XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System杂草
美国西部和加拿大的观点：抗除草剂作物是解决抗除草剂杂草问题的办法吗？
抗除草剂 (HR) 作物在美国和加拿大广泛种植。这些作物性状技术可以增强杂草管理，因此可以成为综合杂草管理 (IWM) 计划的重要组成部分。与此同时，抗除草剂杂草种群的进化在种植抗除草剂作物的农业地区已变得无处不在。尽管如此，具有新的或组合的 (堆叠的) 抗除草剂性状的作物品种仍在继续开发和商业化。本综述基于 2021 年西部杂草科学学会年会上举行的研讨会，研究了过去 25 年抗除草剂作物对美国大平原、美国太平洋西北部和加拿大大草原抗除草剂杂草管理的影响及其过去和未来对 IWM 的贡献。我们还从行业角度介绍了抗除草剂作物发展的未来以及抗除草剂作物在抗性管理中的作用。预计主要作物和小作物的抗除草剂性状选择将有所扩大。通过适当的管理，抗逆性作物可以降低除草剂的使用强度，并有助于减少杂草种群的选择压力。然而，在种植系统中正确部署抗逆性作物必须经过仔细规划，考虑多种抗逆性和非抗逆性作物的轮作顺序，并最大限度地提高作物竞争力，以有效管理抗逆性杂草种群。根据美国西部和加拿大过去种植抗逆性作物和相关除草剂的经验，抗逆性作物一直是抗逆性杂草选择和管理的重要决定因素。
AG 30. 基于机器视觉的除草点喷洒
甘蔗产业的自动精准除草点喷洒技术有望提高产量，同时减少除草剂的使用。然而，基于杂草光学特性感知的商用技术通常仅限于检测土壤背景下的杂草（即检测棕色上的绿色），不适合检测生长中的作物中的杂草。机器视觉和图像分析技术可能使叶子的颜色、形状和纹理能够区分植物种类。国家农业工程中心 (NCEA) 开发了一种基于机器视觉的除草点喷洒演示装置，以甘蔗作物中的杂草 Panicum spp. (几内亚草) 为目标，这需要区分绿草杂草和绿草作物。该系统在夜间对成熟的几内亚草有效运行，但需要进一步研究使系统在更广泛的条件下运行（例如一天中的不同时间和作物生长阶段）。可能需要多光谱成像和形状分析等技术来实现更强大的杂草识别。考虑了机器视觉检测甘蔗作物中的几内亚草和其他杂草物种的影响。简介甘蔗作物中的杂草竞争会显著降低产量（Hogarth 和 Allsopp，2000 年），并可能缩短作物周期（即宿根数量）。自动化、有针对性的喷雾
印度II期作物多元化项目在喜马al尔邦阶段2
主要蔬菜作物中的IPM（夏季和冬季）IPM主要食品作物（Kharif＆Rabi）在IPM中使用生物剂和生物农药（制备生物农药和黄色，黄色，蓝色粘性陷阱，水诱捕器，轻陷阱等）（5）杂草管理如何管理Jangali禁令（Brachaira spp。），chhura（commelina spp。）和哈里夫农作物和蔬菜田中的其他杂草？如何管理goongla（raphanus spp。），Jangali Javi（Avena spp。）和狂犬作物和蔬菜田中的其他杂草？如何管理tipatia（Oxalis spp。）和Motha（Cyperus spp。）在Poly House和Neela Phulnu（Ageratum spp。），tipatia（Oxalis spp。），羔羊（Bidens spp。），Lal Fulnu（Lantana spp）和Gajar Ghass（Parthenium spp。）和农作物和草原中的其他杂草？化学杂草控制和健康危害如何使用有机和无机覆盖物进行杂草管理？（如果未涵盖1-3个主题，则可选）（6）有机农业和认证过程（有机施肥申请）。
成人免疫管理记录
陈述1：我已经阅读或向我解释了疫苗信息陈述（viss）中有关以下疾病（s）和疫苗的信息：白喉，破伤风，破伤风，多质，小儿麻痹症，麻疹，小麻疹，小麻疹，红宝石，红宝石，红宝石，红宝石，黑脑，肝炎，hepation a，hepation a，hepatis hepaticus b，hepaticus b，hepatcel hemantic b，varepicel helumecal helumecal，varepicel helumecal，var虫，var虫，杂草素，杂草素，杂草素，杂草，杂草素，病毒，带状疱疹和流感。我有机会提出要回答的问题，以满足我的满意。我了解疫苗的收益和风险，并要求在此表格上指示的疫苗或在此健康记录中命名的人，以授权我提出此请求。
维多利亚大电池，莫拉布尔维多利亚
