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21.
22.
Evyatar Asaf Gal Rozenberg Itai Shulner Hanan Eizenberg Ran Nisim Lati 《Weed Research》2023,63(2):102-114
Increased demand for pesticide-free food and the development of herbicide-resistant weed populations have created a need for non-chemical weed-control tools. A candidate mechanical tool for controlling weeds in the seeding line (intra-row zone) is the finger weeder. This study thus aimed to evaluate the safety and weed-control efficacy of the finger weeder in various irrigated field crops. Eight field trials were conducted in processing tomato, sweet corn, sunflower, cotton, and beetroot over 2 years. The finger weeder treatments were applied as the sole weed-control method (single or double treatments) and in combination with herbicides. A mini meta-analysis was used to evaluate the overall effect of the finger weeder treatments on crop stand and yield and on weed control efficacy. Weed density in the control not treated with herbicides nor a finger weeder ranged between 2 and 62 weeds m−2. The finger weeder treatments resulted in a significant reduction in weed density, which ranged between 40% and 90%. The weed density following the double finger weeder treatment was not significantly different from that for the conventional herbicide-based treatment (p = 0.32) and could therefore be considered as an effective environmentally friendly alternative. Furthermore, a single FW treatment integrated with herbicide application gave better weed control than the conventional herbicide treatment (p = 0.04). This treatment was safe for the crops with no significant stand (p = 0.19) or yield (p = 0.29) reductions compared to commercial treatment. The results of this study demonstrate the promise of the finger weeder as an effective tool within integrated weed management systems for conventional agro-systems. The tool offers a rational weed-control solution for sustainable systems under irrigation. 相似文献
23.
Cover cropping is a common agro-environmental tool for soil and groundwater protection. In water limited environments, knowledge about additional water extraction by cover crop plants compared to a bare soil is required for a sustainable management strategy. Estimates obtained by the FAO dual crop coefficient method, compared to water balance-based data of actual evapotranspiration, were used to assess the risk of soil water depletion by four cover crop species (phacelia, hairy vetch, rye, mustard) compared to a fallow control. A water stress compensation function was developed for this model to account for additional water uptake from deeper soil layers under dry conditions. The average deviation of modelled cumulative evapotranspiration from the measured values was 1.4% under wet conditions in 2004 and 6.7% under dry conditions in 2005. Water stress compensation was suggested for rye and mustard, improving substantially the model estimates. Dry conditions during full cover crop growth resulted in water losses exceeding fallow by a maximum of +15.8% for rye, while no substantially higher water losses to the atmosphere were found in case of evenly distributed rainfall during the plant vegetation period with evaporation and transpiration concentrated in the upper soil layer. Generally the potential of cover crop induced water storage depletion was limited due to the low evaporative demand when plants achieved maximum growth. These results in a transpiration efficiency being highest for phacelia (5.1 g m−2 mm−1) and vetch (5.4 g m−2 mm−1) and substantially lower for rye (2.9 g m−2 mm−1) and mustard (2.8 g m−2 mm−1). Taking into account total evapotranspiration losses, mustard performed substantially better. The integration of stress compensation into the FAO crop coefficient approach provided reliable estimates of water losses under dry conditions. Cover crop species reducing the high evaporation potential from a bare soil surface in late summer by a fast canopy coverage during early development stages were considered most suitable in a sustainable cover crop management for water limited environments. 相似文献
24.
在分析了陇东旱塬什字塬区农业资源的基础上,运用“农业生态区域法”(AEZ)估算了该区主要农作物的资源生产潜力,分析了限制农田生产力的主要因素,提出了进一步挖掘潜力的战略途径. 相似文献
25.
