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题名6种杀菌剂对西瓜炭疽病的防治效果研究
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作者
李乐
刘宇通
李务焜
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机构
杨凌职业技术学院生物工程学院
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出处
《山地农业生物学报》
2025年第4期78-82,共5页
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基金
杨凌职业技术学院2024年校内基金项目(ZK24-40)。
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文摘
为探究陕西地区西瓜炭疽病防治的有效杀菌剂,为西瓜生产提供参考。本研究选取使用频率高的6种炭疽病防治药剂(代森锰锌、百菌清、咯菌腈、咪鲜胺、戊唑醇和吡唑醚菌酯),通过田间喷施处理来探究其对西瓜炭疽病的防治效果。结果表明:6种药剂对植株光合色素无不良影响。在3次防效统计中,代森锰锌防效显著高于其他药剂处理,防治效果均在80%以上,戊唑醇和吡唑醚菌酯次之,咯菌腈的防治效果最差。经分析比较,建议代森锰锌、戊唑醇和吡唑醚菌酯交替使用,以避免产生抗药性。
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关键词
炭疽病
西瓜
化学防治
真菌性病害
农药
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Keywords
anthracnose
watermelon
chemical control
fungal diseases
pesticides
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分类号
S4365
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名基于YOLOv3的黄桃病害检测技术研究
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作者
李慧敏
徐欢
黄旭
曾孟佳
周莉
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机构
湖州师范学院信息工程学院
湖州学院电子信息学院
湖州蜂巢商务科技有限公司
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出处
《计算机与网络》
2023年第22期68-72,共5页
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基金
湖州师范学院研究生科研创新项目课题(2022KYCX50)
湖州市科技计划工业公关项目(GG201829)
湖州市2022科技特派员专项(2021KT02)。
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文摘
随着黄桃种植面积增多,黄桃病害的发生已成为制约桃品质和产量的重要因素。早期快速准确地检测病害,并及时进行防治是一项非常重要的工作。传统农业病害的识别处理方法主要依靠机械的人工进行识别,需要积累一定的农技专家经验,具有操作主观性比较强、识别技术准确率相对低等缺点。因此需要将人工智能、图像识别处理等人工智能技术综合运用到黄桃病害图像检测研究中。对图像信息进行数据的增强预处理以达到扩充数据集,送入YOLOv3网络模型中以进行更进一步的综合分析预测与加工处理,以显著提高农业病害的检测预报准确率,减少农业病害传播对当地农业生产安全的危害。
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关键词
黄桃病害
图像识别
深度学习
数据增强
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Keywords
yellow peach disease
image recognition
deep learning
data augmentation
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分类号
S4365
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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