农作物重大病虫害

摘要： 近日,为落实农业农村部《2021年全国“虫口夺粮”保丰收行动方案》文件精神,做好2021年农作物重大病虫防控技术指导工作,全国农技中心在北京组织召开了2021年度农作物重大病虫害防控技术方案专家网络会商会。

摘要： 我国作为一个人口大国,保障粮食的产量和质量是保障民生的重要前提.所以我国一直把发展农业放在一个很重要的位置.但是在农作物的生长过程中,很难避免发生一系列的问题,其中病虫害就是威胁农作物生长的重大元凶之一.目前,我国大部分地区对于防治病虫害采取的措施就是喷洒农药,这样一来病虫害虽然得到了控制,但是农药中的化学成分也会残留在农作物上,虽然这些化学残留不会给农作物带来致命危害,但是却会危害人类身体健康,所以近年来很多地区实施了绿色防控的方式,这样既能很好的解决病虫害带来的负面影响,又能降低农药的残留.

摘要： 为总结分析全国农作物重大病虫害2017年发生情况、分析会商2018年重大病虫害发生趋势,为2018年重大病虫害的监测防控提供决策支持,近日,全国农技中心组织各省（自治区、直辖市）植保植检站测报技术人员和科研教学单位有关专家在云南省腾冲市召开2018年全国农作物重大病虫害发生趋势会商会,对2018年全国农作物重大病虫害发生趋势进行了分析会商。

摘要： 江西省植保植检局近期组织有关专家对2018年全省农作物重大病虫害发生趋势进行了会商,预计2018年全省农作物重大病虫害呈偏重发生态势,重于2017年,预计发生面积1.58亿亩次。其中水稻病虫害偏重发生,蔬菜、柑橘、棉花、油菜、茶叶等经济作物病虫害中等发生,部分病虫偏重发生。

摘要： 贵州省植保站预计2018年全省农作物重大病虫害偏重发生,发生程度重于去年,发生面积6900万亩次左右,潜在损失达100万吨左右;水稻＂两迁＂害虫（稻飞虱、稻纵卷叶螟）,小麦条锈病在部分地区偏重发生,稻瘟病流行风险较高,水稻病毒病等将在部分部稻区发生危害。一、

摘要： 辽宁省植物保护站根据去年病虫冬前基数、作物品种与布局、栽培制度及冬春气候预测等因素综合分析,预计2018年全省农作物重大病虫害总体将中等发生,粘虫、棉铃虫、灰飞虱、稻瘟病、玉米大斑病等迁飞性害虫和流行性病害存在局部地区偏重发生甚至大发生的风险。一、水稻病虫害1.水稻二化螟将偏轻发生,预计发生400万亩次。

摘要： 2017年12月5-6日，全国农技中心组织科研、教学和推广单位有关专家，对2018年农作物重大病虫害发生趋势进行了会商。综合分析病虫害发生基数、作物布局、种植制度和气候趋势等因素，预计2018年我国农作物重大病虫害总体发生将重于常年，

摘要： 2017年12月18日，四川省农业厅植保站组织省农科院植保所、省农业气象中心、四川农业大学等有关专家，依据全省病虫监测数据，结合病虫历年发生情况、农作物品种布局、栽培管理及未来天气趋势综合分析，预计2018年全省农作物重大病虫害总体偏重发生，发生面积1．6亿亩次。

摘要： 本发明涉及一种有效防治农作物病虫害、增加产量的天然生物组合物，由以下组分按重量份数混合配制而成：蔗糖酯5‑20份、鼠李糖脂5‑20份、玉米素1‑5份、复硝酚钠0.5‑2.5份、无水葡萄糖50‑90份。本发明的有益效果是：本发明组合物可以有效的控制作物的发病率，降低作物的虫害，而且在防治作物病虫害的同时，本发明组合物可以有效提高作物的产量。

摘要： 一种农作物病虫害叶片识别系统、识别方法及病虫害预防方法，属于图像识别领域。问题。一种农作物病虫害叶片识别系统、识别方法及病虫害预防方法，采用嵌入式图像预处理技术获得昆虫图像的颜色特征和纹理特征的信息，判断是否可能受到病虫侵害；采集农作物病虫害叶片的图像，搭载pytorch框架平台，结合深度残差网络和Adam算法利用采集的农作物病虫害叶片图像对卷积神经网络进行训练；利用训练好的卷积神经网络测试待识别的可能受到病虫害的叶片测试集图像；对识别出的受病虫害的叶片的患病分类并采取预防措施。本发明提高农作物病虫害智能识别率。

摘要： 本发明属于农业生产技术领域，具体涉及一种植物和/或农作物的检测系统和方法；现有技术中，存在检测手段自动化不足，数据处理不充分等问题，本发明提供了一种植物和/或农作物的检测系统，其特征在于：所述系统包括：微处理器、温湿度传感器、土壤传感器、红外避障传感器、图像传感器、液晶显示屏、通信单元；依据所述和所在地区的温度和湿度数据、所述所在地区的土壤中的水分和所述植物和/或农作物的图像来判断所述植物和/或农作物是否存在疾病，使农业管理者能够更快地做出补救措施的决策，保护作物不受作物病害之外的损害。

