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侵入性外星杂草物种的丰度和地理分布
尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。 进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。 以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。 iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。 计算频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。 这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。 在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。 该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。 因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。 此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。 简介尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。简介关键词：丰度，分布，侵入性对齐杂草物种，西部阿姆哈拉地区。
开放访问于2024年9月30日发布，杂草，D.
摘要对暴露于Paraquat和帕金森氏病之间可能关系的最新证据进行了系统评估。进行了文献搜索，以确定所有最近发表的相关论文调查，审查或评论暴露于Paraquat和帕金森氏病之间的潜在关系。使用PubMed和Embase库数据库的MEDLINE使用搜索词“ Paraquat”和“ Parkinson”从2019年到2024年进行了搜索。咨询了用于报告系统审查的PRISMA指南，以及用于评估评论质量的AMSTAR2评估工具。在第一次搜索中总共确定了517个出版物，在更广泛的搜索中发现了923个出版物。删除重复项后，确定了21个出版物具有潜在的相关性。在2019年至2021年之间发表了已确定的队列研究，并使用农业健康研究（AHS）的数据代表了分析，该研究由美国国家卫生研究院设计和资助。这些研究表明，帕拉奎特暴露与帕金森氏病之间没有关联。随着最新分析的结果，没有令人信服的科学论据声称因果关系。这些研究不仅检查了普通人群群体，而且尤其是在职业暴露的人群中，发现没有统计学上的显着增加风险，也没有证据表明暴露反应关系。组织结论是一致的。在没有这些关键因果考虑的情况下，这些研究有助于整个流行病学数据库的矛盾，不存在的风险增加和剂量反应关系，缺乏实验证据，并且缺乏类似的（Analogus）在科学范围内的实践中，就没有类似的（Analogus）进行科学宣传，以实现科学的索赔。
研究文章使用杂草控制机器人（WCR）用于...
研究文章使用杂草控制机器人（WCR）实现可持续农业贝扎德·萨尼（Behzad Sani）农业部，伊朗伊斯兰阿萨德大学，伊斯兰阿扎德大学Shahr-e-e-QOD分支机构，伊朗摘要：今天，杂草控制非常困难，因为它们由于对化学武器剂的化学武器剂的使用过多而对过多的使用武器剂。许多研究表明，杂草的机械和生物控制对化学除草剂环境的损害要少得多。由于价格高而开发农业生物学除草剂的速度很慢，因此研究人员将其机械地迈向消除农业杂草。这项工作最初是由许多工人完成的，因为工人的权利无效最终是经济价值。现在通过在农业中使用机器人技术来解决这一问题，并在计算机科学家的帮助下进行了许多农业研究人员，旨在使机器人清除杂草。当然，由于过多的杂草类似于植物，这很困难，但是最终结果将有助于通过消除化学除草剂来增加农作物并节省环境。关键字：可持续农业，杂草控制机器人（WCR），杂草机械控制
开发电池操作的背包喷雾器，可在尼日利亚有效控制杂草
摘要：小型农民和其他涂抹者使用杠杆操纵的背包，因为其多功能性，成本和设计。除了苦苦挣扎之外，缺乏压力控制是使用这些喷雾器的最大限制，因为它导致化学制备，不一致的喷雾图案和喷雾液滴尺寸的流量（剂量）可变，这所有这些都会影响喷雾覆盖范围和化学性能。人手不能保持稳定的抽水率。结果是化学物质的误入性和对靶病虫害的无效控制。这项研究发展了一种新的创新，该创新在恒定压力下运作，从而提供了除草剂的均匀沉积，从而可以更好地控制杂草，并提高了尼日利亚的农业生产力。通过丢弃手动操作的活塞和隔膜泵，它可以减少使用常规杠杆式旋转式喷雾器而遇到的繁琐的。匹配可充电电池的设计和安装和直流泵提议减少操作员的任务，以仅携带坦克并用任何一只手喷洒。由DC可充电电池供电的稳定抽水可确保持续的抽水压力和喷雾液滴沉积的均匀性。该项目以适当的技术提供依靠提高尼日利亚的农业生产力和粮食安全。旨在提供一台具有成本效益的机器，以有效地解决尼日利亚和其他发展中国家的作物保护。
