脱叶催熟剂对棉花产量影响及应用效果分析

为了研究脱叶催熟剂欣噻利对棉花产量影响及其应用效果,本试验设计了2个播种密度、2个施用量,对棉花产量、脱叶率、开絮率、纤维品质进行比较分析。结果表明：密度为112500株/hm²、用量2700 m L/hm²处理霜前皮棉、籽棉总产最高;密度为82500株/hm²、用量1800 mL/hm²处理衣分最高;欣噻利对各处理的子指、株高、第一果枝高度、果枝数无明显影响。脱叶方面,密度为82500株/hm²时,各处理脱叶效果较好,上部、中部叶片脱叶率达到100%;112500株/hm²各处理脱叶率92%以上。催熟方面,密度为82500株/hm²时,各处理的开絮率整体高于112500株/hm²。欣噻利对棉花纤维品质有一定影响,主要表现为上半部平均长度、断裂比强度略有下降。综合来看,棉花脱叶催熟剂欣噻利的应用效果较好,在机械化采收前或秋季棉花旺长不能正常成熟时,可以及时适量使用。     

麦后直播棉花脱叶催熟试验研究

为解决麦后直播棉花熟期迟的问题,现通过喷用不同药剂对其脱叶催熟,使其提早成熟,便于采收。结果表明:试验的4种脱叶催熟剂均有脱叶催熟效果,其中乙烯催熟效果更为明显。     

几种棉花脱叶剂脱叶效果及对棉花产量的影响

一、材料与方法1.试验地点试验设在农13师红星2场4连3支西3斗条田。2.供试药剂供试药剂有3种。处理1,脱吐隆540克/升悬浮剂;处理2,瑞脱龙80%噻苯隆可湿性粉剂;处理3,佰脱隆80%噻苯隆可湿性粉剂。3.试验设计试验设3个处理,每个处理1.3公顷,不设重复。在9月23日机力喷雾,施药前在每个处理随机选择     

脱叶催熟剂用量对不同棉花品种脱叶效果及产量构成与品质的影响

[目的]探明河北棉区脱叶催熟剂适宜用量,为棉花机械化收获提供理论依据。[方法]试验采用裂区设计,3次重复,主因素为棉花品种,选用冀228和327品系,副因素为脱叶催熟剂用量,设置噻苯隆300g·hm~(-2)+乙烯利2 400g·hm~(-2)(T1)、噻苯隆600g·hm~(-2)+乙烯利2 400g·hm~(-2)(T2)、噻苯隆900g·hm~(-2)+乙烯利2 400g·hm~(-2)(T3)共3个用量梯度,以喷施清水为对照(CK),分别于2017年和2018年喷施10d、20d后调查脱叶率、吐絮率,收获期测定吐絮铃单铃重、衣分、纤维品质与籽棉产量。[结果]随脱叶剂噻苯隆用量增加,脱叶率显著提高(2018年327系除外),其中T2与T3喷施20d后脱叶率均超过90%(T2处理2017年冀228除外),达到机采要求;但噻苯隆不同用量对吐絮率、单铃重及籽棉产量等影响不显著。不同年份间脱叶催熟效果差异较大,迟发晚熟年份(2017年)脱叶效果较差,但催熟效果明显,冀228与327系棉花产量分别提高4.5%～11.0%和4.4%～12.4%,早发早熟年份(2018年)脱叶效果较好,但棉花产量有所降低;327系对脱叶催熟剂敏感性高于冀228,2年结果趋势一致。[结论]脱叶催熟剂的用量需综合考虑喷施时棉花本身所处的生理状态,对于早熟品种、早发年份噻苯隆用量600g·hm~(-2),晚熟品种、晚发年份噻苯隆用量900g·hm~(-2),配合乙烯利2 400g·hm~(-2)使用,可达到较好的脱叶催熟效果,满足机采需求。     

