水稻种植面积

摘要： 黑龙江五常大米素有"千年水稻,百年贡米"之美誉,受到诸多商家和消费者的追捧。然而,目前市场上售卖的五常大米却真假难辨,价格也是参差不齐。据业内人士透露,真的五常大米产量很少,市场上流通的近九成都是假货。有关方面亟须制定专门的市场标准,从源头上为优质口粮筑起一道保护屏障。劣币驱逐良币黑龙江省的水稻种植面积达5700多万亩,然而近几年稻农却因好米卖不出好价而心焦不已。望着地里的水稻,黑龙江省五常市小山子镇双兴村新立屯的稻民孙银成既喜也忧,喜的是水稻产量再创新高.

摘要： 寒地水稻施用叶面肥是提高产量和品质的主要技术之一,水稻种植面积受到各方面条件的制约,增加单产成为保障水稻总产量稳定或增产的关键措施。大量研究表明,叶面肥能与根部营养相互配合,突破地力限制,为水稻后期生长提供必要营养,起到提升品质、促进早熟、增加产量的作用。通过在保证水稻根部营养的基础上,对比不同叶面肥的应用效果,并为叶面肥的应用提供科学依据。

摘要： 大米是日本人的主食,水稻生产是日本农业的根本。随着日本的大米消费量减少,日本水稻的种植面积和总产量呈现逐年减少的趋势。水稻种植面积从1967年的314.9万公顷减少到2020年的146万公顷,水稻种植农户从1965年的488.5万户减少到2020年的69.9万户,水稻生产量(糙米)从1967年的1426万吨减少到2020年的776万吨。因此,日本的谷物烘干机生产量也随之变化,生产台数从2004年的28,761台减少到2021年的11,088台。另一方面,大米的消费需求从要求量多、便宜转变到追求安全、美味、健康,日本的稻谷烘干技术也从起初只考虑降水效率,逐步发展到同时注重烘干品质、节能、智能化。

摘要： 水稻是我国第一大口粮,种植面积4.5亿亩,约占粮食总面积30%,总产4,000亿斤以上,约占粮食总产量40%,同时也是植保用药量最大的粮食作物,占农药使用总量的18%,拥有巨大市场潜力。封闭除草:有望成为市场主流水稻是使用除草剂种类最多的作物,2019年稻田除草剂占除草剂使用总量12.5%,占水稻农药使用总量的36%。

摘要： 盘锦市是辽宁省的水稻主产区,据统计,盘锦市的水稻种植面积约为160万亩,水稻稻瘟病是当地水稻的主要病害之一,种植者急需高效植保产品及配套解决方案来防治病害,并实现增产增收。随着锐收®系列的加入,巴斯夫施乐健®绿色增产方案大家族迎来了新成员。而不论是先进人家族的“前辈”苞卫®,还是初来乍到的锐收谷瑞®、锐收佳美®都凭借优异性能为粮食绿色增产贡献出了重要力量。

摘要： 水稻是我国第一大口粮,据统计,全国水稻种植面积为4.5亿亩,约占粮食总面积30%,总产4000亿斤以上,约占粮食总产量40%:同时,水稻也是用药量最大的粮食作物,占农药使用总量的18%。而长江中下游稻区水稻播种面积接近全国50%.产量超过全国的一半.用药量占到水稻总量的60%~70%。

摘要： 准确且及时获取大范围的水稻种植空间分布及其动态变化信息对科学指导水稻生产、合理分配水资源以及监测大气环境变化等具有重要意义.以湖南省为研究区,在提取MODIS陆地水分指数(land surface water content index,LSWI)和增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)时间序列数据集并对其进行去噪处理的基础上,根据水稻的LSWI和EVI时序变化特征建立了水稻种植面积决策树提取模型,并对模型精度进行了评价;基于该模型提取了湖南省2000—2016年间水稻种植面积信息,分析了其时空变化特征.研究结果表明,构建的研究区水稻种植面积提取模型总体分类精度为90.2％,Kappa系数为0.74;与统计报表数据相比,平均相对误差为13.6％,可适用于大范围长时间序列水稻种植面积的高效提取.湖南省年均水稻种植总面积为344.12万hm2,其中单季稻面积为102.41万hm2,主要分布在洞庭湖平原;双季稻面积为241.71万hm2,主要分布在湘中偏北部地区(主要为岳阳、益阳、常德、长沙、株洲、湘潭、娄底等市县).近17 a间,湖南省水稻种植面积变化情况可分为3个阶段,分别为在2000—2004年间减少了73.2万hm2,在2005—2010年间呈相对稳定小幅度回升状态,在2011—2016年间增加了29.55万hm2,但总体上呈减少趋势,共减少了58.22万hm2.

