基于无人机多光谱影像的病害棉田产量损失估算

该研究利用无人机多光谱遥感影像对棉花黄萎病造成的产量损失进行估算,为棉花黄萎病预防和防治提供依据。对病害棉田进行调查,获取无人机多光谱影像及地面产量损失数据,利用相关系数法及灰度值标准差法分别筛选识别病害棉株的最佳植被指数、最佳波段组合;基于筛选的结果建立棉田综合影像（最佳波段组合与差值植被指数综合影像）,利用支持向量机径向基核函数分类法对病害棉田原始影像和综合影像进行产量空间分布分析及产量损失估算。结果表明,无人机多光谱影像识别病害棉田的最佳植被指数、最佳波段组合分别是差值植被指数（相关系数为-0.86）、波段B3（550～10 nm）、B5（656～10 nm）、B8（800～10 nm）的波段组合(B3-B5-B8)（最佳指数因子为153.44）;综合影像较原始影像更能准确识别病害棉田产量空间分布情况（总体精度为96.64%,Kappa系数为95.61%）,不同病害严重度（健康b0、轻度b1、中度b2、重度b3、极严重b4）对应棉田面积比例分别为7.81%、23.78%、29.20%、13.92%、17.43%;综合影像对病害棉田产量损失量估算效果最好,不同病害严重度（b0、b1、b2、b3、b4）对应棉田产量损失率分别为0、22.80%、31.32%、49.02%、76.33%,预估籽棉损失量达4 260.01 kg,损失率为49.16%,皮棉损失量达2 267.18 kg,损失率为54.51%。与病害胁迫棉田产量损失估算值相比,实际棉田籽棉损失率高6.28%,皮棉损失率高4.48%。病害胁迫棉田产量估算值与实际棉田收获值差异不显著,能够准确实现病害棉田产量损失估算。研究结果可为无人机遥感监测作物病害造成的产量损失提供理论依据和参考。     

无人机施药技术在农业生产中的应用研究现状及展望

在农业生产中,药剂调控作物生长和药剂防控作物病虫草害一直是重要的农业措施。随着农业中农药使用量逐年增加,传统施药器械和技术的弊端日渐凸显,无人机作为一种新型的施药器械应运而生。近年来,无人机施药技术在我国发展迅速,逐渐成为主要的施药方式,大有替代传统农机施药的趋势。本研究从无人机基本构造入手,介绍农业无人机在世界各农业大国中的发展概况,总结农业无人机在实际发展中的优势,从路径规划、不同控制方式喷洒效果、避障技术、精准施药、雾滴沉积、夜视功能等6个方面阐明无人机施药的关键技术,汇总农业无人机在作业过程中的影响因子,对无人机喷施不同药剂(脱叶剂、杀虫剂、杀菌剂、除草剂、植物生长调节剂)以及撒播技术进行梳理总结,分析无人机施药发展过程中面临的主要问题：续航能力弱、标准规程不健全、配套药剂研发不足、推广培训局限等,并针对以上问题提出相应措施。此外,还阐述了大数据施药专家系统、生物防治、多机合作、一机多能、公共场所消杀等未来发展大趋势,以期为无人机施药技术在农业中的应用提供借鉴和参考。     

抗旱剂对棉花生长发育和产量、品质的影响研究

为探明干旱胁迫下不同抗旱剂对棉花生长发育各项指标的影响,设置K1(黄腐酸钾)、K2(植物蛋白免疫剂)、K3(含氨基酸水溶肥)3种类型抗旱剂和A1(蕾期)、A2(蕾期+花期)、A3 (花期)3种喷施时期组合的小区试验,定量分析不同处理对棉花农艺性状、干物质量、叶面积指数、根冠比、根系形态指标及产量和品质的影响,明确3种抗旱剂和喷施时期的最优组合。结果表明：K1A1、K1A3和K3A1处理的株高、果枝台数、蕾数、花数、叶龄分别为70.2、68.8、68.9 cm, 7.9、7.7、7.7台,5.9、5.8、5.9个,1.3、1.3、1.3个和13.7、13.9、13.7,3个处理株高、果枝台数、蕾数及叶龄均显著高于对照且优于其他处理;K2A3处理的干物质量为4.3 t·hm^-2,K2A1叶面积指数为2.8,K1A1、K3A2处理的根冠比分别为0.156、0.156,与对照差异显著,且均优于其他处理;K1A1处理的根长、根面积分别为36.9 cm、0.63 mm²,K2A1处理根直径为0.95 mm, K3A3处理根体积、根面积分别为26.9 cm...