学科分类
/ 1
6 个结果
  • 简介:<正>各省、自治区、直辖市农业(农林、农牧)厅(局、委):当前,农作物病虫害发生、流行已进入高峰期,正值农药生产、经营和使用的旺季。为做好病虫害防治,保证安全生产,减少农药中毒、死亡事故的发生。各级农业部门要认真贯彻党中央、国务院领导同志关于安全生产的重要指示精神,把农药安全管理工作摆在突出位置,摆上各级领导的重要议事日程,切实负起责任,充分调动和发挥农技推广和执法管理部门的力量,保证措施到位。一、认真组织一次贯彻执行《农药管理条例》、《农药管理条例实施办法》、《农药

  • 标签: 农药安全 农药管理条例 农作物病虫害 农药生产 农业部门 执法管理
  • 简介:<正>为加强农药管理,逐步削减高毒农药的使用,保护人民生命安全和健康,增强我国农产品的市场竞争力,经全国农药登记评审委员会审议,我部决定撤销甲胺磷等5种高毒农药混配制剂登记,撤销丁酰肼在花生上的登记,强化杀鼠剂管理。现将有关事项公告如下:一、撤销甲胺磷等5种高毒有机磷农药混配制剂登记。自2003年12月31日起,撤销所有含甲胺磷、对硫磷、甲基对硫磷、久效磷和磷胺5种高毒有机磷农药的混配制剂的登记(具体名单由农业部农药检定所公布)。自公告之日起,不再批准含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂和临时登记有效期超过4年的单剂的续展登记。自2004年6月30日起,不得在市场上销售含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂。二、撤销丁酰肼在花生上的登记。自公告之日起,撤销丁酰肼(比久)在花生上的登记,不得在花生上使用含丁酰肼(比久)的农药产品。相关农药生产企业在2003年6月1日前到农业部农药检定所换取农药临时登记证。三、自2003年6月1日起,停止批准杀鼠剂分装登记,已批准的杀鼠剂分装登记不再批准续展登记。

  • 标签: 产品登记 高毒有机磷 分装登记 续展登记 农药检定所 农药生产企业
  • 简介:<正>各省、自治区、直辖市农业(农牧渔业、农林、农牧)厅(局):为了贯彻实施《农药管理条例》和《农药管理条例实施办法》(以下简称《实施办法》),进一步做好农药登记管理工作,现将有关事项通知如下:一、加强农药登记试验的管理农药登记试验报告的准确性和科学性,是做好农药登记管理工作的重要保证。为了提

  • 标签: 试验样品 通知 管理工作 自治区 农药 生产厂家
  • 简介:<正>各省、自治区、直辖市农药检定(管理)所(站):根据农农发[2000]7号“关于进一步做好农药登记管理工作的通知”(以下简称《通知》),省级农药检定机构自《通知》发布之日起停止发放《农药分装登记证》和《卫生杀虫剂登记证》,并于2000年12月30日前,将已经发放的证统一到我换取《农药临时登记证》。为做好换证和初审工作,特通知如下:

  • 标签: 卫生杀虫剂 农药 管理工作 通知 换证 分装
  • 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。

  • 标签: 机载成像系统 载人飞机 多光谱图像 高光谱图像 远红外图像 精准农业
  • 简介:摘要 : 植被分类是高光谱影像分类的特定应用问题,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的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究数据集 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,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。

  • 标签: 高光谱影像 植被分类 光谱特征 空间特征 混合特征提取方法 分散矩阵 主成分分析