搜索结果: 1-15 共查到“知识要闻 植物病虫害测报学”相关记录129条 . 查询时间(6.125 秒)
学者提出融合多模态数据的荔枝霜疫霉病预测模型
多模态数据 荔枝 霜疫霉病 预测模型
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2024/5/24
近日,华南农业大学电子工程学院(人工智能学院)高级实验师陆健强课题组首次提出了融合多模态数据的荔枝霜疫霉病预测模型,为荔枝霜疫霉病的精准预测提供了新的研究思路与方法。相关成果发表于《IEEE物联网期刊》(IEEE Internet of Things Journal)。
全国首个农业领域病虫害大模型发布
农业领域 病虫害大模型 成功发布
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2024/7/25
近日,中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所谢成军与张洁团队联合安徽省农科院农业经济与信息研究所董伟团队,共同发布“图知农业病虫害大模型”,这是国内首个农业领域病虫害大模型。
图知农业病虫害大模型发布仪式成功举办(图)
图知农业 病虫害 大模型 发布仪式
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2024/7/15
陕西省生物农业所开发出腐烂茎线虫与鳞球茎茎线虫特异性快速检测技术
陕西省 生物农业所 腐烂茎线虫 鳞球茎茎线虫 快速检测 Horticulturae
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2024/5/6
陕西省生物农业研究所入选2024年度陕西省科技创新团队(图)
陕西省 生物农业所 科技创新团队 线虫病害
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2024/5/6
陕西省生物农业研究所获批6项省级科技计划项目
陕西省 生物农业所 省级 科研项目
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2024/5/6
全国农业技术推广服务中心组织各省(区、市)测报技术人员和有关专家,根据冬前病虫发生基数、油菜种植情况和冬春季气候条件等因素综合分析,预计2024年全国油菜病虫害总体中等发生,发生面积1.21亿亩次,重于上年。其中,菌核病在长江中游和江南中部油菜种植区偏重发生;霜霉病、蚜虫中等发生。
全国农业技术推广服务中心组织各省(区、市)测报技术人员和有关专家,根据冬前病虫发生基数、大豆种植情况和冬春季气候条件等因素综合分析,预计2024年全国大豆病虫害总体中等发生,发生面积1.30亿亩次,重于上年。其中,大豆根腐病、大豆食心虫在东北春大豆区,甜菜夜蛾在黄淮海大豆玉米复合种植区,烟粉虱在黄淮南部有偏重发生风险。
全国农业技术推广服务中心组织各省(区、市)测报技术人员和有关专家会商,结合水稻病虫基数、水稻栽培管理和品种布局、今冬明春气候条件等因素综合分析,预计2024年全国水稻病虫害将呈偏重发生态势,发生面积12.4亿亩次。其中,虫害发生面积8.5亿亩次,病害发生面积3.9亿亩次;二化螟总体偏重至大发生,稻飞虱、稻纵卷叶螟、水稻纹枯病总体偏重发生,稻瘟病、稻曲病总体中等发生,水稻病毒病总体偏轻发生。
近期,全国农业技术推广服务中心组织科研、教学和推广单位专家,依据玉米病虫源基数、种植制度、作物布局和气候等因素综合分析,预计2024年全国玉米病虫害总体偏重发生,发生面积9.8亿亩次。其中,虫害发生6.9亿亩次,病害发生2.9亿亩次。草地贪夜蛾在西南、华南地区以及黄淮地区晚播夏玉米偏重发生,玉米螟、棉铃虫、桃蛀螟和甜菜夜蛾在黄淮、华北地区穗期混合发生,呈上升危害趋势,特别是大豆玉米带状复合种植田块...
据全国农业技术推广服务中心组织全国植保体系和科研教学单位专家会商分析,预计2024年全国小麦重大病虫害总体偏重发生,发生面积8.9亿亩次,其中病害发生5.2亿亩次,虫害发生3.7亿亩次。蚜虫在黄淮海大部麦区偏重发生,赤霉病在长江中下游、江淮和黄淮南部麦区偏重流行风险高,茎基腐病在黄淮麦区偏重发生,纹枯病在华北麦区偏重发生,条锈病在汉水流域和西北麦区局部偏重发生。
近期,全国农业技术推广服务中心组织科研、教学和推广单位专家,对2024年全国农作物重大病虫害发生趋势进行分析会商。综合分析病虫源基数、种植制度、作物布局和气候等因素,预计2024年小麦、水稻、玉米、马铃薯等主要粮食作物和油料、蔬菜作物上22种重大病虫害呈重发态势,全国预计发生面积23.30亿亩次,比2023年和2018—2022年实际发生面积(均值)分别增加26.2%和18.4%,对70%以上的农...
《病虫测报学》正式出版 中国农业大学植物保护学院三位老师担任主编(图)
《病虫测报学》 正式出版 马占鸿 高灵旺 秦誉嘉
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2024/5/23
近日,国家林业和草原局普通高等教育“十四五”规划教材、“大国三农”系列规划教材——《病虫测报学》由中国林业出版社面向全国出版发行。
中国农业科学院蔬菜花卉研究所Advanced Science | 张友军团队揭示小菜蛾Bt抗性适合度代价的补偿机制(图)
张友军 虫害防控 遗传
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2024/3/1
2023年12月13日,国际著名综合性学术期刊Advanced Science(IF=15.1)在线发表了蔬菜虫害防控创新团队论文“RNA m6A methylation suppresses insect juvenile hormone degradation to minimize fitness costs in response to a pathogenic attack”。该研究报道...
安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室夏涛课题组基于深度学习结合靶向代谢组学实现茶园中咀嚼式害虫损伤的监测及防御化合物的筛选(图)
茶园 咀嚼式 害虫损伤 监测 防御化合物 筛选
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2023/12/5
茶树经常受到咀嚼式害虫的危害导致产量和经济损失,目前已有的人工监测茶园病虫害方式耗时耗力、一些机器学习的模型泛化能力差无法对大面积覆盖率茶树冠层水平的小目标损伤进行精准识别,因此建立一种茶树冠层水平小目标损伤的检测模型尤为重要。此外,越来越多的研究人员推荐使用植物活性物质制剂防控病虫害问题,因此,建立一种有效的方式用来预测和筛选潜在的防御性化合物对茶叶品质提升和茶产业发展具有积极意义。