项目区域内的重质土壤斑块 - 平原草原 (EVC 132_61) 符合条件阈值，根据本地丛生草的覆盖率，成为受威胁群落。植被是 Rytidosperma setaceum（硬毛袋鼠草）和 Austrostipa bigeniculata（矛草）的混合物，种植有非本地和本地树木（赤桉；河红桉）。斑块杂草丛生（杂草覆盖率为 25-50%），常见杂草包括 Lolium perenne（多年生黑麦草）、Bromus hordaceous（软雀麦）、Bromus diandrus（大雀麦）和 Phalaris aquatica（图文巴金丝雀草）。 1994 年《集水区和土地保护法》列出的杂草、国家重要杂草 (WoNS) 和高威胁性杂草均存在，例如锯齿草丛和智利针草（但覆盖率不到 5%）
玉米的生长和产量受裁剪系统的影响
需要鉴定以非常低的速度和良好的杂草控制施用的除草剂，以及最佳产量是尼日利亚的必要性，以进一步减少由于以高速施用除草剂施用而引起的环境污染。因此，在2019年湿季节初和末期，在尼日利亚奥贡州联邦农业大学Abeokuta的教学和研究农场进行了现场试验，以评估农作物系统和杂草控制措施对玉米生长和产量的影响。治疗以分裂布置在随机完整的块设计中进行了三个复制。主要的情节处理由农作物系统（唯一的玉米和玉米/红薯中的编写）组成，而子图处理由六项杂草控制措施组成。对生长，玉米产量和杂草生物量收集的数据进行了方差分析以及使用P≤0.05时最小显着差异分离的处理平均值。结果表明，唯一的玉米比玉米与红薯一起生产高的植物。在种植后9周和12 WAP时，杂草生物量降低了21.3％，至31.4％，与种植玉米相比，玉米与甘薯进行了间隔时，分别降低了杂草。以两种速度以两种速率的氧化氟氟氟二酮加丙烯烯作为出生前除草剂的应用可增强玉米的生长。Isoxaflutole Plus Aclonifene在0.75 kg A.I/ha中，有或没有除草，导致玉米产量更高，并且还会显着降低杂草生物量。关键字：玉米，除草剂，杂草生物量，谷物，hoe
使用饲料甜菜填补秋季/冬季饲料差距
第一季的干物质产量高度可变，范围从2.42T DM/ HA到27.4T DM/ HA。在第二季中，根据杂草控制策略，作物产量均匀差，范围从0.4T DM/HA到2.4T DM/HA。尽管有两个杂草控制的夏天，但我们的两个演示地点的特征是高杂草负担对饲料甜菜作物的性能产生负面影响。我们的任何一个地点都无法实现“树冠闭合”，并且在围场上将围场的植物床处理为细蛋床，从而为杂草生长带来了理想的条件。
耐除草剂（HT）水稻在直播作物杂草管理中的作用：挑战与机遇
摘要：粮食不安全一直是全球面临的威胁，迫使研究人员开发即使在变化的气候条件下也能提高产量的作物。水稻是一种重要的主食和战略作物，有助于确保全球经济稳定、粮食和营养安全。它满足了世界各地人民 20% 的卡路里需求。最近，由于气候引起的水资源短缺以及人力资源、耕地等资源的减少，水稻种植和研究面临着前所未有的困难。在这方面，直播水稻 (DSR) 作为一种资源节约技术，作为传统移栽的潜在替代方案，越来越受欢迎，因为它可以减少投入需求、减少甲烷和二氧化碳排放、增强对气候变化的适应性并增加经济回报。DSR 中的杂草威胁在很大程度上阻碍了其取得丰硕成果。 DSR 高度依赖除草剂来控制杂草，因为人工除草和其他耕作方式需要大量劳动力，而这又会遭遇作物损伤（非选择性除草剂）和抗性杂草（选择性除草剂）的挫折。耐除草剂 (HT) 水稻可能是 DSR 杂草管理的有效长期解决方案。在此背景下，已经开发了三种 HT 水稻系统，即咪唑啉酮、草甘膦和草铵膦。本评论深入了解了 DSR 对 HT 水稻的需求、其生产系统、局限性以及正确管理水稻杂草的管理指南。
通过机器学习在自然和受控的光条件下，稻田中杂草歧视的立体视频计算机视觉系统
使用立体摄像机实施了特定于现场的杂草检测和分类系统，以减少化学除草剂在稻田中的不利影响。在自然光（NLC）或受控光条件下（CLC）下，使用计算机视觉和元视觉杂种杂种分类器准确区分两个杂草品种和水稻植物。对来自右相机或左相机通道的图像进行了预处理，细分和匹配过程。使用NN-PSO算法的图像从平均值（算术或几何图像）中选择了大多数判别特征。NLC下的立体计算机视觉系统的精度分类结果为算术平均值（AM）为85.71％，几何平均值（GM），测试集为85.63％。同时，CLC下的计算机视觉系统的准确性分类结果达到了AM情况的96.95％，对于GM情况，计算机视觉系统的准确性分类结果始终高于NLC的准确性结果，为94.74％。
了解草皮草除草剂的工作原理
其他农业系统。使用除草剂采用不同作用机制的除草剂制定杂草管理计划对于预防和管理耐除草剂的杂草至关重要。建议旋转尽可能多地采用不同作用机制的除草剂，并实施最大化草皮竞争并限制杂草侵占的文化实践。表2列出了根据作用组编号的机理在草皮草中使用的单个活性成分除草剂。这些WSSA组编号也可以在大多数除草剂标签上找到（图1）。