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基于稻田除草部件横向偏距视觉感知的对行控制系统设计与试验

陈学深, 方根杜, 熊悦淞, 王宣霖, 武涛

陈学深, 方根杜, 熊悦淞, 等. 基于稻田除草部件横向偏距视觉感知的对行控制系统设计与试验[J]. 华南农业大学学报, 2022, 43(5): 83-91. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202112049
引用本文: 陈学深, 方根杜, 熊悦淞, 等. 基于稻田除草部件横向偏距视觉感知的对行控制系统设计与试验[J]. 华南农业大学学报, 2022, 43(5): 83-91. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202112049
CHEN Xueshen, FANG Gendu, XIONG Yuesong, et al. Design and test of row-follow control system based on visual perception of lateral-offset of weeding component in paddy field[J]. Journal of South China Agricultural University, 2022, 43(5): 83-91. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202112049
Citation: CHEN Xueshen, FANG Gendu, XIONG Yuesong, et al. Design and test of row-follow control system based on visual perception of lateral-offset of weeding component in paddy field[J]. Journal of South China Agricultural University, 2022, 43(5): 83-91. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202112049

基于稻田除草部件横向偏距视觉感知的对行控制系统设计与试验

基金项目: 国家自然科学基金(51575195);广东省自然科学基金(2021A1515010831)
详细信息
    作者简介:

    陈学深,副教授,博士,主要从事现代农业技术与智能装备研究,E-mail: chenxs@scau.edu.cn

    通讯作者:

    武 涛,副教授,博士,主要从事现代农业技术装备研究,E-mail: wt55pub@126.com

  • 中图分类号: S237

Design and test of row-follow control system based on visual perception of lateral-offset of weeding component in paddy field

  • 摘要:
    目的 

    为使水稻机械除草部件作业时能避开秧苗、降低伤苗率,设计了一种基于机器视觉与比例积分微分(Proportion integration differentiation,PID)控制的避苗控制系统。

    方法 

    利用改进超绿算法对秧苗进行灰度化,运用图像投影法对感兴趣区域(Region of interest,ROI)内的秧苗进行特征提取及图像坐标定位,采用稳健回归算法拟合秧苗,得到苗带中心线,通过小孔成像模型转换,获得秧苗的地面坐标位置及除草部件中心与苗带中心线的距离。基于PID控制算法对液压纠偏系统进行控制,并应用Matlab/Simulink对系统进行仿真研究。

    结果 

    系统可实现避苗作业,模型的稳态响应时间为0.34 s。系统性能对比试验的结果表明:避苗控制系统明显减少了除草部件的伤苗情况,平均伤苗率为3.75%;而没有避苗控制系统的情况下,平均伤苗率为24.88%。

    结论 

    本文设计的对行控制系统满足除草部件作业路径实时校正要求,可有效降低稻田机械除草的伤苗率。研究结果为水稻及其他作物的机械除草对行控制提供参考。

    Abstract:
    Objective 

    In order to avoid seedling and reduce seedling damage rate during the operation of mechanical weeding, a control system of avoiding seedling based on machine vision and proportion integration differentiation (PID) control technology was designed.

    Method 

    The improved extra-green algorithm was used to gray rice seedlings. The image projection method was used to extract the characteristics of rice seedlings within the region of interest (ROI) to obtain the corresponding image coordinates. The robust regression algorithm was used to fit rice seedlings to obtain the center line of seedling belt. The ground coordinate position of seedling, and the distance between the center of weeding unit and the center line of seedling belt were obtained by transforming the model of aperture imaging. The hydraulic rectifying system was controlled based on PID control algorithm, and the Simulink in Matlab software was used for the simulation analysis of the system.

    Result 

    The seedling avoidance was realized, and the steady-state response time of the system model was 0.34 s. The performance comparison tests of the control system with and without the control system of avoiding seedlings showed that the control system of avoiding seedlings could obviously reduce the seedling damage of weeding components, with the average seedling injury rate of 3.75%, and the rate without the control system of avoiding seedlings was 24.88%.

