科研产出
无人机施药防治桃园桔小实蝇的效果及成本评价
《中国南方果树 》 2023 北大核心
摘要：在中晚熟品种主干形树形桃园开展田间试验，评价无人机和人工施药条件下不同冠层桃叶着药情况，比较不同施药方式对桔小实蝇的防治效果及成本，为桃园桔小实蝇快速、高效和精准防控提供参考。结果表明，相同施药方式下，上、中、下不同冠层的着药差异不显著。多旋翼植保无人机施药后叶片着药情况稍逊于车载改装担架式汽油喷雾机人工施药，但对桔小实蝇的防治效果显著高于空白对照而与人工施药无显著差异，并且施药防治效率是人工施药的74.85倍，施药成本仅是人工施药的34.72%。利用无人机施药开展桃园桔小实蝇的防治，具有可行性，效率高，且效果较好。
关键词： 桃园 桔小实蝇 无人机 施药方式 防治效果 成本 效率
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基于无人机多光谱的夏玉米穗位叶叶绿素含量反演研究
《江西农业学报 》 2022
摘要：以2021年8月初夏玉米抽雄期无人机飞行数据和地面实测夏玉米穗位叶叶绿素含量(SPAD值)数据为基础,构建了基于多光谱数据的归一化植被指数(NDVI)、冠层叶绿素含量指数(CCCI)、无蓝色波段增强型植被指数(EVI2)、比值植被指数(RVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、绿色归一化植被指数(GNDVI)、土壤调节植被指数(OSAVI)、红边优化土壤调节植被指数(REOSAVI)、绿色比值植被指数(GRVI)、红边归一化植被指数(RENDVI),建立了各植被指数与SPAD值间的一元线性回归模型.结果表明:在对夏玉米抽雄期穗位叶SPAD值的模拟中,上述10种植被指数的反演能力有区别,反演能力最好的是由CCCI构建的模型;反演能力最差的是由REOSAVI构建的模型;基于EVI2和RVI构建的模型对于夏玉米叶片SPAD值均具备一定的反演能力.
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土施和无人机配施锌肥对小麦产量和籽粒锌铁硒含量的影响
《东北农业科学 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：探讨不同施锌方式及锌肥用量对冬小麦产量及籽粒锌(Zn)、铁(Fe)和硒(Se)含量的影响,以期为小麦微量元素营养强化提供理论和技术依据.采用田间裂区试验,在无人机统一喷施富硒肥基础上,设置土施锌肥(Z)和无人机叶面喷施锌肥(F)两个施肥方式,主区土施锌肥设置0、30 kg/hm2两个水平(Z0、Z1),副区无人机叶面喷施设置锌肥0、4.5、9、13.5kg/hm2四个梯度(F0、F1、F2、F3),测定小麦成熟期籽粒产量及籽粒Zn、Fe和Se元素含量.结果表明:(1)土施+喷施锌提高了小麦产量、穗长和穗粒数,对穗数与千粒重无显著影响,与对照Z0F0和Z1F0相比,Z1F3处理增产13.29%~19.37%.(2)土施、喷施锌肥能提高小麦籽粒锌含量,Z0F1,Z1F1,Z1F2与Z1F3处理籽粒锌浓度分别为43.00、43.20、54.23、41.07 mg/kg,达到籽粒锌强化目标值40~45 mg/kg,较对照增加17.44%~55.08%.(3)叶面喷施富硒肥配合锌肥施用能够改善小麦籽粒硒营养品质,小麦籽粒硒含量为0.22~0.37 mg/kg,满足硒生物强化目标值0.15 mg/kg;对小麦籽粒铁含量无显著影响.(4)土施锌肥配合无人机叶面喷施锌硒肥使小麦增收2 858.8~6 679.8元/hm2.通过土施锌肥配合无人机喷施锌硒肥是提高潜在性缺锌土壤上小麦籽粒产量及籽粒锌和硒微量元素含量较为经济的方式,对改善小麦微量元素营养品质有较好作用.
