柑橘栽培管理及病虫害防治关键技术分析

柑橘栽培管理重点在于病虫害防控,为了实现绿色柑橘果品产出,也必须结合农业、物理、化学、机械化、信息化等内容以达到对病虫害的有效防治,优化并建立关键技术体系。基于此,从多方面思考问题,希望满足以先导预防、技术辅助为主的柑橘栽培病虫害防治管理,提出关键技术内容的具体应用过程。     

基于农业信息化的农业病虫害防治探究

服务"三农",推进农业现代化,是农业面向未来发展的必然要求。基于农业信息化的推进,对优化农业病虫害防治具有重要的意义。立足农业病虫害防治工作所面临的问题,从农业病虫害防治网络系统入手,阐述构建网络系统的必要性、网络系统的作用,以实现农业病虫害防治工作的现代化建设。     

营林技术在森林病虫害防治中的作用

人工林培育在林业建设中的应用,增加了森林面积,提高了林业绿化效果。但单一树种的种植,导致森林病虫害发生率增加,增加了森林病虫害防治的难度,营林技术在森林病虫害防治中的应用,有助于提升森林病虫害防治的工作效率。因此,对森林病虫害的产生原因及防治现状进行分析,并借助营林技术,提出营林技术应用的具体措施。     

森林病虫害防治中营林措施的重要性及实施探究

森林病虫害防治工作中,加快推进营林措施的有效应用,是进一步落实病虫害防治工作的重要基础。森林是重要的生态资源,营林措施的应用是当前森林病虫害防治的重要手段,也是生态防治的重要方法。因此,立足森林病虫害防治研究,分析营林措施的重要性,并从科学育苗处理、科学造林规划、科学栽培管理等方面,具体阐述了森林病虫害防治中营林措施的实施策略。     

农业病虫害防治策略简析

近年来,随着我国农业的不断发展,各种先进的技术被应用到农业生产中,有效提升了农业生产的效率,但是在农业快速发展的过程中,病虫害防治问题成为了人们关注的重点问题,注重对各种防治技术的有效应用,可促进农业的可持续发展。基于此,分析农业病虫害防治中存在的问题,探讨了农业病虫害防治技术的应用,提出了相应的病虫害防治策略,并进行了展望。     

苹果种植技术及病虫害防治技术要点

基于对苹果种植技术及病虫害防治技术的研究,阐述了苹果种植技术及病虫害防治技术应用的重要性,分析了苹果种植技术中的土壤处理、施肥、品种选择,针对苹果种植病虫害防治技术中的物理防治技术、化学防治技术、生物防治技术进行分析。     

果园沙田柚病虫害无公害防治技术探究——以广西容县为例

为了进一步研究无公害病虫害防治技术的应用,以广西容县果园沙田柚的病虫害防治为例,通过分析当地沙田柚果园病虫害的种类、发病时期以及发病原因,对无公害病虫防治技术进行了研究,同时分析了无公害防治技术应用之后,该果园的经济收益变化,希望能为其他研究工作提供一定的借鉴价值。     

基于西部地区园艺植物常见病虫害特点的生物防治措施

我国西部地区近年来园艺产业发展迅速。为了有效防治园艺植物常见的病虫害,根据中国西部的气候特点及虫种群特点,阐述了园艺植物病虫害生物防治技术的优势,并根据当前西部部分地区园艺植物病虫害的实际情况,提出了一些园艺植物病虫害生物防治技术的应用策略。实际案例表明,科学防治病虫害对提高园艺植物的产量具有显著的优势。     

通化市水稻常见病虫害综合防治措施

病虫害防治是水稻栽培中的重要环节,也是提高水稻产量和稻米质量的重要保障。随着农业现代化进程不断推进,通化市水稻栽培水平持续提高,病虫害综合防治技术得到了长足发展,多种先进防治措施得以应用,显著提升了水稻病虫害防治效果。基于此,分析水稻生育期常见病虫害的综合防治措施。     