    Conclusion 

    The row-follow control system for mechanical weeding designed in this study can correct the working path of the weeding components in real time, which effectively reduces the seedling injury rate of mechanical weeding. The results of this study can provide some reference for mechanical weeding row-follow control of rice and other crops.

  • 普通大蓟马Megalurothrips usitatus又名豆大蓟马、豆花蓟马,隶属于缨翅目蓟马科大蓟马属,主要分布于澳大利亚、马来西亚、斯里兰卡、菲律宾、斐济、印度、日本等[1-3],在我国海南、台湾、广东、广西、湖北、贵州、陕西等地也均有发生为害[4-5]。据报道,该虫有28种寄主,其中16种为豆科植物,目前它已成为危害华南地区豆科作物的主要害虫[6-9],田间调查和室内试验均表明豇豆为其嗜好寄主[10-11]。普通大蓟马主要以锉吸式口器取食豇豆幼嫩组织的汁液,可造成叶片皱缩、生长点萎缩、豆荚痂疤等,严重影响豇豆品质[12-13]。此外,该虫体积小、发生量大、隐秘性强,大部分时间都躲在花中取食,从豇豆苗期至采收期均可为害[14-15],以上特点均增加了农户的防治难度。当其为害严重时,农户只能增加施药频率和施药量,这也导致该虫对多种常用化学农药产生了严重的抗药性[16-17]

    目前关于普通大蓟马的研究主要集中在生物学特性[18]及综合防治技术[19-20]等层面,随着抗药性的不断发展与研究的不断深入,从分子层面解析普通大蓟马的抗药性机制和寄主选择机制等以寻求新型绿色防控方法势在必行,室内种群的大规模饲养是展开这些研究的基础。化蛹基质作为影响昆虫种群规模的关键因子,韩云等[21]曾指出普通大蓟马在含水量(w)为15%的砂壤土中羽化率显著高于砂土、壤土和黏土,但不适用于室内大规模饲养,因为实际应用中,存在土壤类型无法明确区分、配制砂壤土会增加人工饲养的工作量等问题。土壤以外的其他基质对普通大蓟马化蛹的适合度鲜见研究报道。

    本研究以普通大蓟马为试验对象,室内观测其在沙子、蛭石和厨房用纸3种基质及无基质条件下的羽化规律,分析该虫对不同化蛹基质的适合度,以期为普通大蓟马的室内大规模饲养提供基础资料,为该虫的综合治理提供理论依据。

    普通大蓟马于2017年采自广东省广州市增城区朱村豇豆田,采回后在RXZ-500C型智能人工气候箱(宁波江南仪器厂)内用豇豆豆荚饲养,饲养条件为温度(26±6) ℃,光照周期12 h光∶12 h暗,相对湿度(70±5)%。室内饲养多代后,选取发育一致的老熟2龄若虫(以体色变为橙红色为标准)进行室内试验。

    供试基质包括沙子、蛭石、锯末和厨房用纸,并以无基质作为空白对照。试验前将沙子、蛭石和锯末置于DHG-9140型电热恒温鼓风干燥箱(上海精宏实验设备有限公司)中105 ℃恒温烘烤6 h备用。

    首先称取过筛烘干后的沙子50 g 3组,分别加入2.5、3.5和4.5 mL蒸馏水,充分混匀,配制成含水量(w)分别为5%、7%和9%的沙子化蛹基质;称取过筛烘干后的蛭石10 g 3组,分别加入10.0、12.5和15.0 mL蒸馏水,充分混匀,配制成含水量(w)分别为20%、25%和30%的蛭石化蛹基质;称取过筛烘干后的蛭石10 g 3组,分别加入12.5、15.0和17.5 mL蒸馏水,充分混匀,配制成含水量(w)分别为25%、30%和35%的锯末化蛹基质。将以上基质分别转移至350 mL玻璃组培瓶内,基质深度均为5 cm,将厨房用纸对折成合适大小后平铺在组培瓶底部作为基质。在所有基质上放置纱网,再加入1根新鲜的豇豆豆荚(长度约4~5 cm),分别接入50头普通大蓟马老熟2龄若虫,用250目纱布封口后置于人工气候箱中饲养,每日观察并记录成虫羽化数量。每个处理设6次重复。设置不加入任何化蛹基质的空白对照。

