自动农作物识别是现代农业的重要分支。它为农田制图,农作物轮作分析,农田结构和农业用地使用监测提供了广泛的机会。遥感是一种通过实施各种植被指数(例如,标准化差异植被指数)结合机器学习和计算机视觉的技术,是一种可用于作物识别的潜在且有力的技术。当前的研究致力于对乌克兰监督机器识别的最新开发机器学习的准确性,即软件应用Agroland分类器,该分类器是基于Naas气候智能农业研究所的科学研究的结果而构建的。该应用程序采用了几种监督的机器学习方法,即多种规范的判别分析和逻辑回归,以区分冬季小麦,冬季大麦,冬季大麦,冬季菜籽,谷物玉米,大豆和向日葵等农作物。使用随机选择的标记的田地进行测试,每种作物100个田间。在乌克兰的所有领土上进行了测试。从农业监控地图平台中检索了月度归一化差异指数的输入值。已经确定,最高的作物识别精度与小麦有关(总准确度为82.0%,F1得分为0.90),而大豆的最差结果(占真实猜测的50.0%,F1得分为0.67)。需要进一步的详细测试和算法改进,并将继续进行。还观察到,识别精度高度取决于农作物种植的土壤气候条件。
寄主抗性,29 减少作物病虫害的栽培措施,34 轮作,35 耕作和免耕,36 诱捕作物,38 绿肥和覆盖作物,38 复种或多种作物(间作),39 避难所,39 整合栽培管理计划,40 决策支持辅助和诊断系统,41 田间和区域,41 精准农业,43 诊断方法的使用,43 生物防治,46 生物农药产品的开发,47 昆虫生物防治,47 杂草生物防治,49 植物病原体的生物防治,包括线虫,50 增强生物防治的其他方法,52 农药,53 为什么农药仍然是一个关键组成部分?,53 农药的作用,55 改变杀菌剂、除草剂和杀虫剂化学成分,55 农药抗药性管理,61 综合害虫管理背景下的抗药性管理,62 抗药性管理策略和工具,63 认证和监管,65 IPM 认证,65 国际背景下的生态标签,67 IPM 监管,68 害虫管理信息决策支持系统,69 跨地区研究项目编号 4 (IR-4),69 入侵害虫的影响,69 入侵植物害虫的传播方式,71 当前入侵植物害虫问题的例子,71 旧植物害虫的重新出现,72 综合害虫管理和农业生物恐怖主义,73 附录 A. 缩写和首字母缩略词,73 附录 B. 词汇表,74 引用的文献,74 相关网站,81
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。
寄主抗性,29 减少作物病虫害的栽培措施,34 轮作,35 耕作和免耕,36 诱捕作物,38 绿肥和覆盖作物,38 复种或多种作物(间作),39 避难所,39 整合栽培管理计划,40 决策支持辅助和诊断系统,41 田间和区域,41 精准农业,43 诊断方法的使用,43 生物防治,46 生物农药产品的开发,47 昆虫生物防治,47 杂草生物防治,49 包括线虫在内的植物病原体的生物防治,50 增强生物防治的其他方法,52 农药,53 为什么农药仍然是一个关键组成部分?,53 农药的作用,55改变杀菌剂、除草剂和杀虫剂的化学成分,55 农药抗药性管理,61 综合害虫管理背景下的抗药性管理,62 抗药性管理策略和工具,63 认证和监管,65 IPM 认证,65 国际背景下的生态标签,67 IPM 监管,68 害虫管理信息决策支持系统,69 跨区域研究项目编号 4 (IR-4),69 入侵害虫的影响,69 入侵植物害虫的传播方式,71 当前入侵植物害虫问题的例子,71 旧植物害虫的重新出现,72 综合害虫管理和农业生物恐怖主义,73 附录 A. 缩写和首字母缩略词,73 附录 B. 词汇表,74 引用的文献,74 相关网站,81