化学打顶后使用外源物质对棉花脱叶催熟及产量品质的影响

为了探究化学打顶条件下,不同外源物质对棉花脱叶催熟和产量品质的影响,以新陆早67 号为材料,于2019 年在新疆呼图壁县大丰镇进行田间试验,采用裂区区组试验设计,于化学打顶后叶面喷施3种剂量的4种外源物质：缩节胺（75、150和225 g·hm^-2）、烯效唑（150、300和450 g·hm^-2）、芸苔素（0.375、0.75和1.125 g·hm^-2）和赤霉素（150、300和450 g·hm^-2）,以清水为CK处理,调查不同处理棉花的脱叶率、吐絮率及产量和品质性状。结果表明,在化学打顶基础上喷施不同外源物质均对棉花的脱叶吐絮有增效作用,脱叶率和吐絮率分别较CK提高了5.05%~17.59%和11.61%~32.87%,对挂枝率的影响不显著。中剂量芸苔素处理（0.75 g·hm^-2）的脱叶效果最好,脱叶率达到95.33%;低剂量芸苔素处理（0.375 g·hm^-2）的催熟效果最佳,吐絮率达到98.11%。各处理对棉花产量及品质均有显著影响,中剂量芸苔素处理（0.75 g·hm^-2）的籽棉产量最高,较CK显著提高了19.27%;中剂量赤霉素处理（300 g·hm^-2）的棉花在纤维品质方面表现最佳。中、低剂量的芸苔素处理（0.375~0.75 g·hm^-2）和中、低剂量的赤霉素处理（150~300 g·hm^-2）可以对化学打顶后棉花的脱叶催熟起到增效作用,有效提高棉花籽棉产量,对棉花纤维品质的优化效果较好。     

二次脱叶棉花脱叶效果及对产量的影响

<正>一、试验目的明确棉田施用2次脱叶剂后棉花的脱叶效果及对产量的影响,为农业生产中大面积推广应用提供依据。二、试验条件1.供试作物供试棉花品种为中棉49号。2.环境条件试验地选择在33团农试站3-9南1毛1条,前茬棉花。2013年3月28日播种,采用双大膜覆盖,株行距配置为(66+10)厘米×9.5厘米;667米2理论保苗18 460株,实际保苗14 768株,收获株数10 382     

脱叶剂对两种机采模式下棉花脱叶效果及纤维品质的影响

为筛选昌吉棉区适宜的脱叶剂和机采模式,以中棉M02为试验材料,采用随机区组设计,设置了一膜六行宽窄行机采模式M1（10 cm+66 cm+10 cm+66 cm+10 cm+66 cm）和一膜三行等行距机采模式M2（76 cm+76 cm+76 cm）,5个脱叶剂处理：T1（脱吐隆+乙烯利）、T2（瑞娇+乙烯利）、T3（瑞脱龙+乙烯利）、T4（阔笑+乙烯利）、T5（赛得利+乙烯利）,研究了不同脱叶剂对两种机采模式下棉花脱叶效果及纤维品质的影响。结果表明：不同脱叶剂处理均显著提高了脱叶率和吐絮率,且不同脱叶剂对两种机采模式下棉花的脱叶效果一致;脱叶剂对同一机采模式下的产量影响不显著,对单铃重和衣分等产量构成因素以及纤维品质的影响较小;M2机采模式下的脱叶率、吐絮率、平均单株铃数均显著高于M1机采模式,但产量却显著降低,说明供试品种在M2机采模式下虽然单铃重和单株铃数得到一定的增加,但是不能弥补因密度降低对产量的影响,这可能与棉花品种和脱叶剂的使用技术相关。因此,M2机采模式虽然有利于提高机采棉品质,但在昌吉棉区推广应用需充分考虑品种、密度和产量之间的协同效应。综合考虑,T1、T2和T3更适宜在昌吉棉区推广应用。     

棉花脱叶剂喷施方法试验

为了筛选出适合我区推广应用的脱叶剂+乙烯利最佳田间组合剂量,133团农业技术推广站在2012年进行了脱叶剂试验,旨在得到大田分次使用脱叶剂的施用方法,为今后推广机采棉科学合理使用脱叶催熟剂提供依据。一、材料与方法1.试验地概况试验地选在133团12连29轮8号地内,前茬为棉花。参试棉花品种为703品系。棉田株行距配置为(66+10)厘米×10.5厘米。试验地4月16日播种,田管措施同大田。     

