精准施药技术与装备及该领域的研究方法,分析、探讨了精准施药技术装备在植保作业中解决问题的途径与方法,对进一步提升我国现代化农业及减量施药提供新方法技术与精准施药装备。     

植物生物防治精准化施药技术的研究进展

为了减少化学农药滥用造成的危害,精准施药技术及相关植保机械发展迅速,实现了化学农药的减施增效,并提高了化学农药的利用率。但在生物防治领域,尤其是利用活体生物的防治措施中,精准化施药技术研发相对滞后,增加了生物农药向市场推广应用的难度。为了更好地了解针对生物防治的精准化施药技术研究现状,分别从植保机械精准施药技术现状、植物病虫害和杂草生物防治的精准施药技术等方面展开综述,并对生物防治精准化施用技术进行了研究展望,旨在为生物防治更加精准高效地推广应用提供发展思路。     

高效氯氟氰菊酯·噻虫嗪和丁醚脲组合对茶树害虫的防效及安全性评估

为探索一种高效安全的茶园害虫防治措施,本研究选用高效氯氟氰菊酯·噻虫嗪和丁醚脲组合施用于茶园,并与联苯菊酯和苦参碱的混用进行比较。第一次喷药后8 d进行第二次喷药,第一次施药后9、16、23 d调查害虫防治效果、茶叶生长状况,药后23 d测定茶叶农药残留量。结果表明,组合施药后16 d,对茶小绿叶蝉(Empoasca pirisuga Matumura)的防效为73.10%~88.62%,对茶尺蠖(Ectropis obliqua Prout)的防效达98.35%~99.25%;药后23 d茶叶样品中农药残留量符合食品安全国家标准。组合施用高效氯氟氰菊酯·噻虫嗪和丁醚脲可以作为茶园中一种有效的害虫防治方法。     

植保无人机精准施药技术助力广西农药零增长

<正>本报讯近日,广西壮族自治区植保总站、南京善思生物科技有限公司、国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心共同签署了新型航空植保专用药剂和植保无人机精准施药技术推进农药零增长行动合作协议。协议计划用三年时间,通过充分发挥三方优势,实现优势互补,在广西区内遴选种植规模较大的粮食和经济作物,建立植保无人机精准施药技术     

添加飞防助剂对植保无人飞机喷雾在茶园中雾滴沉积分布的影响

为验证飞防助剂对植保无人机喷雾沉雾滴沉积的影响,为今后茶园飞防农药减施增效以及植保无人机的改进提升提供科学依据,在四川主要茶叶产区进行飞防助剂与植保无人机的施药效果试验。结果表明,添加飞防助剂可以提高喷施药剂与植保无人机的兼容性,改善雾化效果,同时也能避免用无人机施药所导致的药液漂移大、沉积量少、挥发快等诸多问题,能够显著提高喷雾雾滴在茶园冠层中的雾滴沉积效果,对于提高防治效果有积极作用。     

基于TRIZ理论的精量喷雾植保机控制系统

为了解决植保机作业中施药不精准、不均匀的问题,采用TRIZ理论设计一种应用于植保无人机水泵的精量喷雾自动控制系统,该系统够随着无人机运行速度的变化实时控制水泵的输出流量,实现喷雾流量的自动调节,实现精准施药。     

中国农用植保无人机施药技术研究概况

小型无人飞机作为新型农用植保机械凭借着相较于传统背负式施药机械的高效率、轻简化的农药施用技术,近年来发展迅速,针对植保无人机的研发与应用也日益增加。植保无人机施药是一种低容量高浓度的低空施药方式,其具有作业效率高、对人体危害小、适应性广、不受地形限制等特点,但低容量高浓度的施药方式不仅需要对农药的浓度有精准把握,同时施药技术、农药剂型的不同也会制约防治效果,本文旨在通过对植保无人机专用药剂及施药技术的研究与发展现状进行剖析,以期对植保无人机的未来研究与应用提供参考。     

茶园有害生物绿色防控效益分析试验

对茶园有害生物采用绿色防控技术与传统防治方法,就防治效果、投入成本及经济效益进行分析。结果表明:绿色防控对茶园有害生物防效明显,植保投入与传统防控投入相近,但因茶叶品质有极大提高后,茶叶产值将有大幅提高,经济效益增加明显。绿色防控较传统防治增加产值明显。     

