简介：<正>第一条为了加强对农药生产、经营和使用的监督管理,保证农药质量,保护农业、林业生产和生态环境,维护人畜安全,制定本条例。第二条本条例所称农药,是指用于预防、消灭或者控制危害农业、林业的病、虫、草和其他有害生物以及有目的地调节植物、昆虫生长的化学合成或者来源于生物、其他天然物质的一种物质或者几种物质的混合物及其制剂。前款农药包括用于不同目的、场所的下列各类:

简介：<正>为了促进无公害农产品生产和发展,保证农产品质量安全,增强我国农产品的国际市场竞争力,经全国农药登记评审委员会审议,我部决定,在2000年对甲胺磷等5种高毒有机磷农药加强登记管理的基础上,再停止受理一批高毒、剧毒农药登记申请,撤销一批高毒农药在一些作物上的登记。现将有关事项公告如下:

简介：<正>为从源头上解决农产品尤其是蔬菜、水果、茶叶的农药残留超标问题,我部在对甲胺磷等5种高毒有机磷农药加强登记管理的基础上,又停止受理一批高毒、剧毒农药的登记申请,撤销一批高毒农药在一些作物上的登记。现公布国家明令禁止使用的农药和不得在蔬菜、果树、茶叶、中草药材上使用的高毒农药品种清单。一、国家明令禁止使用的农药六六六(HCH),滴滴涕(DDT),毒杀芬(camphechlor),二溴氯丙烷(dibromochloropane),杀虫脒(chlordimeform),二溴乙烷(EDB),除草醚(nitrofen),艾氏剂(aldrin),狄氏剂(dieldrin),

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：《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识,具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规

简介：<正>《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识,具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规及政策;国内外农药管理情况;最新农药登记信息;国内外农药领域重要信息;农药产品分析新方法、新技术,农药应用技术、生物测定方法及其研究动态;地方农药管理动态;最新农药登记;新农药介绍等,内容丰富充实。

简介：《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识。具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规及政策;国内外农药管理情况;最新农药登记信息;国内外农药领域重要信息;农药产品分

简介：<正>《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识,具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规

简介：摘要 : 数十年来，遥感技术一直被用作精准农业的重要数据采集工具。根据距离地面的高度，遥感平台主要包括卫星、有人驾驶飞机、无人驾驶飞机系统和地面车辆。这些遥感平台上搭载的绝大多数传感器是成像传感器，也可以安装激光雷达等其他传感器。近年来，卫星成像传感器的发展极大地缩小了基于飞机的成像传感器在空间、光谱和时间分辨率方面的差距。最近几年，作为低成本遥感平台的无人机系统的出现极大地填补了有人驾驶飞机与地面平台之间的间距。有人飞机具有飞行高度灵活、飞行速度快、载荷量大、飞行时间长、飞行限制少以及耐候性强等优势，因此在未来仍将是主要的精准农业遥感平台。本文的第 1部分概述了遥感传感器的类型和三个主要的遥感平台（即卫星、有人驾驶飞机和无人驾驶飞机系统）。接下来的两个部分重点介绍用于精准农业的有人机载成像系统，包括由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统，并详细描述了部分定制和商用机载成像系统，包括多光谱相机、高光谱相机和热成像相机。第 4部分提供了五个应用实例，说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。最后简要讨论了将不同遥感平台和成像系统用于精准农业上的一些挑战和未来的努力方向。

简介：摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题，光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征，比较这两类特征的性能，对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析（ PCA）提取光谱特征时，常选择前几个主成分（ PCs）作为光谱特征，虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率，针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法，对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像，从分类精度的角度，首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析（ ICA）及线性判别分析（ LDA） 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率，分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比，本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率，在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中，总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高，特别是 Gabor特征，在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合，进一步提高植被分类正确率提供了参考。