脱叶剂对两种机采模式下棉花脱叶效果及纤维品质的影响

为筛选昌吉棉区适宜的脱叶剂和机采模式,以中棉M02为试验材料,采用随机区组设计,设置了一膜六行宽窄行机采模式M1（10 cm+66 cm+10 cm+66 cm+10 cm+66 cm）和一膜三行等行距机采模式M2（76 cm+76 cm+76 cm）,5个脱叶剂处理：T1（脱吐隆+乙烯利）、T2（瑞娇+乙烯利）、T3（瑞脱龙+乙烯利）、T4（阔笑+乙烯利）、T5（赛得利+乙烯利）,研究了不同脱叶剂对两种机采模式下棉花脱叶效果及纤维品质的影响。结果表明：不同脱叶剂处理均显著提高了脱叶率和吐絮率,且不同脱叶剂对两种机采模式下棉花的脱叶效果一致;脱叶剂对同一机采模式下的产量影响不显著,对单铃重和衣分等产量构成因素以及纤维品质的影响较小;M2机采模式下的脱叶率、吐絮率、平均单株铃数均显著高于M1机采模式,但产量却显著降低,说明供试品种在M2机采模式下虽然单铃重和单株铃数得到一定的增加,但是不能弥补因密度降低对产量的影响,这可能与棉花品种和脱叶剂的使用技术相关。因此,M2机采模式虽然有利于提高机采棉品质,但在昌吉棉区推广应用需充分考虑品种、密度和产量之间的协同效应。综合考虑,T1、T2和T3更适宜在昌吉棉区推广应用。     

棉花脱叶剂的田间效果筛选

[目的]主要研究卫绿环脱叶剂在田间应用中的脱叶效果及其对单铃重、衣分、纤维长度、马克隆值和产量的影响.[方法]田间小区试验测定.[结果]喷施卫绿环脱叶剂20 d后平均脱叶率可达93.2;,略高于瑞脱龙,与脱吐隆脱叶效果大致相近.喷施卫绿环脱叶剂对棉花单铃重、衣分、纤维长度、马克隆值和产量无显著影响,卫绿环脱叶剂适宜在机械采棉中应用.[结论]喷施卫绿环脱叶剂脱叶效果好,价格适中,适宜在机采棉地区大面积推广.     

无人旋翼机航空施药有效喷幅确定方法比较

针对无人旋翼机航空施药存在喷雾不均、施药效果差的问题,利用雾滴密度判定法、最小变异系数判定法和50%有效沉积判定法在静风条件下对单旋翼无人机航空施药时的喷雾幅宽和喷雾均匀性进行研究,结果表明:1)最小变异系数法得到的有效喷幅最小,仅为1.8m,沉积分布均匀性最好,变异系数仅为2.1%;2)雾滴密度判定法得到的有效喷幅最大,为3.9m,沉积分布均匀性也最差,变异系数为19.3%。3)通过最小变异系数判定法分析发现,药液沉积分布变异系数随着有效喷幅宽度的增加呈现先减小再增加的趋势,当有效喷幅超过一定值后,有效喷幅宽度与沉积分布变异系数成线性正相关。     

无人机技术在油气管道巡护中的应用

中国长输油气管道具有运行里程长、分布范围广、沿线环境复杂等特点,提高管道安全管理水平,尤其是有效的线路巡护,对于减少管道安全事故、降低管道安全风险、保障管道平稳安全运行具有重要意义。受油气管道沿线地理条件限制和自然环境影响,传统的人工巡护方式表现出一定的局限性,制约了巡护质量和效率。为了解决该问题,研究利用无人机技术对油气管道进行巡护的方法,并结合油气管道企业实际情况开展了可行性验证。结果表明:无人机巡护技术可以有效地弥补人工巡护方式的不足,同时降低巡护成本,提高巡护效率,能够促进油气管道企业现代化管理水平的提升,是未来管道巡护发展的重点方向。     

