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水稻虫害

水稻虫害的相关文献在1988年到2023年内共计163篇,主要集中在植物保护、农作物、水产、渔业 等领域,其中期刊论文97篇、会议论文42篇、专利文献34807篇;相关期刊64种,包括黑龙江科技信息、植物医生、中国植保导刊等; 相关会议19种,包括华中三省(湖北、湖南、河南)昆虫学会2015年学术年会、第八届华东区域气象中心学术研讨会、害虫天敌的大量繁殖与商品化国际研讨会等;水稻虫害的相关文献由354位作者贡献,包括缪同春、刘刚、南天竹等。

水稻虫害—发文量

期刊论文>

论文:97 占比:0.28%

会议论文>

论文:42 占比:0.12%

专利文献>

论文:34807 占比:99.60%

总计:34946篇

水稻虫害—发文趋势图

水稻虫害

-研究学者

  • 缪同春
  • 刘刚
  • 南天竹
  • 张富顺
  • 徐赛
  • 梁巧丽
  • 王旭
  • 蒋耀智
  • 赵沛华
  • 邱新华
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 曾永才
    • 摘要: 水稻病虫害的控制是水稻生产中的关键,也是确保水稻高产的关键。很多地区拥有很长的水稻种植历史,文章就水稻虫害种类进行了分析,并提出了相应的防治对策。1水稻病虫害的种类1.1蠓子虫蠓子虫是水稻的主要害虫,其发生的可能性和严重性都很高。依照近年来的发展趋势预测,在整个水稻种植面积中,有六成以上受危害原因主要是害虫导致。
    • 王公卿
    • 摘要: 水稻作为我国主要粮食,对我国农业经济发展有着较为重要的影响。加强水稻栽培,控制与预防各种病虫草害是有效提高水稻产量、确保水稻健康成长的关键。一、水稻病虫草害的类型(一)水稻虫害各地因生长环境条件不同而出现不同的害虫种类和世代个数。通常一种新的水稻传播害虫从田间就可观察其不同生长和发展周期,本身具有快速迁移性和飞行能力的水稻害虫,可以直接飞到空中并借助高空气流的快速动作和飞行力量进行快速迁移,产生远距离的害虫传播。
    • 车琳; 蒋沁宏; 王也; 李春广; 闫硕
    • 摘要: 为掌握我国水稻各产区害虫的发生形势和防控现状,为分区域治理提供科学依据,本文分析了11年来水稻五大产区(华中稻区、西南稻区、华南稻区、东北稻区和华北稻区)的二化螟、三化螟、稻纵卷叶螟、褐飞虱、白背飞虱和灰飞虱的发生及防控情况,并进行了差异比较分析。结果显示:二化螟、稻纵卷叶螟、褐飞虱和白背飞虱是我国水稻的主要害虫。五大产区的害虫发生情况不同,二化螟在东北稻区、西南稻区和华北稻区整体发生较重;“两迁”害虫(稻纵卷叶螟和稻飞虱)在华中稻区、华南稻区和西南稻区发生较重。水稻病虫害防控主要通过化学防治,应进一步提升物理防治和生物防治比重,推进水稻绿色防控技术的普及应用。
    • 胡玉荣; 万华敏; 李麟
    • 摘要: 稻田生态养鸡是在水稻收获后,利用农闲田养鸡的种养循环模式。该模式主要是利用收获后稻田中的昆虫、草和残留的稻谷,采取低密度的方式放养土鸡,让鸡粪就地肥田。在阳光充足、空气新鲜、运动充分的饲养环境条件下,鸡群体质健壮、肉质良好、风味品质佳,因而市场售价高。同时,稻田养鸡可捕食稻田中的稻纵卷叶、稻飞虱、稻苞虫和稻蝗等虫卵,减少了水稻虫害的发生,促进了稻田农药的减量使用。该模式具有准入门槛低、投资少、产品优、生态环保等优点。
    • 肖小梅; 杨红云; 易文龙; 万颖; 黄琼; 罗建军
