简介：摘要 : 植物化学保护即使用植保机械喷施化学农药是当前最主要的病虫害防控方法，一直以来对保障农业生产安全与粮食有效供给起至关重要作用。能够实现按需精准施药、变量施药、人机分离与人药分离的高效、精准、智能的施药技术和装备是提高农药药效与利用率的保证，也是保障食品安全、降低农民劳动强度的重要措施，是目前国内外研究的热点。本研究对精准施药关键技术及研究现状进行了分析，对适用于不同作业场景的精准施药装备的研究现状、典型代表、应用进展等进行了分类总结，分析了目前精准施药发展中面临的挑战，并提出了对策和建议。本研究可为精准施药技术研究的推进、智能施药装备的研发和现代化农业的发展提供参考和思路。

简介：摘要 : 植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍，包括产量、品质、胁迫抗性（包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害）等。在此基础上，本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类，并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时，本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后，本文着重讨论了室内表型平台的发展方向，并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望，以期为中国植物表型研究提供指导和建议。

简介：摘要 : 水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率，但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量，而通过人工手持测量仪器来获取这些信息，存在着时效性差和劳动强度大等缺点。针对以上问题，本研究以常见的作物玉米为研究对象，使用大疆精灵Ⅲ无人机携带 RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像，同时使用 YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素和水分含量等营养信息，根据这些信息将采集的图像分为 3个等级（每个等级共包含 530幅五通道图像，其中 480幅作为训练集， 50幅作为验证集），提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于 TensorFlow深度学习框架搭建了 ResNet18卷积神经网络模型，通过向模型输入彩色图像数据和五通道多光谱图像数据，分别训练出适合于彩色图像和多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明：训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像和多光谱图像，能够输出玉米的营养状况等级和 GPS 信息，识别彩色图像模型在验证集的正确率为 84.7%，识别多光谱图像模型在验证集的正确率为 90.5%，模型训练平均时间为 4.5h，五通道图像识别平均用时为 3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况，为有效提高水肥资源利用率提供了方法和依据。