促进根瘤菌(PGPR)的植物生长是一组细菌,可以直接或间接增强植物的生长。这些细菌通常在与植物根相关的土壤中发现。两种菌株:bradyrhizobium japonicum pp236808和枯草芽孢杆菌PP250150已记录以直接增加大豆植物的生长。在这项研究中,棉花在与大豆和玉米的作物轮作中起着重要作用。因此,这项研究的目的是间接增强棉花的生长。间接机制涉及植物病原体的生物控制。在体外,细菌菌株均表现出拮抗性镰刀菌和溶质性溶质性溶胶植物,通过产生裂解酶,IAA,氰化氢,氰化氢,催化酶,氨和氨水和sideophore,引起棉花阻尼疾病。两种菌株对于磷酸盐溶解度,IAA产生,HCN产生以及发现为催化酶呈阳性。而bradyrhizobium japonicum pp236808是高铵。营养素的竞争LED可以改善植物健康并促进棉花的生长,从而促进幼苗生存。未经处理的种子作为对照。在温室中实验拮抗菌株(PGPR)的处理使疾病的发病率显着抑制了与未经处理的疾病相比的最低值。此外,在田间条件下,相同的PGPR菌株显着降低了疾病的发病率。最后,将Japonicum pp236808和枯草芽孢杆菌PP250150的应用施用显着提高了种子棉的产量。既然PGPR对环境友好,因此可以安全地用于改善植物的生长和提高农作物的产量。
划线区域;开放空间作为物种丰富的半天然草地保留,周围有树篱、墙壁、水道和电线,并带有扇贝状边缘。绿地;橡树/鹅耳枥林地:多层林分,以有梗橡树(POK)为主,中层和下层为鹅耳枥(HBM)。橡树和鹅耳枥将混合种植。次要树种包括山毛榉、小叶椴树、桦树、山杨、花楸、野樱桃、欧洲山榆等。树种分布:POK 70 – 90% HBM 10 – 30% 次要树种:< 10%。在连续覆盖制度下进行管理,尽可能利用天然更新。建立:每个集群种植 20 – 30 棵 POK(间距 0.3 – 1 米)。HBM 种植在 POK 集群周围。集群之间以较低的密度种植次要树种。棕色区域;两层林地,主要为悬垂橡树 (POK),下层为榛树矮林。桦树、野樱桃树、野生山楂树等次要树种主要分布在上层。树种分布:OK 80%,HAZ(丰富矮林),次要树种:< 20%。按照标准系统管理矮林。OK 经过几个 HAZ 矮林轮作管理,自然再生或通过种植,其他树种来自填充。建立:OK:每簇种植 20 – 30 棵 OK(间距 0.3 – 1 米),簇数与预计的 FC 树数相对应。HAZ/MB:自然再生或种植。黄色区域;有潜力成为社区果园(例如)传统苹果树种或其他树种。
图2气候 - 智能土壤(Paustian等人2016)。对土壤过程,测量和监测网络的扩展以及全球地理空间土壤数据的持续发展可以增强预测模型并减少不确定性的基础研究。信息技术的持续进步以及复杂系统和“大数据”的集成,涉及包括土地管理者在内的广泛利益相关者,通过基于Web的计算机和移动应用程序为当地的农业管理洞察力提供了贡献。这种合作可以推动基于高级模型的温室气体(GHG)指标的开发。这样的努力将促进采用气候 - 智能土壤管理政策,包括CAP和贸易系统,“低碳”消费品的产品供应 - 连锁倡议以及国家和国际温室气体缓解策略,同时也促进了全球更可持续和更具可持续性和气候 - 弹性的农业系统。因此,气候 - 智能土壤可能会经历较低的土壤侵蚀率,减少温室气体排放量并改变由土壤占据和释放的挥发物的数量和组成,并改变反照率(有关这些机制的更多详细信息,请参见主要文本)。根据Paustian等人的说法。(2016)有希望的科学和技术进步包括有关植物 - 土壤过程,研究测量网络,土壤监测网络,高级温室气体网络以及遥感,空间数据库和模型集成的基础研究。气候 - 智能土壤的实践包括耕作减少,生物炭管理,土地修复,改善农作物轮作,有机修正,营养管理,覆盖农作物和农林业。实施需要国家和国际温室缓解汽油计划,温室气体偏移和生态系统服务市场,农业产品供应链管理,决策 - 支持系统和土地用户参与。