氮源对香菜（Coriandrum sativum L.）定量和定性产量的影响在与杂草竞争氮源对香菜（Coriandrum sativum L.）定量和定性产量的影响在与杂草竞争
农业部门的重要挑战之一是化肥，尤其是氮肥的效率低，以及杂草与农作物的竞争。在这方面，使用管理解决方案来减少化学输入的使用非常重要。在减少环境污染的同时，提高人类使用的食物的质量水平。管理解决方案之一是使用受控释放肥料。考虑到增加香菜植物的数量和质量并确定最佳研究基因型的愿望，在该领域进行了研究，以研究氮肥不同来源的影响以及该地区杂草对核核心基因型不同基因型农业和药用特性的杂草竞争。
自动杂草检测的AI-AI-AI-EIVIE VISION变压器：在农业中推进创新
摘要 - 精确农业专注于自动杂草检测，以改善输入的使用并最大程度地减少除草剂的施用。提出的纸张概述了一个视觉变压器（VIT）模型，用于杂草检测，该模型应对农作物和杂草的相似之处，尤其是在复杂的，多样化的环境中，这是由于农作物和杂草的相似性而引起的。该模型是通过使用高分辨率无UAV图像在有机胡萝卜场上拍摄的具有农作物，杂草和背景的高分辨率的无UAV图像的图像进行训练的。由于包括自我注意力的VIT机制的性质，这使其能够捕获长期的空间依赖性，因此这种方法可以很好地将作物行与排间杂草间簇区分开。解决了类不平衡的问题并改善了斑块的通用性，使用了数据预处理技术（例如贴片提取和增强）。在分类中的精度为89.4％，超过了基本模型（例如u-Net和FCN）在实际应用条件下的效率，已证实了所提出的方法的有效性。这种提出的基于VIT的方法是作物管理的明显改善。并为选择性杂草控制提供了前景，以支持更可持续的农业。该模型也可以集成到基于AI的拖拉机中，以实现现场的实时杂草管理。
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美国农业研究局Khan等，（2022）关于R.A.College Washim地区校园的杂草生物多样性的研究，由于城市化的快速速度，新的人类和工业化的形成和工业化，杂草是繁殖的。因此，这是一个紧急的，几乎需要记录并获得这些水生植物群落的多样性，然后才能永远消失。尚未进行有关Washim区的水生杂草或杂草植物的精心研究。到日期之前。印度水体在很大程度上是对它们繁荣的地区的生态威胁。水生杂草也被称为水体大植物，因为它们的大小较大。 这些大型植物被广泛地归类为陆生和水生。 水生杂草品种广泛分类为自由漂浮，淹没，扎根的浮动，新兴和银行杂草。尚未进行有关Washim区的水生杂草或杂草植物的精心研究。到日期之前。印度水体在很大程度上是对它们繁荣的地区的生态威胁。水生杂草也被称为水体大植物，因为它们的大小较大。这些大型植物被广泛地归类为陆生和水生。水生杂草品种广泛分类为自由漂浮，淹没，扎根的浮动，新兴和银行杂草。
Exonerate®200SL
所有状态1.0-5.0 -5.0 l/ha 21天（h）的杂草物种采用适当的速度来控制根据伴随表中控制的杂草列表来控制最小的易感杂草。杂草生长阶段在杂草年轻且肉质较多时使用较低的速率（草：浸泡； broad裂：子叶至4叶）或种群非常稀疏。应将中位数用于中型植物（草：耕种；阔叶：4叶到晚期营养），当杂草成熟时，应使用高率（草：开花：阔叶；阔叶：开花）。杂草密度在杂草浓密时使用较高的速率。杂草的彻底覆盖对于良好的控制至关重要。气候条件在温暖的潮湿条件下应用时最佳结果。在寒冷条件和/或阴天条件下，将减少控制和/或较慢。在大多数其他条件下都会取得良好的结果，但是在热干燥条件下可能会出现较差的结果（温度高于33 O C，相对湿度低于50％）。由于压力条件而在生长中已硬化或阻碍的杂草应以最大的速度处理。覆盖杂草的覆盖范围对于良好的控制至关重要。覆盖不良可能导致重新增长。多年生杂草适用。在大多数情况下，需要进行后续治疗以控制多年生杂草的重新生长。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
Sulstice 750WG 除草剂 81947/112066 标签名称
Sulstice 750WG 除草剂属于磺酰脲类除草剂，具有 ALS 抑制剂作用模式。对于杂草抗药性管理，本产品为 B 组除草剂。任何杂草种群中可能存在一些对 Sulstice 750WG 除草剂和其他 B 组除草剂具有抗药性的天然杂草生物型，这是通过正常的遗传变异而存在的。如果反复使用这些除草剂，具有抗药性的个体最终会主导杂草种群。这些抗药性杂草不会受到 Sulstice 750WG 除草剂或其他 B 组除草剂的控制。为了防止或至少将抗药性杂草出现的风险降至最低，请使用 Sulstice 750WG 除草剂混合剂（如果适用）和/或轮作，使用对同一种杂草具有不同作用模式的除草剂。请勿对作物多次使用 ALS 抑制剂除草剂，无论是播种前加入还是作物和杂草出现后。由于抗性杂草的出现很难在使用前检测出来，Relyon (Australia) Pty Ltd 对因 Sulstice 750WG 除草剂无法控制抗性杂草而造成的任何损失不承担任何责任。有关可使用的策略和替代治疗方法的建议应从您当地的农用化学品供应商、顾问、当地农业部、初级产业部或 Relyon (Australia) Pty Ltd 代表处获取。