灌区蓝绿水资源与作物生产水足迹多时空分布量化分析 总被引:2,自引:1,他引:1
作物生产水足迹度量作物生产过程对不同类型水资源的消耗,为实现农业水资源管理与评价提供了更全面的新视角。该研究通过耦合土壤水分动态平衡模块,考虑输配水损失,构建灌区蓝、绿水资源与作物生产水足迹多时间尺度分布式量化模型;以宝鸡峡灌区为例,定量评价不同典型年灌区蓝绿水资源与作物生产水足迹多时间尺度演变规律。结果表明:宝鸡峡灌区蓝绿水资源总量在2008-2017年呈上升趋势。各作物对绿水资源利用效率均持续上升,而小麦蓝水资源利用效率呈下降趋势;玉米、小麦生产总水足迹整体呈上升趋势,多年平均值分别为573和779 m3/t;作物生产绿水足迹在拔节-灌浆期占比较高,成熟期占比较低;作物生产水足迹在日尺度波动幅度最大;平水年、丰水年灌区用水存在不合理现象,枯水年作物生产单产水平最高,总水足迹最低,水资源利用效率最高。该研究所构建模型可移植适用于无排水渠系灌区水文模拟,准确量化灌区农业生产耗水,解析日-月尺度作物生产水足迹演变特征,有助于明确灌区作物耗水规律,进而高效利用绿水资源,合理配置蓝水资源,提高作物产量,实现高效生产。 相似文献
26.
基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别 总被引:4,自引:3,他引:1
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。 相似文献
27.
作物地膜覆盖技术适宜性及其在东北春玉米上的应用 总被引:3,自引:3,他引:0
为从源头解决地膜覆盖技术泛用、滥用问题,提高作物地膜覆盖技术的合理利用性。研究提出作物地膜覆盖适宜性的概念,将其定义为"地膜覆盖技术对作物自身环境要素需求与所在地提供环境要素差异的补偿程度"。该研究以东北春玉米为例,构建春玉米地膜覆盖适宜性的评价体系,通过数据检索的方式收集东北地区田间试验中春玉米地膜覆盖功能数据,明确作物地膜覆盖与不覆盖农田土壤温度和水分、经济产量相关关系,量化作物地膜覆盖的增温保墒、增产功效,筛选春玉米地膜覆盖技术适宜性评价指标,并计算地膜覆盖技术适宜指数,参照作物需求阈值标准和经济效益,明确东北不同熟期春玉米地膜覆盖种植范围,形成春玉米地膜覆盖综合适宜性区划。东北地区春玉米不同生育阶段地膜覆盖耕作层土壤温度(土壤含水率)与裸地土壤温度(土壤含水率)及产量与≥10 ℃积温存在良好的线性关系(P < 0.01)。基于春玉米地膜覆盖适宜性的评价体系,计算了地膜覆盖适宜指数,完成东北地区春玉米地膜覆盖综合适宜分区。作物地膜覆盖适宜性相关研究可为中国地膜投入量零增长和地膜污染综合防控提供可靠技术支撑。 相似文献
28.
基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别 总被引:9,自引:9,他引:0
农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明:改进模型的参数量为2.30 MB,改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。 相似文献
29.
基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证 总被引:1,自引:1,他引:0
开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。 相似文献
30.
利用叶片光谱的作物铜铅污染判别 总被引:1,自引:1,他引:0
重金属污染种类的判别是作物生长环境监测的重要组成部分。该研究旨在提出一种由叶片光谱构建的铜铅污染判别特征(Copper and Lead Contamination Discriminating Features,CLCDF),以实现作物铜、铅污染判别。以典型作物玉米为试验对象,运用包络线去除与导数处理叶片光谱,基于该研究提出的归一化铜铅污染指数(NormalizedDifference Copper and Lead Contamination Index,NDCLCI)构建叶片CLCDF,在CLCDF分布域内建立判别平面(Discriminating Plane,DP)。依据CLCDF与DP的位置关系,得出直观的污染种类判别规则,并利用判别距离(Discriminating Distance,DD)对判别规则进行量化。基于训练集数据进行试验,提取到189种用于判别铜、铅污染的DP,同时获取了对应的污染种类判别规则,判别正确率为100%。使用验证集数据进行验证,189种DP中的88种判别效果较好,判别正确率为78.22%。该研究结果证明,基于CLCDF的铜铅污染判别方法效果良好且稳定。 相似文献