基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别研究

为了实现自然场景下水稻害虫实时精准被识别,构建基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别模型。该模型采用VGG-16卷积神经网络为核心网络结构,根据水稻害虫的个体特征和自然场景,对VGG-16网络的卷积层局部调整,优化主要模型参数,实现水稻害虫的智能识别,其识别的平均准确率是90.7%,实现对沙叶蝉、大螟、斑须蝽、点蜂缘蝽和白背飞虱的准确识别。研究结果显示,采用卷积神经网络技术可以实现自然场景下害虫图像的精准识别,代替人工辨认,提高水稻害虫防治率,实现实时、精准防治的目标。     

乌江流域茶叶优质栽培及生态效益研究

应用多年多点定位测试方法,对乌江流域茶园规划种植、人工生态茶园生态效益、不同条件对茶叶生化成分的影响以及主要害虫防治技术研究。结果表明,以合理规划种植、构建人工生态茶园为核心的综合技术,使乌江流域茶园水土流失基本控制、生态环境改善、主要害虫减轻、茶叶品质得以提高。     

恩施市茶园绿色防控技术集成应用

茶叶安全生产一直是茶产业生产关注的重点,而茶园病虫害绿色防治也是研究的难点。本文综述了恩施市茶园主要病虫害,概述了农业防治、物理防治、生物防治、保护和利用自然天敌、冬季清园等绿色防控技术集成应用,以期为茶园病虫害防治提供参考。     

茶园生境智慧管控技术助推广东茶产业可持续健康发展

茶园生境智慧管控技术是生态茶园建设技术的集成与提升。从茶园整个生态系统出发,以完善和提升生态系统功能、促进系统平衡稳定为目的,对茶树生长环境进行智能、系统的管控,从而提高茶叶的产量和品质。在推动生态茶园建设的过程中,通过长期的实践和探索,建立了一套适合广东生态茶园发展的茶园生境智慧管控技术,该技术主要包含茶园土壤生态调控技术、茶园生态位配置与管控技术、茶园病虫害监测预警与生态防控技术、茶园生境环境信息自动化感知技术、茶园水分智慧管控技术以及茶园生境智慧管控专家服务系统等。根据广东省各茶区的主栽品种、气候环境、土壤和植被的差异特征,合理使用茶园生境智慧管控相关技术,以最大限度发挥地方茶树品种的特色。茶园生境智慧管控新技术的应用改变了茶园种植结构,强化了生物多样性增益控害的服务功能,促进了广东省生态茶园建设,推动了广东省茶产业可持续健康发展。     

茶园病虫害智能监测系统设计

针对各种优质茶叶(有机茶、无公害茶、绿色食品茶)生产中对农药及化肥使用的要求,设计了面向茶园环境的病虫害智能监测系统,旨在通过视频监视茶园的病虫害发生,通过传感器监测影响病虫害发生的环境因子,以实现茶园病虫害的针对性防治,避免农药过量使用,保护茶园生态环境。     

广西茶园黄化原因及解决方法的研究

针对多年来广西部分茶园茶树黄化现象,探讨茶树黄化原因及解决方法。通过对茶树病虫害观察、土壤化验分析和茶树黄化矫正等研究,结果表明:除个别黄化茶园由病虫害引起外,大部分是由于土壤pH值偏高而影响对铁的吸收造成茶树黄化。而引起pH值偏高的原因有两个:一是含钙丰富的石灰岩土壤上过多施用碱性肥料使土壤趋向碱性,少施甚至没施有机肥料又使其缓冲能力下降;二是因长期使用富含钙离子的地下碱性岩石水(自来水)浇灌,导致酸性土变成碱性土。通过施用硫磺粉、硫酸亚铁、大量元素水溶肥和EDDHA-Fe肥等4种肥料进行矫正,在短期内均有效,并随用量加大效果明显。矫正后的持续性,取决于土壤酸性环境的维持时间。在不得不使用碱性水(自来水)浇灌时,采用淋水结合施用"发酵硫磺肥"的方法来保持土壤的酸性环境,可达到防止茶园返黄的目的。     

