农作物病害症状分析

感病植物在病原物或不良环境条件干扰下,其生理、组织结构和形态上所发生的病变特征。肉眼可直接观察到的病变,称为宏观症状;借助显微镜才能辨别的病变,称为微观症状。微观症状多应用于病细胞或病组织的研究范围内,在植物的病毒病诊断上具有一定的参考价值,如观察韧皮部中有无坏死细胞,筛管和导管中有无增生结构,以及在感染病毒病的的病细胞中出现的各种内含体的形态和类型等。植物病理学主要研究植物病害的宏观症状。症状是确定植物是否发生病害并作出初步诊断的依据。但由于不同的病原和发病原因可以导致相同的症状,而相同的病原物或发病原因在不同寄主或不同环境下也可导致不同的症状,故除症状外,还须进一步鉴定病原物,并了解其寄主植物以及环境条件对症状的影响等。     

农作物病害诊断方法

介绍了利用望、闻、问、切诊断农作物病害的方法,并列举了一些实际案例,以期为更好地防治农作物病害提供参考。     

我国农作物病害防治制剂专利分析研究

从宏观分布、技术发展特点、法律状态等方面,分析了2006～2010年在我国公开的农作物病害防治制剂专利的发展态势,预测了其未来发展趋势,并对重要农作物水稻的病害防治制剂专利进行了分析,为我国防治农作物病害工作的开展提供导向和参考。     

台湾农作物病害常用杀菌剂类型

目前台湾使用的杀菌剂大部分是有机化合物,而它的作用是一种保护剂,用于防止孢子萌发和菌丝穿透入植物组织.一般台湾农业上使用的杀菌剂,包括无机杀菌剂和有机杀菌剂两类,兹分述如下:     

农作物常见病害的防治

从植物病害防治的六大方法着手,针对水稻稻瘟病、水稻白叶枯病、水稻纹枯病、水稻稻曲病、玉米大斑病、玉米黑粉病以及玉米弯孢叶斑病等病害的主要症状和防治方法进行分析和阐述。以供参考。     

2006年天津市水产养殖病害流行及分析

2006年天津市常规水产养殖品种(15种)的病害监测结果表明:共出现病害45种,其中病毒性疾病1种,细菌性疾病19种,真菌性疾病1种,寄生虫性疾病11种,有毒藻类疾病2种,水质不良致病6种,营养性疾病2种,不明原因致病3种。通过对各种流行疾病的统计及分析,揭示了天津市水产养殖病害发生的一般规律和特点,为水产养殖动物疾病的预防和控制提供了依据。     

刍议农作物常见病害的防治

在农作生产中存在一些常见的病害,要提高农作物产量,就需要有效地防治这些病害。本文主要分析了六大农作物常见病害,在对其现象进行分析的基础上,提出了相应的防止对策,以期推动农业生产的发展。     

如何诊断农作物病害

杀虫剂、杀菌剂、除草剂及植物生长调节剂在生产中一旦使用不当，就会给作物造成药害。因此，掌握农作物药害的类型及其症状，及时补救，成为安全使用农药的必备常识。     

农作物病害防治基本技术

<正>有害生物综合治理是保护农作物不受或减轻病害危害的基本技术措施。1、病害诊断正确的诊断是农作物病害防治工作的首要前提。可分为田间诊断和病原物鉴定。(1)田间诊断即以观察田间植株症状特点为主要依据,确定病害的种类。病害与伤害、虫害不同,具有病变过程。通过诊断,应区分病害属侵染性或非侵染性。非侵染性病害在田间往往成片状发生,且发病地点常与地形、土质或特殊环境有关。而侵染性病害,如患病毒病的植株则周围常有健株,在田间呈分散状态,病株     

对黑龙江省主要农作物病害发生趋势的分析

通过对1999～2003年黑龙江省主要农作物病害发生程度的调查结果进行分析,指出了黑龙江省主要农作物病害的发生特点和逐年病害加重的原因,提出了对农作物的主要病害进行防治的合理化建议。     

降低棚内湿度 抑制病害流行

棚内较高的湿度是诱发病害发生的重要因素,因此,如何降低棚室内的湿度是防治病害流行的关键。所以,生产中一定要做好以下几点。     

基于图像技术的农作物病害识别

我国是一个农业大国,每年农作物都遭受到不同程度的危害。以往对农作物病害的识别大多采用人工方式,但人工识别存在诸多不足。随着图像处理技术和模式识别在病害识别中的运用,使得农作物的病害识别向着智能化方向发展。     

农作物病害生物防治研究进展

综述了农作物病害生物防治的研究进展，包括有益微生物的利用、微生物代谢物的应用、抑病土和根系分泌物的利用、诱导寄主产生抗性和生物技术在生物防治中的应用。     

宿州市优质小麦品种病害流行危害情况调查分析

作者在2006年5月中下旬对全市30个小麦优质品种示范种植区的小麦6种主要病害进行了系统调查,对其病株(穗)率、级别、严重度等评判指标依据相关统计、分级标准进行统计,并对5县(区)17个乡镇、良繁场优质小麦生产大田开展普查,对示范种植的优质麦品种抗(耐、感)病性能进行综合评估分析,从病害流行、防控的角度为全市今后小麦生产高产攻关、丰产优质提供科学依据。     

基于卷积神经网络的农作物病害识别

【目的】农作物生长过程中,作物产量会受到各种病害影响,实现自动精准地识别农作物病害以及病害程度的测定是农作物病害防治的关键。【方法】文章设计了一种基于卷积神经网络的农作物病害的识别方法并建立了农作物病害识别模型,模型利用10种作物中常见的59种病害类型的叶片图像数据集进行训练,并对模型的训练过程和训练结果进行评估。【结果】(1)农作物病害识别模型对59种病害类型的总识别精度达到0.83,部分类别的识别率高于0.9;(2)当训练的迭代次数增加到50轮以上时,农作物病害识别模型的性能不再提升,此时数据集图像的数量对模型性能的影响较大。【结论】实验证明,利用卷积神经网络进行农作物病害识别具有较高的可行性和准确性,为农作物病害的防治打下基础。     

农作物病害发生原因及诊断方法

农作物病害是影响农作物生长发育的一个重要的因素,从植物病害的概念入手,分析了病害发生的原因和病害诊断基本方法,以供广大农技人员提供参考。     

深度学习在农作物病害识别中的研究进展

农作物病害是严重影响农业生产的关键因素之一。近年来,深度学习技术迅速发展,其在农作物叶部病害检测和识别领域的应用逐渐受到关注。本文对基于深度学习的农作物病害识别方法进行总结,分析了该技术在农作物病害识别中的应用,从田间环境、成本和数据量等方面入手探讨其需要解决的一些问题,并对其发展进行了展望,为今后农作物病害识别的深入研究与发展提供参考。