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杂草管理计划
如果您不同意条款和条件，则不得使用此出版物。，您可以自由复制，交流和调整许可材料，前提是您遵守许可条款（包括归因），并使用以下声明属于许可材料：环境，公园和水安全部提供。©北领地政府。推荐引用：北领地政府（2024）。Gamba Grass 2020 - 2030年的杂草管理计划（2024年修订版），环境，公园和水安全部，达尔文。可以从NT.GOV.AU/GAMBA下载该计划，致谢杂草管理部门承认Gamba Grass杂草咨询委员会，土地管理者，土地所有者和所有主要利益相关者为制定这一修订后的计划提供了信息。封面上的照片积分：检查Gamba Grass（杂草管理分支），Gamba Grass喷涂（杂草管理分支），Gamba Grass Fire（David Muller），Gamba Grass Fire（Natalie Rossiter-Rachor）的鸟瞰图。
发达的迷你拖拉机操作喷雾剂的比较性能具有各种现有喷雾和除草方法
摘要 - 昆虫，疾病和杂草是对农业产出损失和农民利润影响最大的三个主要生物学因素。最大产量的农业中两个最关键的实践是化学应用和除草。过去，使用背包喷雾器进行喷涂，并手动进行除草，并用牛lock绘制的除草机进行了喷雾剂，这两者都需要大量时间和精力。用于在现代农业中喷洒和除草，农民采用了各种电力操作工具。但是，由于每个任务都是独立执行的，因此花费了更多的时间和精力来完成除草和喷涂任务。需要多运营设备或机械来减少运行时间，成本和通行证数。因此，已经努力创建可以在单个通行证中完成这两个任务的机器。考虑到这些点，开发了迷你拖拉机操作的喷雾器和除草剂。通过使用开发的喷雾器暨杂草时间节省95.79％，90.42％和38.71％的时间，与现有手动方法相比，与现有的手动方法和动力操作机器相比，与现有的手动操作机器和开发机器相比，动物绘制机器和动力操作机器以及开发的机器也可以节省91.50和8.84％的运行成本。与动力操作的除草机（86.12％）相比，发现了为84.53％的合并操作的除草效率，该效率或多或少相等，而仅用于除草。
设计和开发小型农场机械化的电子驱动线间除草剂
在过去的几年中，机械杂草控制已成为一种更有效，更经济的方法。本研究提出了电子驱动源的概念和除草机制，以在30 cm的间距上进行作物行进行除草作业。针对沙质壤土条件设计，开发和评估了一个电子驱动的机械排间除草机。结果表明，操作速度和除草型鼓直径在1％和5％的显着性水平下显着影响功耗和除草效率。在3 km/h的工作速度下，观察到平均除草效率，现场容量，现场效率和植物损伤为91.68％，0.049 ha/h，而3.18％。观察到除草剂的平均功耗为189 W.开发除草剂的田间容量是轮ho头的3-4倍，从而降低了所需的人力和运营成本。用鼓和工具组合的除草机制降低了杂草逃生的机会并提高除草效率。此外，除草剂的电子驱动系统大大降低了振动，从而提高了操作员的工作效率。总体而言，开发的电子驱动除草剂有可能成为小型农民的有效工具，以较少的繁琐手术和更高的效率进行除草作业。
佛罗里达甘蔗使用的杂草控制和除草剂
• 第 1 茬再生稻（29.5%），第 2 茬再生稻（29.1%），第 3 茬再生稻（9.8%），第 4 茬再生稻及以上（3.1%） • 播种季节：8 月中旬至 1 月初
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。
北部高原地区战略杂草管理计划 2023-2027
“交易”的定义包括持有、占有、照管、保管或控制、生产、制造或供应、进口、获取、购买、销售、交换、处置、移动、释放、使用、繁殖、种植、饲养、喂养或培养、实验、展示、与他人达成协议或其他安排、同意交易、促成或允许交易或法规规定的任何交易或参与交易、生物安全事务或承运人的行为。《新南威尔士州生物安全法》2015 年第 12 条
创新杂草管理的生物技术路线图
在大多数农田中，杂草管理主要依赖于综合杂草管理 (IWM) 策略，例如使用除草剂。然而，除草剂的过度使用和滥用，加上缺乏新的活性成分，导致全球抗除草剂杂草呈上升趋势。此外，杂草性状导致杂草种子库持久存在，进一步加剧了杂草管理的挑战。尽管人们不断努力确定和改进当前的杂草管理过程，但农业杂草管理对新型控制技术的迫切需求不容忽视。CRISPR/Cas9 基因编辑系统的出现，加上“组学”和更便宜的测序技术的最新进展，使人们关注到通过直接基因控制方法管理农田杂草的潜力，但可以稳定或暂时实现。这些方法涵盖了一系列技术，这些技术可以潜在地操纵杂草中关键基因的表达以降低其适应性和竞争力，或者通过改变作物来提高其竞争力或除草剂耐受性。减少或避免农田化学药品的使用为开发实用可行的杂草管理分子方法提供了额外的动力，尽管在杂草管理中利用这些潜在的分子技术存在重大的技术、实践和监管挑战。
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
评估物理除草和农场资产追踪研究方法
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