    • 摘要: 深度学习技术能以端对端方式实现农作物害虫识别,克服了传统机器学习方法特征选择具有主观性以及提取特征操作繁琐等不足,但识别的准确率和鲁棒性仍有待提高.为了研究出一种快速,高效的水稻害虫识别方法,本研究以稻纵卷叶螟、三化螟、稻蝗、稻飞虱4种常见的水稻害虫为研究对象,对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进.首先从自然环境以及搜索引擎上获取4种不同的水稻害虫图像,并对图像进行数量扩增和细节增强预处理.然后对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进,在Alexnet模型基础上,去除原有局部响应归一化层,在每一个卷积层后加入批归一化层,并采用全局平均池化和激活函数PReLU对模型结构进行优化.结果表明:改进后的模型在害虫数据集上的识别率不低于98%,相比于原网络提升了1.96%,高于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络;改进后的模型的损失值稳定在0.03附近,相比于原网络降低了0.1,均低于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络.从实验结果来看,改进后的方法在水稻害虫分类上有较高的识别率和较好的鲁棒性,可以为农作物害虫的智能识别提供了新的思路和方法.
    • 郑庆伟
    • 摘要: 近期,广西壮族自治区植保站发布水稻虫害和草地贪夜蛾为害情况。一、发生情况1.稻飞虱灯下虫量:始见期、单灯诱虫总量总体与去年同期接近,单灯诱虫总量与去年同期基本持平。第一个较明显迁人峰较去年偏迟5天左右,主降区在桂西大部及桂南、桂中局部,统计浦北等40个县(市、区)3月26日至4月5日共诱虫3197头,是去年同期的2.87倍;褐飞虱比例24.68%,去年为43.66%。
    • 王梓萌
    • 摘要: 阳光照耀在横山大地上。放眼望去,一望无际的稻田里翠色欲滴,一条条整齐的宽幅梯田上,玉米、绿豆等各种庄稼郁郁葱葱,长势喜人。“我们刚结束了插秧,眼下正是往稻田中投放螃蟹的黄金时段。”陕西省榆林横山区响水镇驼燕沟村一处水稻田里,村民李治保正拎着装满螃蟹的网兜向稻田中倾倒。“螃蟹不仅能清除稻田杂草,预防水稻虫害,还能提高土壤肥力,对水稻的帮助可大着呢。”
    • 郭阳; 许贝贝; 陈桂鹏; 丁建; 严志雁; 梁华; 吴昌华
    • 摘要: 为解决人工识别水稻虫害难度大、费时费力的问题,研究了一种自动识别水稻虫害的方法。选取2500张红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟图片建立数据库,利用深度卷积神经网络提取水稻虫害数据集特征,采用随机梯度下降法训练,得到最优权重文件。测试训练好的模型,并对比Faster-RCNN、SSD和YOLOv3算法的效果。结果表明,YOLOv3算法的平均精度最高,其在红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟5种水稻虫害中分别为97.40%、88.76%、85.74%、92.96%、94.78%,五类水稻虫害m AP为91.93%。与Faster-RCNN算法相比,平均准确率高1.43个百分点,单张图像检测耗时减少853.68 ms;与SSD算法相比,平均准确率高5.56个百分点,单张图像检测耗时减少2.9 ms。选择5类比较具有代表性的水稻虫害图片进行测试,对于叶片遮挡目标和相似背景等情况,YOLOv3算法能够正确识别不会出现漏检错检,且识别准确率大于98%。将YOLOv3算法引入田间复杂情况下的水稻虫害识别是可行的,具有较高的平均准确率以及较快的检测速度,能够准确识别水稻虫害,这对于水稻虫害防治和田间喷药等方面具有重要意义。
    • 严群; 张俊华; 郭祥云; 杨秀兰
    • 摘要: 本文针对金龟子绿僵菌等生物药剂飞防对水稻虫害的效果开展了试验.结果 表明,甲氨基阿维菌素苯甲酸盐+金龟子绿僵菌CQMa(421)+高浓缩有机硅、短稳杆菌+高浓缩有机硅、金龟子绿僵菌CQMa(421)+高浓缩有机硅生物药剂处理均对螟虫和稻飞虱有较好的防治效果和增产效果,其中,甲氨基阿维菌素苯甲酸盐27mL/667m2+金龟子绿僵菌CQMa(421)80mL/667m2+高浓缩有机硅处理每667m2实际产量652.9kg,较空白对照增产29.3%,值得大面积示范推广.
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