利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取

无人机遥感技术在树木参数获取中具有重要作用。为探讨利用无人机高分辨率影像提取树高的可行性,本文选择邱集煤矿矿区森林公园为研究区,采用Pix4D软件对无人机采集的高分辨率影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;利用最大类间方差法将三维点云分割为树木点云及树下地面点云两部分,由此提取树木顶端高度和地面平均高度,并将地面平均高度视为树木根部的高度,得到树木高度。研究表明:最大类间方差法能够准确分割树木点云和地面点云;利用无人机高分辨率影像进行树高提取是可行的,树木高度测量绝对误差小于80cm、相对误差绝对值最大为16.2%、标准误差为36.3cm;同时,树冠的形状会对树高测量造成影响,阔卵形树冠的法国梧桐和圆锥形树冠的圆柏高度标准误差分别为29.2和50.9cm,两者树高测量值与真实值决定系数分别为0.9920和0.8894,阔卵形树冠的法国梧桐测高精度明显高于圆锥形树冠的圆柏测高精度。      

基于文献计量的全球农用无人机研发应用比较

为全面掌握全球农用无人机的研发态势,对2000—2019年Web of Science数据库中的论文和Derwent数据库中的专利进行分析。结果显示:中国、美国、西班牙、德国、日本和印度是农用无人机研发的主要国家;无人机论文数量前五强机构均来自中国,专利数量前五强机构以美国的公司为主,但农用无人机及植保无人机专利数量前五强机构来自中国的最多;中国在植保无人机研究中占据主导地位,论文和专利数量占全球的比例分别为61%和78%;农用无人机重要论文的产出国为西班牙和美国,而重要专利的产出国为美国和中国;农用无人机研发关注作业系统、测控系统和方法原理等方面,其中植保无人机研发侧重于作业系统和部件;农用无人机在遥感监测、长势监测与估产、植物保护中有广泛应用,在畜禽监管、播种授粉、农业灌溉等方向也逐步得到推广。作业对象信息特征的提取和分析是农用无人机推广应用的关键,未来的研发既要关注终端的作业设备研究,还要深入开展作业对象表型的研究,开发出高敏感度的传感器,适应精准农业的要求。     

基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统的研究

【目的】针对传统的植保无人机喷雾作业时化肥农药浪费大,利用率低,造成环境污染的问题,研制一种基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统。【方法】利用中值滤波算法对田间航拍图像进行去噪,采用分层K_means硬聚类算法实现对农田航拍图像的分割,提取非作物区域的颜色、纹理特征空间的22个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的17个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对非作物区域图像进行识别,并根据识别结果控制喷头,实现精准喷雾。【结果】测试样本的识别率可达为76.56%,在无干扰风场情况下,当P_阀为10%时,减施率可达32.7%。【结论】本系统为农业航空精准喷雾控制技术的应用提供了参考方向和决策支持。     

微型无人机林火监测系统的设计与实现

为探索林火监测的新手段,提高森林安全管理水平,将实时视频传输和计算机技术相结合,研制了林火监测任务设备．并与无人机飞行平台共同构成了微型无人机林火监测系统。以林区火场影像为样本．像素RGB值为分类依据．使用统计产品与服务解决方案软件进行聚类分析．得到基于颜色特征的烟雾识别模型。该模型经过光谱特性改进和消噪处理后．对于试验影像的烟雾识别率在77％以上。利用该模型．系统可在飞行中实时完成对地面火情的探测并给出报警提示。在飞行试验的基础上,提出无人机林火监测系统的飞行作业流程．并讨论了系统运行的经济性和目前存在的问题。无人机林火监测系统同样可用于林区气象探测、可燃物和病虫害调查等方面．切实提高林区管理的技术水平。图5表2参14     