图2气候 - 智能土壤(Paustian等人2016)。对土壤过程,测量和监测网络的扩展以及全球地理空间土壤数据的持续发展可以增强预测模型并减少不确定性的基础研究。信息技术的持续进步以及复杂系统和“大数据”的集成,涉及包括土地管理者在内的广泛利益相关者,通过基于Web的计算机和移动应用程序为当地的农业管理洞察力提供了贡献。这种合作可以推动基于高级模型的温室气体(GHG)指标的开发。这样的努力将促进采用气候 - 智能土壤管理政策,包括CAP和贸易系统,“低碳”消费品的产品供应 - 连锁倡议以及国家和国际温室气体缓解策略,同时也促进了全球更可持续和更具可持续性和气候 - 弹性的农业系统。因此,气候 - 智能土壤可能会经历较低的土壤侵蚀率,减少温室气体排放量并改变由土壤占据和释放的挥发物的数量和组成,并改变反照率(有关这些机制的更多详细信息,请参见主要文本)。根据Paustian等人的说法。(2016)有希望的科学和技术进步包括有关植物 - 土壤过程,研究测量网络,土壤监测网络,高级温室气体网络以及遥感,空间数据库和模型集成的基础研究。气候 - 智能土壤的实践包括耕作减少,生物炭管理,土地修复,改善农作物轮作,有机修正,营养管理,覆盖农作物和农林业。实施需要国家和国际温室缓解汽油计划,温室气体偏移和生态系统服务市场,农业产品供应链管理,决策 - 支持系统和土地用户参与。
1。提供食物/饲料:通过农业,生产所需的必需食物;车前草,西红柿,芒果,玉米,米饭,鱼,鸡,山药等。2。原材料的来源:农业提供原材料,例如用于工业目的的棉花,可可,木材,黄麻,水果和牛肉。可可加工成巧克力,水果成果酱和果汁,牛肉罐装牛肉,乳胶成橡胶。3。燃料来源:农业为国内和工业目的提供生物燃料。有两个例子包括来自农业废物污水或食物废料的沼气以及甘蔗和玉米的乙醇。4。就业机会:根据粮食和农业组织(FAO)(2024),农业直接或间接地雇用了加纳人口的约52%,作为个人及其家属的生计手段。5。环境的可持续性和生物多样性:通过农业捕食,有机耕作,农作物轮作,保护农业和旋转放牧等农业系统,土壤健康和环境得到了保留。6。外汇来源:通过出口农产品和农产品,该国赚取了美元,CFA和英镑等外币,以改善该国的经济状况和国际贸易状况。农业旅游活动,例如农场旅行,农场住宿,挑选自己的活动和农业娱乐活动,同样会给全国带来外国收入。7。8。肥料来源:农场动物和农作物残留物的废物可以用作肥料;例如收入来源:农民通过种植农作物,饲养牲畜并生产其他农产品以及通过农业综合企业活动来赚取收入。农家粪便,腐烂的农作物残留物等。9。文化保存和遗产:农业与人类文化和传统已有数千年的历史。它已经塑造了社会,影响了文化实践,并为语言的发展做出了贡献,
将覆盖作物实施到农作物轮作中可以有助于更可持续的土壤管理。为了改善覆盖作物残留物的分解,越来越多地应用了商业接种剂有效的微生物®(EM)。尽管有广泛的应用,但缺乏对EM应用对土壤过程的影响的全面研究,因为很少有效应(直接直接通过EM诱导)或底物效应(由随附的EM底物引起的)清晰的区分。为了确定覆盖土壤覆盖作物融合后EM应用的潜在影响,我们在温带气候下在类似春季的条件下进行了实验室孵育实验,并在建议的裸露土壤或覆盖作物上施加了EM在建议的土壤掺入之前,并在建议的100倍的剂量上施加。对照组包括没有EM添加的治疗方法,并以建议剂量的100倍施用了无菌EM溶液。在28天的监测期内,EM在建议的剂量上的应用对土壤呼吸,微生物结合的碳或氮,土壤pH,大陆基糖氧化氧化碳或可萃取的养分和微量元素没有一致的影响。在接受100倍推荐剂量的100倍的治疗中观察到的效果归因于EM溶液引入的底物,而不是活着的EM本身。扩增子测序表明,在施用后,可以在低丰度中在土壤中检测到某些EM分类单元,但只有在推荐剂量的100倍施用EM时。我们得出的结论是,EM的应用不会对土壤生物学或化学特性产生明显的影响,也没有影响覆盖作物的分解过程。