摘要： 利用多时相遥感数据提取水稻种植面积是一种快速、高效的方法,但在高空间分辨率的遥感数据源中很难在一个作物物候期内获取多时相影像,高分一号卫星(GF-1/WFY)在16 m分辨率上实现了较高的时间分辨率,但由于存在混合像元,阈值分割尺度的设定会影响水稻面积提取精度.针对此类问题,混合像元分解模型可以有效排除异质地物的干扰.本文以GF-1/WFV遥感影像为数据源,选取银川平原水稻集中分布区破碎化程度不同且仅含有田间作业路和水稻的3个水稻样地作为实验区.首先,利用水稻分蘖期水体特征与孕穗期植被特征较为突出的特点,通过阈值法分类初步获取水稻的空间分布范围;然后在地表反射率遥感影像上选取田间作业路和水稻端元波谱曲线.结合线性混合像元分解模型,根据水稻丰度比例提取最终的种植面积.最后利用高空间分辨率的高分二号遥感影像对提取结果进行精度验证.结果表明,耦合两种方法提取水稻面积的面积精度为96.33％,比阈值法提取水稻面积的精度提高了14.63％,有效地排除了田间作业路对水稻面积提取精度的影响,为农作物种植面积信息的精确提取提供参考.

摘要： 本发明属于水稻种植技术领域，具体涉及一种水稻种植高效氮肥增效剂，并进一步公开其用于水稻种植的应用。本发明所述氮肥增效剂，以瓦松水提取物和威灵仙乙醇提取物为有效成分，利用植物提取物含有的适宜的有机物质混合物，可改良土壤的理化性状，提高土壤对氮素的吸附性能；尤其是所述瓦松提取物和威灵仙提取物中含有的有机物质能够有效抑制土壤中亚硝化细菌等微生物的活性，减少氮肥的损失情况，显著提高施加的氮肥的氮素利用效率，进而有效提高水稻的产量；相比于现有技术中已知的化学类氮肥增效剂，其具有近似或更显著的增效优势；并且，整个植物资源来源丰富、操作简便、成本较低，农业推广性较高。

摘要： 一种提高盐碱地区水稻种植成活率的水稻种植方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在播种前挖排水沟，就是在秧田周围挖一圈深沟，分不同时期对水稻进行节水栽培，具体方法：1)在返青期时，控制水层在3‑4cm，返青期至分蘖初期前保持3～4cm水层；2)在分蘖期时，控制水层在1.5cm，分蘖初期至孕穗期保持1.5cm水层；3)在抽穗期时，维持水层在3cm，抽穗期维持3cm水层；4)在灌浆期采用干干湿湿，以湿为主的灌溉方式，即灌一次浅水，3‑4天自然浇干，湿润3‑4天，再上新水，比常规水稻种植延长一天灌水。

摘要： 本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种综合物候和遥感大数据的水稻种植及其面积估算方法。方法包括：获取水稻的不同生长期的高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像，并基于遥感影像计算水稻的不同生长期的归一化植被指数和归一化水体指数；基于水稻的不同生长期的归一化植被指数建立水稻的物候曲线；基于物候曲线初步确定水稻的种植区域；基于水稻的不同生长期的归一化植被指数和归一化水体指数确定水稻在各生长期的归一化水稻指数；基于水稻在各生长期的归一化水稻指数确定水稻信息指数；基于水稻信息指数计算水稻在种植区域的面积。本发明用以解决现有技术中无法精准获取水稻种植区域和面积的缺陷。

摘要： 本实用新型涉及自动播种设备技术领域，且并提出了一种小面积水稻种植用自动化播种设备，包括播种机、料斗、松土犁刀、转动犁刀，所述播种机的底部内侧转动连接有转动臂一，所述转动臂一的与播种机转动连接的一端固定连接有第一齿轮，所述第一齿轮的表面设置有光滑面，所述播种机的内部滑动连接有可与第一齿轮啮合的齿杆，所述播种机的内部设置有一端与之铰接另一端与转动臂一铰接的伸缩杆。该小面积水稻种植用自动化播种设备，通过设置伸缩杆、转动臂一、第一齿轮、光滑面、齿杆、第二齿轮、转动臂二，从而达到了体积小结构简单，适用于小面积的播种，且播种时能将土地犁松，提高了播种的效率，同时方便播种和水稻的发芽、生长的效果。