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基于无人机多光谱遥感的小麦长势监测研究
《山东农业科学 》 2021
摘要：高效、无损的监测作物长势是现代精准农业的核心环节,无人机平台因具有成本低、数据获取效率高、测试高度及测试时间可按需调节等优点,在监测作物长势中发挥着地面平台和高空平台无法比拟的优势。本研究以小麦为研究对象,应用无人机搭载RedEdge-M多光谱相机获取主要生育时期的小麦冠层多光谱影像,并同步取样测量小麦叶片SPAD、地上部鲜重和干重,进一步探索基于无人机平台获取多光谱影像的预处理方法,提取小麦冠层反射率并筛选出适合作物长势监测的植被指数,构建基于无人机平台的小麦长势监测模型,结果表明,基于NDVI、SAVI、CCCI构建的多元线性回归模型精度更高、稳定性更好。预测小麦SPAD值的最佳模型为y=19.765+7.522NDVI+18.362SAVI+25.629CCCI,R2为0.965;预测小麦地上部干重的最佳模型为y=-0.508+0.603NDVI+0.325SAVI+0.032CCCI,R2为0.951;预测小麦地上部鲜重的最佳模型为y=-2.217+2.923NDVI+2.213SAVI-1.417CCCI,R2为0.766。本研究结果可为园区和农场尺度小麦长势的实时监测提供有效技术支撑。
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基于无人机多光谱的夏玉米叶绿素含量反演研究
《山东农业科学 》 2021
摘要：以济南市济阳区夏玉米为研究对象,通过无人机（UAV）搭载多光谱相机进行叶绿素动态监测。在夏玉米3个生育时期（大喇叭口期、开花期、灌浆期）,每个时期选取5块具有代表性的1 m×1 m的样地,利用无人机获取样地多光谱影像;同时从每块样地选取不同植株冠层不同部位的7片叶,用叶绿素仪测定每片叶的SPAD值,取其平均值作为该样地的SPAD实测值。利用Pix4D mapper软件对获取的多光谱影像进行拼接,然后利用伪标准地物辐射校正法进行校正,输出5个波段的反射率影像图,用ENVI对各波段进行配准组合成ENVI格式的反射率数据。选取4种光谱参数和夏玉米SPAD实测值构建反演模型并进行模型评价,结果表明:以归一化植被指数（NDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、冠层叶绿素含量指数（CCCI）三种光谱参数为变量的多元线性回归（MLR）模型精度更高且更加稳定,模型检验Rv2为0.885,均方根误差（RMSE）为2.111,模型最优解参数（MOSP）为0.414。综合分析,该模型在估测玉米冠层叶绿素含量方面具有快速便捷、时效性强、准确度高等诸多优势,同时能快速、无损监测夏玉米叶绿素含量变化。
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基于无人机遥感的花生叶片叶绿素含量监测研究
《花生学报 》 2020
摘要：为实现对花生叶片叶绿素含量进行快速、实时、无损、准确监测,本研究利用大疆精灵4号无人机搭载可见光相机,获取花生不同生育期的遥感影像,利用深度神经网络(CNN)和卷积神经网络(DNN),建立叶片数字图像彩色信息和叶片叶绿素含量的关系模型.结果表明,利用数字图像特征(包括红光,绿光,蓝光,归一化红光,归一化绿光等)作为网络输入向量时效果较好,CNN产生的预测值和农学实测值训练集平均绝对误差为0.8左右,DNN产生的预测值和农学实测值训练集平均绝对误差为1左右,两者均在误差范围内,可用来实时监测花生的叶绿素含量,为生产上快速诊断花生的肥料状况提供理论依据.
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适于无人机喷施的花生田苗后除草剂配施技术研究
《花生学报 》 2020
摘要：为探索在花生田应用无人机喷洒茎叶处理除草剂的可行性,本研究以人工背负式喷雾器喷施作为对照,选用4种除草剂并设置不同配比,对四旋翼无人机喷施除草剂的防效进行评价.结果表明,在所选药剂推荐剂量下,无人机施药对花生安全,对杂草的综合防效为73.6%~97.6%.无人机施药对杂草防效及对花生安全性与对照间无显著性差异,但喷施除草剂药量及用水量缩减至对照用量的1/30.田间杂草可使花生单株荚果数显著降低,进而造成产量下降,其中苘麻的影响效果最为明显.因此,在以苘麻为优势种群的花生田,推荐480 g/L灭草松水剂与960 g/L高效氟吡甲禾灵乳油桶混后运用无人机喷洒,防效可达97.6%,增产1.63%~229.89%.
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无人机喷施杀虫剂防治玉米鳞翅目害虫效果研究
《山东农业科学 》 2020
摘要：为探索利用植保无人机防治玉米灌浆期鳞翅目害虫的可行性、筛选高效绿色防治药剂及剂量,本研究通过天途M6E型六旋翼植保无人机施药,开展几种杀虫剂防治玉米灌浆期鳞翅目害虫药效试验.结果表明:10亿PIB/mL甜菜夜蛾核型多角体病毒悬浮剂50、75、100 mL(666.7m2用量,下同)处理被害株减退率分别为51.76%、58.82%和67.06%,虫孔减退率分别为69.84%、77.78%和80.95%,虫口减退率分别为61.11%、70.63%和77.78%,与5%氯虫苯甲酰胺悬浮剂20 mL处理相当,对玉米灌浆期鳞翅目害虫具有较好的防治效果.
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