摘要： 本发明涉及农药喷洒领域，特别涉及一种农作物病虫害无人机作业农药喷洒装置，包括无人机体、支腿、喷洒机构和调节机构，所述的无人机体的下端四周均安装有支腿，无人机体的下端面中心安装有喷洒机构，喷洒机构的前端安装有调节机构，本发明采用了多种调节模式的设计理念，本发明具备满足仅喷洒农作物上端以及喷洒农作物根茎部和上端的需求的双重功能，本发明中的调节机构可调接农药的喷洒角度，以此扩大喷洒范围，进而使得装置整体的适用性更高，同时调节机构还可适用于高矮不齐的农作物的同步农药喷洒。

摘要： 本发明公开了一种农作物病虫害数据采集方法，包括步骤：选取标的、框架建立、定时查看、数据更新和报送计算；其中，选取标的，用于数据的定期探查获取；框架建立，用于方便后期的数据进行有目的的记录；定时查看，按照选取标的中规划的路线，确定时间进行数据的采集；数据更新，将定时查看步骤中采集的数据以对应方式进行录入更新；报送计算，数据采集整体周期结束后，对于数据进行校验后确定数据并分析计算，本发明对于农作物病虫害的数据获取方法进行统一规整，改变现有对于农作物病虫害数据获取没有统一标准，只能依赖人工经验和大范围查看的方式，对于农作物病虫害的发生、发展规律能够有效进行掌控，从而便于进行防治工作。

摘要： 本发明公开一种基于图像和深度学习的农作物病虫害检测防治方法，主控装置训练深度学习模型，获取农作物病虫害的图像特征；将消除噪声干扰信息的二值化图像与农作物病虫害的图像特征进步比对，输出病虫害分类结果和病虫害茶叶的二维位置坐标（x，y）；本专利提出的训练深度学习模型的网络结构，是针对农作物病虫害设计搭建的，网络结构精简，训练成本低，检测准确率高。

摘要： 一种用于农作物病虫害检测的方法及系统，它属于农作物病虫害检测技术领域。本发明解决了现有方法中检测模型训练时需要的训练时间长以及检测的准确率低的问题。本发明根据欧式距离的计算结果判断图像中农作物所属的种类，再对待检测的农作物图像进行分割，获得分割后的子图像，最后将分割后的子图像输入对应的训练好的神经网络模型，与现有的融合农作物分类和病虫害检测功能的深度学习网络相比，本发明所采用的模型的复杂度较低、模型训练需要的时间较短，由于本发明是对待检测的农作物图像进行分割后再输入神经网络模型，可以使神经网络模型更关注于待检测图像的局部特征，提高对病虫害检测的准确率。本发明可以应用于对农作物进行病虫害检测。

摘要： 本发明公开了一种基于改进VGG‑16网络的农作物病虫害识别方法，包括：S1、获取农作物病虫害图像数据，并按照不同的农作物病虫害进行分类；S2、将农作物病虫害图像数据中的图像输入到改进VGG‑16网络进行参数训练；S3、参数训练完成后，得到一个能够对图像中的农作物病虫害进行识别的最优网络，最终通过该最优网络即可对任意输入的图像中的农作物病虫害进行自动识别。本发明突破原有技术准确率较低、缺乏鲁棒性和自适应能力差等问题，鲁棒性更强，识别率更高，网络参数更少，自适应能力更强，识别速度更快，对图像中的农作物病虫害识别更加准确。

摘要： 本发明公开了一种农作物病虫害防治用可调节施药间距的土壤施药器，包括：机体、底板座和固定机构，所述机体的底端设置有底板座，所述底板座的上端外表面固定安装有固定机构，所述底板座的顶端外表面插设有支撑柱。本发明通过设置的第一齿轮、连接杆、第二齿轮和齿条使得当喷洒头在进行喷洒药物时，通过转动座在转动控制盘内的转动控制使得喷洒头能够进行旋转喷洒，当需要进行喷洒距离的调节后，首先通过升降杆在套设座内部的插设使得转动座的高度能够进行调节，随后通过第一限位板与第二限位板之间的限位转动使得流通口能够进行限位喷洒，通过传动机构和阀门机构之间的调节使得在进行药物喷洒时的距离能够进行调节操作。

摘要： 本发明公开了一种基于物联网的农作物根茎病虫害治理装置及方法，包括支撑机构，支撑机构包括与地面支撑固定的轮位支撑架，轮位支撑架的外形呈梯形，该轮位支撑架的底部两边侧均分别开设有U型位移槽，U型位移槽的底部端中部均竖直支撑安装有轮位支撑架，各个支撑架的底端均固定支撑安装有后尾移动轮，若干个后尾移动轮的外壁表面分别与对应的轮位支撑架的侧壁支撑固定，轮位支撑架的顶部侧壁表面设置有后尾灯，本发明一种基于物联网的农作物根茎病虫害治理装置及方法：通过设置在地面上的轮位支撑架以及各个U型位移槽的后尾移动轮实现对上半部分设置的轮位支撑架的牵引位移处理。