基于无人机的田间地膜识别算法研究

为了满足基于机器视觉的田间地膜智能识别要求,对垂直拍摄的6叶期单垄单行烟田图像进行研究,分析图像中地膜、烟苗和土壤的RGB和HSV分量的直方图,发现B分量和V分量采用阈值分割法能分割出地膜。对地膜图像进行手动阈值分割、迭代阈值分割、大律法分割和基于遗传算法的最大熵值法等分割算法比较,发现迭代阈值分割算法目标识别率最高,为71%,且处理过程用时较短。通过对无人机不同飞行高度下地膜识别情况分析,发现50 m飞行高度下的地膜识别率最高,为80.06%,地膜识别面积为246.83 m²,地膜覆盖率为30.12%。该研究为残膜的智能识别提供方法和参考。     

Effects of planting patterns on yield,quality, and defoliation in machine-harvested cotton

The aim of this study was to elucidate the effects of different machine-harvested cotton-planting patterns on defoliation, yield, and fiber quality in cotton and to provide support for improving the quality of machine-harvested cotton. In the 2015 and 2016 growing seasons, the Xinluzao 45(XLZ45) and Xinluzao 62(XLZ62) cultivars, which are primarily cultivated in northern Xinjiang, were used as study materials. Conventional wide-narrow row(WNR), wide and ultra-narrow row(UNR), wide-row spacing with high density(HWR), and wide-row spacing with low density(LWR) planting patterns were used to assess the effects of planting patterns on defoliation, yield, and fiber quality. Compared with WNR, the seed cotton yields were significantly decreased by 2.06–5.48% for UNR and by 2.50–6.99% for LWR, respectively. The main cause of reduced yield was a reduction in bolls per unit area. The variation in HWR yield was –1.07–1.07% with reduced bolls per unit area and increased boll weight, thus demonstrating stable production. In terms of fiber quality indicators, the planting patterns only showed significant effects on the micronaire value, with wide-row spacing patterns showing an increase in the micronaire values. The defoliation and boll-opening results showed that the number of leaves and dried leaves in HWR was the lowest among the four planting patterns. Prior to the application of defoliating agent and before machine-harvesting, the numbers of leaves per individual plant in HWR were decreased by 14.45 and 25.00% on average, respectively, compared with WNR, while the number of leaves per unit area was decreased by 27.44 and 36.21% on average, respectively. The rates of boll-opening and defoliation in HWR were the highest. Specifically, the boll-opening rate before defoliation and machine-harvesting in HWR was 44.54 and 5.94% higher on average than in WNR, while the defoliation rate prior to machine-harvesting was 3.45% higher on average than in WNR. The numbers of ineffective defoliated leaves and leaf trash in HWR were the lowest, decreased by 33.40 and 32.43%, respectively, compared with WNR. In conclusion, the HWR planting pattern is associated with a high and stable yield, does not affect fiber quality, promotes early maturation, and can effectively decrease the amount of leaf trash in machine-picked seed cotton, and thus its use is able to improve the quality of machine-harvested cotton.     

小型无人机振动特性对超声波传感器的影响

【目的】安全避障是目前无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)领域迫切需要解决的一个难题,利用超声波传感器是无人机避障的重要手段之一,针对无人机飞行过程中机械振动的特性以及对超声波测距传感器的影响进行了研究,以提高超声波测距传感器的精准度,改善无人机作业稳定性。【方法】通过采集无人机不同油门开度的振动数据,进行多信号分析,得到无人机振动强度的空间和频域分布,并根据振动强度的空间分布,测定无人机振动对于超声波测距传感器的误差影响。【结果】随着离无人机中心距离的增加,无人机机臂上振动强度的空间分布存在减弱和加强交替出现的现象,离无人机中心最远处出现最大振动强度;振动幅度随着频率的增加而降低;无人机在载桨运行过程中对于机载超声波测距传感器水平测距影响最大,最大误差达到0.69 m,垂直方向的误差最大为0.20 m。【结论】随着离无人机中心距离和油门的增大,振动强度增大;调整传感器的振动频率可以减少无人机振动对传感器的影响。本研究结果为超声波传感器在农业无人机安全避障方面的应用提供了参考。