    含水量的测定方法按以下公式[22]进行:

    含水量=实际含水质量/烘干后基质质量×100%。

    运用SPSS 24.0软件进行试验数据处理分析,不同基质及含水量对普通大蓟马羽化率、蛹历期和性比(雄性∶雌性)的影响采用单因素方差分析,并运用Duncan’s法检验差异显著性。

    普通大蓟马在不同基质中的羽化率、蛹历期和性比具有显著差异(图1)。由图1A可知,普通大蓟马在厨房用纸中的羽化率显著高于其他基质,为54.33%,其次为含水量5%(w)的沙子,羽化率为44.67%;锯末最不适宜于普通大蓟马羽化,在含水量(w)为25%、30%、35%的锯末中普通大蓟马的羽化率分别为10.33%、5.33%、16.67%,显著低于空白对照与其他基质。

    图  1  不同基质对普通大蓟马羽化率、发育历期和性比(雄性∶雌性)的影响
    1~3分别为含水量(w)为5%、7%和1%的沙子,4~6分别为含水量(w)为20%、25%和30%的蛭石,7~9分别为含水量(w)为25%、30%和35%锯末,10:厨房用纸,11:无基质;各图中的不同小写字母表示差异显著(P<0.05,Duncan’s法)
    Figure  1.  Effects of different substrates on eclosion rate, pupa developmental period and male-female ratio of Megalurothrips usitatus
    1: Sand with 5% moisture, 2: Sand with 7% moisture, 3: Sand with 10% moisture, 4: Vermiculite with 20% moisture, 5: Vermiculite with 25% moisture, 6: Vermiculite with 30% moisture, 7: Sawdust with 25% moisture, 8: Sawdust with 30% moisture, 9: Sawdust with 35% moisture, 10: Kitchen paper, 11: No substrate; Different lowercase leters in the same figure indicated significant difference among different substrate (P<0.05, Duncan’s method)

    图1B可知,普通大蓟马在含水量5%(w)的沙子中蛹的发育历期最短,为5.29 d,其次为含水量7%(w)的沙子,为6.01 d,在其他基质中的蛹期则无显著差异,在6.14~7.16 d。

    图1C可知,普通大蓟马在含水量30%(w)的蛭石中性比最高,为0.60,含水量10%(w)的沙子和30%(w)的蛭石性比相对较低,分别为0.12和0.06,在其他基质中性比无显著差异。

    表1数据可知,沙子含水量(w)为5%时普通大蓟马羽化最早,始于第2天;其次为蛭石,羽化始于第4天,其他条件下羽化均始于第3天;以锯末为基质时羽化最晚,始于第5天。沙子含水量(w)为5%和厨房用纸条件下,羽化高峰出现在第5天,羽化率分别为21%和22.67%;次高峰在第6天,羽化率分别为14.33%和21%。沙子含水量(w)为9%、锯末以及空白对照下羽化高峰出现在第7天,其他条件下羽化高峰均出现在第6天。不同基质类型及含水量条件下,普通大蓟马的羽化均结束于第8天或第9天,与不同基质培养条件下普通大蓟马蛹期之间的差异相对应。

