基于深度学习的烟叶虫害智能检测系统设计

随着农业科技的进步,传统的虫害监测方法已经无法满足现代农业的需求。为了提高烟叶生产效率和质量,文章设计并实现了一种基于深度学习的烟叶虫害智能检测系统。该系统采用了先进的YOLOv7目标检测模型,同时集成了数据采集、深度学习训练、虫害检测等功能,能够快速准确地识别烟叶上的虫害,有助于提前介入查杀,保护烟叶质量。测试结果表明,该系统在实时监测和准确性方面表现优异,提升了虫害管理的效率。

烟叶种植病虫害的影响及防治措施研究

烟叶作为我国经济产业的关键一环,其种植安全与质量却饱受病虫害的困扰。本研究深入剖析了我国烟叶种植的现状及病虫害分布状况,明确了主要病虫害种类及其严重程度。病害方面,烟草黑胫病、黄矮病等尤为突出;虫害方面,烟粉虱、烟斑螟等成为主要威胁,且这些病虫害在不同地区呈现不同的分布特点。针对这些问题,本研究制定了一系列综合防治措施,包括针对病害的良种选育、农业措施及合理施肥,以及针对虫害的自然控制与化学防治相结合的策略。实施这些策略后,相关区域的烟叶产量和质量均得到了显著提升。本研究为我国烟叶种植业的病虫害防治提供了宝贵的建议和实践方案,对于保障烟叶产业的健康发展具有重要意义。

烟叶农业病虫害控制的自然科学策略研究

本文重点研究烟叶农业病虫害控制的自然科学策略。首先总结全球烟叶农业病虫害对产业的影响,分析了病虫害控制的难点,并探讨了自然科学在病虫害控制中的应用现状和问题。然后介绍了自然科学在病虫害控制中的应用及优势。研究展示了自然科学策略在病虫害控制中的有效性,并总结了其他地区的成功案例。此外还讨论了新技术在病虫害控制中的应用。本研究为烟叶农业病虫害的控制提供了有益的参考。

广东省烟区主要虫害化学防治现状与控制技术研究

通过调查广东省9个县市烟区虫害(小地老虎、烟青虫、斜纹夜蛾、蝽象、烟粉虱和烟蚜)化学防治情况发现:烟区销售使用的农药品种较旧;部分农资店随意销售禁用或限制高毒农药品种,如乙酰甲胺磷、水胺硫磷和灭多威;部分烟农盲目滥用化学农药,从而造成烟叶部分农药残留超标现象发生。以烟区采集的害虫为供试虫源,毒力测定结果表明:氯虫苯甲酰胺和甲维盐对斜纹夜蛾幼虫具有较强杀虫活性,药后48 h LC50分别为2.76、0.85 μg/m L;啶虫脒对烟粉虱和烟蚜毒力较强,LC50分别为7.43 μg/m L(药后6 h)、2.76 μg/m L(药后48 h)。结合生产实际,提出了烟叶虫害化学药剂防治科学控制技术,并建议烟叶主管部门加强化学农药使用的监管和技术服务力度。

基于实践层面的汉中烟区烟叶病害绿色防控模式研究

通过对汉中烟区5年多来开展烟叶病虫害绿色防控工作的技术实践和试验总结,针对烟区病虫害发生规律提出了符合烟区特色的“三虫三病”绿色防控技术实践模式,在实践层面形成了初创版的“18981”模式和升级版的“19991”模式并推广应用,并对未来的绿色防控技术进行了展望。