生物技术在园林植物病虫害防治环节的实际应用

园林植物病虫害严重影响园林植物的生长,甚至可能造成园林植物的死亡。通过化学防治技术能有效降低病虫害对植物的影响,但同时也会对自然环境造成破坏,也会导致害虫天敌死亡,因此对环境影响较小的生物防治技术要广泛推广及应用。基于此,简述病虫害的分类,明确园林植物病虫害防治环节生物技术应用的意义,并提出园林植物病虫害防治环节生物技术的实际应用策略,帮助进行生物防治技术高效应用,保护园林植物生长。     

温室作物生态健康智能监护系统(GH-Healthex)的研制与测试

研制温室作物生态健康智能监护系统是为了解决目前温室环境监控系统普遍存在的自动获取的数据未与具体作物健康生育的特殊需求相结合，也未被用于病虫害的智能化防治等问题。该文报导的温室作物生态健康智能监护系统(GH-Healthex)实现了这类数据在植物健康监护和病虫害智能化防治中的利用。以番茄为研究案例，系统通过对温室环境监测数据的分析，结合作物种植知识库中番茄生长发育及其病虫害发生规律可以进行智能化决策，即当温室内出现了不利于作物生长的气象条件时，系统会自动的通过系统界面提示用户采取相应措施，以保证温室番茄的优质、高效生产。该系统提供了一个作物知识库平台，若以其他作物的种植和病虫害防治数据替代番茄数据，便能更广泛地推广应用。     

基于GIS的农作物病虫害预警系统的初步建立

该研究以建立农作物病虫害预警系统为目标,使用国产SuperMap IS.NET的GIS软件作为开发平台,以C 语言作为编程语言。该系统充分使用了GIS强大的空间分析功能和RS的快速、实时、大面积获取病虫害信息的功能,实现了GIS与RS在系统中的集成。系统最终将抽象的数据转化成清晰简明的电子地图,直观明了的显示了病虫害的发生程度和空间分布规律。该文重点介绍了此预警系统的数据库设计和系统的基本功能以及预警流程;最终,使用甘肃省庆阳地区西峰区2002年的小麦条锈病相关数据,来展示该预警系统中病害预测功能的实现过程,并获得了与实际报道相吻合的预警结果。研究表明,此预警系统能够对农作物病虫害进行分类预测,并根据预警结果对病虫害进行合理的预防和防治。     

基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型

病虫害的发生将会严重影响莲藕品质与产量,开展病害诊断与识别对藕田病虫害及时对症对病诊治、提升莲藕生产质量与经济效益具有重要意义。该研究以荷叶病虫害高效、准确识别为目标,提出了一种基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型。采用分支结构对模型的浅层特征提取模块进行改进,并在Dense Block与Transition Layer中引入Squeeze and Excitation注意力机制模块和锐化的余弦卷积,最后基于Plantvillage数据集进行迁移学习,实现了91.34%的识别准确率。该研究实现了对荷叶腐败病、病毒病、斜纹夜蛾、叶腐病、叶斑病的识别,并将改进后的模型推广应用于基于无人机图像的藕田病虫害检测,实现了病害分布可视化,可对莲藕病虫害的智能化防治提供有益指导。     

多因子空间插值模型在农作物病虫害监测预警系统中的构建及应用

农作物病虫害监测预警系统中，监测站点数量一般较少，监测的数据非常有限。因此，利用有限的病虫害监测数据，展现病虫害的整体空间分布情况及其时空变化，迫切需要建立符合病虫害发展规律的空间插值模型。该文在结合各类空间插值算法优点的基础上，考虑农作物病虫害空间插值的特殊性，提出了基于空间方位关系、拓扑关系、距离关系以及自然气候条件影响的多因子插值模型。在广东省各县区分布图的基础上，利用空间方位关系、拓扑关系、距离关系等三类最基本的空间关系，确定各县区的空间相互影响因子，并将各种自然气候条件，如：气温、气候、风向、风速等纳入到影响因子中，构建插值模型，然后在已有部分县区测报站的病虫害数据的基础上，利用插值模型内插出其他县区的病虫害数据，展示病虫害对周围环境的影响，以及病虫情的传递速度，实现病虫害的监测预警。     