    表  1  不同基质对普通大蓟马逐日羽化率的影响1)
    Table  1.  Effects of differents substrates on daily eclosion rate of Megalurothrips usitatus %
    t/d 沙子含水量(w) Water content in sand 蛭石含水量(w) Water content in vermiculite
    5% 7% 9% 20% 25% 30%
    1 0 0 0 0 0 0
    2 1.67±0.42c 0 0 0 0 0
    3 1.00±1.68c 0 0 0 0 0
    4 1.33±0.67c 5.33±0.33c 0.33±0.33b 0 0 0
    5 21.00±3.82a 5.33±2.17b 2.67±1.91b 3.00±2.30bc 10.33±3.48ab 0.33±0.33b
    6 14.33±4.66b 17.33±1.76a 2.67±1.91b 11.67±2.09a 14.67±3.33a 7.67±2.22a
    7 2.33±0.80c 5.00±0.85b 8.67±1.84a 6.33±2.28b 7.67±1.74bc 6.67±1.52a
    8 0.67±0.42c 0.67±0.67c 0.67±0.42b 4.00±1.35bc 4.00±1.37cd 1.67±0.94b
    9 0 0 0.33±0.33b 0.67±0.42b 0 0.67±0.42b
    10 0 0 0 0 0 0
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    化蛹基质的类型对普通大蓟马化蛹具有一定影响,本研究发现锯末和蛭石不适宜于普通大蓟马化蛹,锯末和蛭石不同含水量条件下大蓟马的羽化率都显著低于空白对照。有研究指出土壤中砂土含量低于30%时,蓟马若虫不能化蛹[23],蓟马在砂壤土中的羽化率也显著高于砂土、黏土、壤土等单一土壤[21]

    化蛹基质的含水量对普通大蓟马化蛹具有显著影响,本研究发现当沙子含水量(w)为5%时,羽化率仅次于厨房用纸,高达44.67%,与孟国玲等[23]关于豆带蓟马Taenithripsglycines在含水量(w)为5.7%时羽化率最高(43.63%)的报道相对一致。韩云等[21]研究发现普通大蓟马在含水量(w)为15%的砂壤土中羽化率最高,为52.08%,而土壤含水量(w)5%时羽化率仅为6.67%。这与本研究结果不符,究其原因可能是不同类型的基质吸水力与保水力不同,导致在相同的绝对含水量下湿度有差异。此外,有研究曾指出高含水量不利于蓟马化蛹[24],这与本研究结果相一致,沙子含水量(w)5%时的羽化率显著高于含水量(w)7%和10%。

    在本研究中,成虫性比普遍低于1∶1,含水量(w)30%的蛭石羽化性比最高,为0.6,含水量(w)30%锯末最低,为0.06,其他处理的性比无显著差异,为0.12~0.48。张念台[8]和谭柯[24]在田间调查的结果也显示其成虫性比低于1∶1,后代总是偏于雌性,谭柯[24]则表示后代偏雌性可能是蓟马暴发的原因之一。这与本研究结果相一致,后代偏于雌性。

    本研究发现普通大蓟马在厨房用纸中的羽化率最高,蛹发育历期与其他基质相比无明显差异,且以厨房用纸为化蛹基质时,可以清楚地观察到普通大蓟马蛹期的形态特征变化,可以随时根据试验需求收集不同时期的若虫或成虫。虽然沙子含水量(w)5%时蛹发育历期最短且羽化率也较高,但蓟马一旦入土化蛹便无法继续观察形态或收集虫体。因此,本试验条件下,厨房用纸是最适合室内普通大蓟马大量饲养的化蛹基质。

  • 图  1   具有避苗功能的水稻除草机样机

    1:遮阳升降杆;2:液压纠偏机构;3:中间除草部件;4:除草机架;5:摄像头安装架

    Figure  1.   Prototype of rice weeding machine with seedling avoidance function

    1: Sunshade lift rod; 2: Hydraulic correction mechanism; 3: Intermediate weeding component; 4: Weeding component frame; 5: Camera frame