智能化技术在水稻生产全程机械化中的应用研究与发展趋势

智能控制是水稻生产全程机械化向智能化发展的关键核心技术.本文从水稻作业环节中的耕整地、种植、田间管理和收获四个方面概述分析了国内外水稻生产机具使用情况和机械化作业情况,着重阐述了智能化技术在水稻生产全程机械化中的应用研究,涵盖了耕深智能调节与自动平地技术、工厂化育秧移栽与精量直播技术、田间管理智能化技术(灌溉、施肥、除草和病虫害防治)、收获机在线监测和智能控制技术、自动导航与无人驾驶技术等.指出了制约水稻生产全程机械化向智能化发展的技术难点,并展望了其未来发展趋势,以期为智能化技术在水稻生产全程机械化中的应用提供参考.     

近红外光谱技术在茶叶品质调控中的应用

近红外光谱技术作为一种高效、准确、无损、快速的检测技术,在茶叶生产加工和品质调控方面 具有巨大的应用优势。介绍了近红外光谱技术的工作原理,综述了该技术在茶树鲜叶分级、茶叶加工过程监控、 茶叶智能化审评、茶叶品质成分快速检测和定量分析、茶叶非法添加物鉴定等茶叶品质调控环节中的研究,并 对其研究与应用前景进行了展望,以期促进该技术更好、更快地应用于茶叶标准化加工、品质智能化识别和产 地溯源。     

基于深度学习的蔬菜鳞翅目害虫自动识别与检测计数

鳞翅目害虫是蔬菜作物中最重要且常见的一类害虫。由于受到复杂田间背景,光照及害虫姿态等的影响,传统的害虫自动识别与检测计数方法准确率比较低。为实现在田间快速准确地对目标害虫进行自动识别和检测计数,分别提出了基于深度卷积神经网络的识别模型和检测计数模型。针对菜粉蝶、棉铃虫、甜菜夜蛾、小菜蛾、斜纹夜蛾这5种常见且容易混淆的蔬菜鳞翅目害虫,构建了分类识别数据集和检测计数数据集,并分别进行了实验,平均识别率达到94.5%,检测均值平均精度(mAP)达到76.6%,与传统方法相比,证明了此方法的优越性。实验结果表明,该方法对于蔬菜鳞翅目害虫的识别和检测计数是可行的,且达到了实际应用水平。     

20%查虫清水剂防治茶园主要害虫的药效

植物源农药20％查虫清水剂防治茶园主要害虫的药效试验结果表明,20％查虫清水剂对茶小绿叶蝉、茶橙瘿螨、茶尺蠖防治效果较好,持效期长,每公顷用药量5400 mL药后14d防效分别为87.3％、95.3％、94.6％,可兼治黑刺粉虱、碧蛾蜡蝉等5种害虫,对蜘蛛等5类天敌影响较小,适宜在广大茶区推广应用.     

信阳茶树主要害虫发生规律及防治措施探讨

在信阳地区生态茶园开展害虫调查,结果表明:主要害虫有茶尺蠖、茶毛虫、茶黑毒蛾、茶刺蛾、茶蓑蛾、茶小卷叶蛾。对主要害虫发生规律进行研究,并制定主要茶园害虫的综合防治技术。     

基于YOLOV3优化模型的复杂场景下茶树嫩芽识别

茶叶智能采摘的关键技术之一是待采摘嫩芽的识别,而嫩芽大小、环境光照、拍摄角度等因素都会给嫩芽的精准识别带来困难。针对复杂场景下传统茶树嫩芽识别方法准确率低的问题,文章提出一种基于YOLOV3深度卷积模型的识别方法,并通过增加SPP模块优化模型,提高模型对茶树嫩芽的识别能力。实验结果表明,YOLOV3模型和YOLOV3优化模型均能在复杂场景下实现茶树嫩芽识别,且YOLOV3优化模型的平均精度均值mAP比YOLOV3模型提高3.5百分点,达到91%,说明YOLOV3优化模型能够更好地应用于自然场景下的茶树嫩芽识别。