上海水稻主要病虫害灾变预警系统的研究与应用

本研究选取沪郊主要病虫害历史资料,以Internet为系统平台,运用网络地理信息系统（Web-GIS）、ASP网络编程、网络数据库、人工智能和网络多媒体技术等现代化信息系统开发手段,建立了基于Internet的上海地区水稻主要病虫害灾变预警系统,该系统具有病虫GIS、病虫预测、数据传输、病虫诊断、实时发布、电视预报和远程教育等功能。     

陇西县玉米病虫害种类及农药使用情况调查

为掌握玉米病虫害发生种类和农药使用情况,制定玉米病虫害防治规范。采用定点调查方法,对陇西县玉米病虫害及农药使用情况进行了调查。调查发现,该县玉米主要病害有茎基腐病、锈病、大斑病和小斑病,虫害有玉米螟、蚜虫、红蜘蛛、蓟马、黏虫和地下害虫等。将农药使用情况录入全国农药信息管理系统进行分析,表明在玉米整个生育期,按其类型,除草剂用量最大,其次为杀虫剂和杀菌剂,生长调节剂用量最小;按毒性,低毒农药用量最大,其次为中毒农药,微毒农药用量最小;按种类,以化学农药为主、生物农药为辅;按农药成分,辛硫磷、莠去津用量较大。     

基于Access的烟草病虫害信息管理系统

为实现烟农对烟草病虫害信息的管理,在Windows环境下,使用Access开发了烟草病虫害信息管理系统。该系统具有烟草病虫害信息的输入、删除、修改、查询等功能,系统不仅界面友好、易学易用,且系统稳定,具有功能全面等优点。     

茶树病虫害识别防治信息教学系统开发

系统应用VB6.0开发茶树病虫害识别防治信息教学系统,具有系统界面友好、使用方便的特征。系统共收入77种茶树病虫害的文字描述及图片信息,其中病害24种,叶部病害11种,枝部病害8种,根部病害5种;虫害53种,食叶性害虫24种,刺吸式害虫18种,钻蛀性害虫7种,地下害虫4种。该系统通过安装向导创建安装程序后即可使用,适合各级农业服务中心、基层农技培训学校和广大茶农及科研人员信息查询。     

基于GIS的苹果病虫害管理信息系统

以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的，设计开发了基于GIS的苹果病虫害管理信息系统。系统以GIS技术、人工神经网络技术和Internet 技术为支撑，包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。在基础数据处理子系统中，系统具有数据获取、数据导出、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能；在苹果虫害预测预报子系统中，系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能；在病虫害网络发布系统中，系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能；系统提供的算法可以较好地预测苹果病害的发生程度。系统作为一种工具软件可以为果树病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。     

基于多流高斯概率融合网络的病虫害细粒度识别

为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等问题,该研究利用农业物联网中多种设备终端获取12.2万张181类病虫害图像,并提出了基于多流概率融合网络MPFN(Multi-stream Gaussian Probability Fusion Network)的病虫害细粒度识别模型。该模型设计多流深度网络并行的细粒度特征提取层,挖掘可区分细微差异的不同级别局部特征表达,经过局部描述特征聚合层和高斯概率融合层的整合优化,发挥多模型融合信息互补及置信耦合的优势,既可以有效区分不同类病虫害的种间微小差异,又可容忍同类病虫害种内明显差异干扰。对比试验表明,该研究MPFN模型对各类病虫害的平均识别准确率达到93.18%,性能优于其他粗粒度及细粒度深度学习方法;而平均单张处理时间为61ms,能够满足农业生产实践中物联网各终端病虫害细粒度图像识别需求,可为智能化病虫害预警防控提供技术应用参考,进而为保障农作物产量和品质安全提供基础。