摘要： 本发明涉及一种基于多源数据的水稻种植面积提取方法，结合多源遥感影像数据和水田矢量数据实现水稻识别和种植面积提取，获取研究区内水稻的耕作制度信息和物候期的时间范围，对不同物候期采用不同遥感影像数据进行特征提取，识别疑似水稻种植区域，最后基于设定的水稻提取规则提取水稻。本发明针对水稻种植面积获取的问题，通过获取研究区多源遥感数据，融合第三次国土面积调查数据对水稻分布和种植面积进行精准快速提取。该方法适用范围广，精度高。解决了人为估算水稻面积数据时间长，降低了人力、物力、财力的投入，提高了现有遥感技术提取水稻面积的精度，为水稻面积精确提取提供技术支撑。

摘要： 本发明公开了一种水稻种植面积的遥感监测方法。该监测方法包括：获取水稻移栽期的移栽遥感图像及水稻齐穗期的齐穗遥感图像；根据所述移栽遥感图像计算移栽归一化水体指数；根据所述移栽遥感图像计算移栽比值植被指数；根据所述齐穗遥感图像计算齐穗归一化水体指数；根据所述齐穗遥感图像计算齐穗比值植被指数；根据所述移栽归一化水体指数和所述齐穗归一化水体指数计算得到归一化水体指数差值；根据所述移栽比值植被指数和所述齐穗比值植被指数计算得到比值植被指数差值；根据所述归一化水体指数差值和所述比值植被指数差值，利用空间交叉运算识别水稻的种植区域。采用本发明所提供的遥感监测方法及系统能够快速准确的识别水稻的种植区域。

摘要： 一种单季稻稻作区水稻种植面积的快速识别与提取的方法，包括如下步骤：S1：获取目标区域不同水稻关键生长期Sentinel‑2MSI光学影像数据，所述长期Sentinel‑2MSI光学影像数据预处理包括：大气校正、重采样、裁剪、镶嵌；S2：基于不同关键生长期的Sentinel‑2MSI光学影像数据，筛选最利于水稻提取的波段组合，对筛选出的优选波段合成的某景假彩色影像采用非监督或监督分类方式进行地类提取；S3：对地类提取结果进行精度验证，比较各种分类方法的水稻的生产者精度和用户精度；本发明优先选取成熟期或移载期的Sentinel‑2光学数据B12/B8/B4波段组合数据，快速且准确提取水稻种植范围与面积，若无法获取该数据情况下，则采用Sentinel‑1SAR时序数据，根据水稻时序后向散射系数时序特征提取水稻种植面积。

摘要： 本发明涉及一种基于多源数据的水稻种植面积提取方法，结合多源遥感影像数据和水田矢量数据实现水稻识别和种植面积提取，获取研究区内水稻的耕作制度信息和物候期的时间范围，对不同物候期采用不同遥感影像数据进行特征提取，识别疑似水稻种植区域，最后基于设定的水稻提取规则提取水稻。本发明针对水稻种植面积获取的问题，通过获取研究区多源遥感数据，融合第三次国土面积调查数据对水稻分布和种植面积进行精准快速提取。该方法适用范围广，精度高。解决了人为估算水稻面积数据时间长，降低了人力、物力、财力的投入，提高了现有遥感技术提取水稻面积的精度，为水稻面积精确提取提供技术支撑。

摘要： 本发明提供一种基于遥感影像的水稻种植面积提取方法，包括以下步骤：粗提取研究区域的水稻种植分布，得到研究区域水稻种植分布的初步结果；根据研究区域水稻种植分布的粗提取结果进行建设用地掩膜、永久水体掩膜、自然植被掩膜、天然湿地掩膜及旱地掩膜，得到研究区域水稻种植分布图；根据研究区域水稻种植分布图计算研究区域水稻种植面积，并对研究区域水稻种植面积进行统计分析。本发明采用基于16米空间分辨率的高分六号卫星影像数据，能够有效通过遥感影像进行水稻面积提取。

摘要： 本发明为克服对于地块破碎的水稻种植面积估算精度较低的缺陷，提出一种基于Sentinel‑2A/B数据的水稻种植面积提取方法，包括以下步骤：获取目标区域的Sentinel‑2A/B数据并对其进行拼接、裁剪操作，得到完整的遥感图像后对其进行预处理；建立特征工程，提取遥感图像的光谱特征、指数特征、纹理特征后进行叠加；通过不同的监督分类方法进行目标作物分类；对目标作物分类结果进行精度评估，选择分类精度最高的目标作物分类结果，根据不同遥感图像样本的光谱范围差异提取水稻的阈值，构建面向对象的决策树分类规则集，提取得到水稻区域，进一步通过计算水稻像素点占遥感图像的比重，计算得到水稻种植面积。