    图  2   图像处理效果图

    Figure  2.   Effect diagram of image processing

    图  3   图像的投影

    图中红色虚线代表ROI区域的阈值$T{_S}_{n}$和TC;绿色虚线表示$ {M}_{1} $、$ {M}_{2} $、$ {m}_{1} $的值,即ROI区域的横、纵坐标中点的位置;蓝色实线表示稻株图像的投影。在垂直投影中,$ {D}_{1} $、$ {D}_{2} $和$ {U}_{1} $、$ {U}_{2} $分别表示ROI内每穴稻株图像的起点边界和终点边界;在水平投影中,$ {u}_{1} $、${d}_{1}$分别表示ROI内稻株图像的起点边界和终点边界

    Figure  3.   Projection of the image

    The red dotted line represents the threshold $T{_S}_{n}$ and TC of the ROI, and the green dotted line represents; $ {M}_{1} $, $ {M}_{2} $ and $ {m}_{1} $, the position of the midpoint of the horizontal and vertical coordinates of the ROI; The solid blue line represents the projection of the seedling image. In vertical projection, $ {D}_{1} $, $ {D}_{2} $ and $ {U}_{1} $, $ {U}_{2} $ represent the start and end boundaries of each seedling image in the ROI, respectively; In the horizontal projection, $ {u}_{1} $ and $ {d}_{1} $ represent the start and end boundaries of the seedling image in the ROI, respectively

    图  4   稻株投影法定位

    AB:当前ROI区域内两稻株图像的定位点

    Figure  4.   Projection position of rice plant

    A and B: The positioning points of the two rice plant images in the ROI

    图  5   苗带中心线的提取原理

    Figure  5.   Extraction principle of center line of seedling belt

    图  6   液压调控系统的调控原理

    Figure  6.   Principles of hydraulic regulation system

    图  7   基于Amesim的液压系统仿真模型

    1:给定信号;2:减法器;3:比例放大器;4:比例换向阀;5:溢流阀;6:油压源;7:油箱;8:液压缸;9:对行执行机构;10:直线位移传感器;11:油源

    Figure  7.   Hydraulic system simulation model based on Amesim

    1: Given signal; 2: Subtractor; 3: Proportional amplifier; 4: Proportional reversing valve; 5: Relief valve; 6: Oil pressure source; 7: Oil tank; 8: Hydraulic cylinder; 9: Row-follow actuator; 10: Linear displacement sensor; 11: Oil source

    图  8   液压阀控缸参数辨识流程

    Figure  8.   Identification process of hydraulic valve control cylinder parameter

    图  9   基于PID的液压系统仿真模型

    1:给定信号;2:减法器;3:比例系数;4:积分系数;5:微分系数;6:积分器;7:微分器;8:比例换向阀传递函数;9:阀控缸传递函数;10:直线位移传感器反馈系数

    Figure  9.   PID-based hydraulic system simulation model

    1: Given signal; 2: Subtractor; 3: Proportional coefficient; 4: Integral coefficient; 5: Differential coefficient; 6: Integrator; 7: Differentiator; 8:Transfer function of proportional directional valve; 9: Valve controlled cylinder transfer function; 10: Feedback coefficient of linear displacement sensor

    图  10   PID控制器响应曲线

    Figure  10.   Response curve of the PID controller

    图  11   避苗控制系统田间试验

    Figure  11.   Field test of seedling avoidance control system

    表  1   直线拟合方法分析

    Table  1   Analysis of straight line fitting method

    拟合方法
    Fitting method
    标准差
    Standard deviation
    平均拟合时间/s
    Average fitting time
    最小二乘法
    Least squares
    4.230 6 0.12
    Hough变换
    Hough transform
    3.100 7 0.41
    稳健回归
    Robust regression
    2.842 2 0.17
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    表  2   有无避苗系统的伤苗率对比

    Table  2   Comparison of seedling injury rate with or without seedling avoidance system

    试验序号
    No. of test
    伤苗率/% Injury rate of seedling
    无 Without 有 With
    1 22.50 2.65
    2 23.10 3.83
    3 26.20 5.33
    4 37.90 3.44
    5 14.70 3.51
    平均值 Average 24.88 3.75
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  • [1] 伍同, 曾山, 赵润茂, 等. 智能化作物株间机械除草技术分析与研究[J]. 农机化研究, 2019, 41(6): 1-6. doi: 10.3969/j.issn.1003-188X.2019.06.001
    [2] 罗锡文, 廖娟, 胡炼, 等. 我国智能农机的研究进展与无人农场的实践[J]. 华南农业大学学报, 2021, 42(6): 8-17. doi: 10.7671/j.issn.1001-411X.202108040
    [3] 夏新, 张广才, 鲍康阜, 等. 水直播稻田化学除草试验[J]. 现代农业科技, 2021(12): 118-121. doi: 10.3969/j.issn.1007-5739.2021.12.047
    [4] 李春胜, 谭宏杰, 李娜, 等. 水稻田间除草现状分析及未来发展趋势的思考[J]. 农业与技术, 2021, 41(24): 10-12.
    [5] 齐龙, 赵柳霖, 马旭, 等. 3GY-1920型宽幅水田中耕除草机的设计与试验[J]. 农业工程学报, 2017, 33(8): 47-55.
    [6] 邓小静. 农用无人机植保的应用及发展[J]. 南方农机, 2021, 52(2): 61-62. doi: 10.3969/j.issn.1672-3872.2021.02.031
    [7] 蒋郁, 齐龙, 龚浩, 等. 气动式水稻株间机械除草装置研制[J]. 华南农业大学学报, 2020, 41(6): 37-49. doi: 10.7671/j.issn.1001-411X.202006015
    [8] 张俊雄, 王凯, 张良, 等. 横移对行控制系统设计与试验分析[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2017, 38(4): 423-427.
    [9]

    ÅSTRAND B, BAERVELDT A J. An agricultural mobile robot with vision-based perception for mechanical weed control[J]. Autonomous Robots, 2002, 13(1): 21-35. doi: 10.1023/A:1015674004201

    [10]

    ÅSTRAND B, BAERVELDT A J. A vision based row-following system for agricultural field machinery[J]. Mechatronics, 2005, 15(2): 251-269. doi: 10.1016/j.mechatronics.2004.05.005

    [11] 陈娇, 姜国权, 杜尚丰, 等. 基于垄线平行特征的视觉导航多垄线识别[J]. 农业工程学报, 2009, 25(12): 107-113. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.12.019
    [12] 孟庆宽, 何洁, 仇瑞承, 等. 基于机器视觉的自然环境下作物行识别与导航线提取[J]. 光学学报, 2014, 34(7): 180-186.
    [13] 孟庆宽. 基于机器视觉的农业车辆—农具组合导航系统路径识别及控制方法研究[D]. 北京: 中国农业大学, 2014.
    [14] 李军锋, 李逃昌, 彭继慎. 农业机器人视觉导航路径识别方法研究[J]. 计算机工程, 2018, 44(9): 38-44.
    [15] 司永胜, 姜国权, 刘刚, 等. 基于最小二乘法的早期作物行中心线检测方法[J]. 农业机械学报, 2010, 41(7): 163-167. doi: 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.07.034
    [16] 郭祥雨, 薛新宇. 基于机器视觉的水稻制种田导航线提取方法[J]. 中国农机化学报, 2021, 42(5): 197-201.
    [17] 贾洪雷, 李森森, 王刚, 等. 中耕期玉米田间避苗除草装置设计与试验[J]. 农业工程学报, 2018, 34(7): 15-22. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.07.002
    [18] 齐龙, 刘闯, 蒋郁. 水稻机械除草技术装备研究现状及智能化发展趋势[J]. 华南农业大学学报, 2020, 41(6): 29-36. doi: 10.7671/j.issn.1001-411X.202008043
    [19] 韩豹, 杨亚楠, 王宏伟, 等. 苗间除草部件入土深度PID自动控制系统设计与台架试验[J]. 农业工程学报, 2018, 34(11): 68-77. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.11.009
    [20] 陈勇, 田磊, 郑加强. 基于直接施药方法的除草机器人[J]. 农业机械学报, 2005, 36(10): 91-93.
    [21] 郭伟斌, 陈勇, 侯学贵, 等. 除草机器人机械臂的逆向求解与控制[J]. 农业工程学报, 2009, 25(4): 108-112.
    [22] 胡炼, 罗锡文, 严乙桉, 等. 基于爪齿余摆运动的株间机械除草装置研制与试验[J]. 农业工程学报, 2012, 28(14): 10-16. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.14.002
    [23] 胡炼, 罗锡文, 曾山, 等. 基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法[J]. 农业工程学报, 2013, 29(10): 12-18.
    [24] 杨洋, 张博立, 查家翼, 等. 玉米行间导航线实时提取[J]. 农业工程学报, 2020, 36(12): 162-171. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.12.020
    [25]

    HAGUE T, TILLETT N D. A bandpass filter-based approach to crop row location and tracking[J]. Mechatronics, 2001, 11(1): 1-12. doi: 10.1016/S0957-4158(00)00003-9

    [26] 蒋郁, 崔宏伟, 区颖刚, 等. 基于茎基部分区边缘拟合的稻株定位方法[J]. 农业机械学报, 2017, 48(6): 23-31.
  • 期刊类型引用(11)

    1. 刘琅,李文秀,于凯波,吴鹍伦,周行,褚晶,吴朝晖. 控释肥与不同农药联合施用对水稻生长发育、产量和氮素利用率的影响. 江苏农业科学. 2025(02): 68-74 . 百度学术
    2. 何意林,沈彤,田天,李国利. 植物源农药5%香芹酚水剂的急性毒性初步研究. 毒理学杂志. 2024(01): 85-87 . 百度学术
    3. 张月,宋明丹,塔林葛娃,李月梅. 有机无机肥配施对春小麦产量、养分吸收及土壤矿质氮残留的影响. 江苏农业科学. 2024(17): 80-88 . 百度学术
    4. 张一帆,何瑞银,段庆飞,徐勇. 基于CFD-DEM的排肥用波纹管结构优化设计与试验. 浙江农业学报. 2023(01): 191-201 . 百度学术
    5. 赵欢欢,付建涛,安玉兴,卢颖林,陈立君,孙东磊. 我国药肥研究现状及前景分析. 热带农业科学. 2023(02): 97-102 . 百度学术
    6. 李文秀,吴鹍伦,刘琅,周行,褚晶,吴朝晖. 不同药肥处理对杂交早稻潭两优83生长发育及产量的影响. 杂交水稻. 2023(06): 127-134 . 百度学术
    7. 仲凤翔,梅爱中,钱爱林,崔劲松,王春兰. 25%甲氧·茚虫威SC等药剂防治稻纵卷叶螟药效试验. 福建稻麦科技. 2022(01): 31-33 . 百度学术
    8. 李文秀,周行,刘琅,吴朝晖. 稻作生产中水、肥、药高效利用及对水稻的影响研究进展. 河南农业科学. 2022(06): 1-12 . 百度学术
    9. 邓家欣,韦继光,於虹,姜燕琴,曾其龙,刘红军,蒋佳峰. 不同施肥处理对高丛越橘幼苗生长和生理指标及土壤理化性质的影响. 植物资源与环境学报. 2021(02): 28-34 . 百度学术
    10. 王辉. 水稻施肥中多种复合肥的肥效对比试验. 农业开发与装备. 2021(06): 153-154 . 百度学术
    11. 于洋,侯新月,袁安丽,高月. 寒区水稻水肥管理技术研究进展. 水利科学与寒区工程. 2021(05): 78-81 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-12-27
  • 网络出版日期:  2023-05-17
  • 刊出日期:  2022-09-09

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