稻瘟病监测预测方法研究现状及流行风险评估体系构建初探

被引：19

作者：

齐龙 ^{[1
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马旭 ^{[1
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梁柏 ^{[3
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张稳成 ^{[4
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傅荣富 ^{[5
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谭永炘 ^{[2
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机构：

[1] 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室

[2] 华南农业大学工程学院

[3] 华南农业大学校长办公室

[4] 肇庆市农业科学研究所

[5] 江门市农业科学研究所

来源：

中国农学通报 | 2011年 / 33期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

稻瘟病; 监测预测; 多源信息; 风险评估体系;

D O I：

暂无

中图分类号：

S435.111.41 [];

学科分类号：

摘要：

稻瘟病是水稻生产上最主要的病害之一,对稻瘟病的发生流行状况进行准确的监测预测是有效防治病害的前提和基础。分析了应用菌源信息、气象因子信息和水稻冠层光谱信息3个方面对稻瘟病监测预测的国内外研究现状,总结了现有监测预测方法存在的主要问题和技术难点,从系统研究的角度出发,提出了应用与稻瘟病发生相关多源信息构建病害流行风险评估体系的研究思路。提出的稻瘟病监测预测方法可提高病害的监测预测精度,同时也对其他病害监测预测的理论和方法具有重要的借鉴作用。

引用

页码：213 / 216

页数：4

共 19 条

[1] 2011年全国水稻重大病虫害发生趋势预报 [J].

种业导刊, 2011, (03) :13-13

[2] 强模糊支持向量机在稻瘟病气象预警中的应用 [J].

杨志民 ;

梁静 ;

刘广利 .

中国农业大学学报, 2010, 15 (03) :122-128

[3] 基于直接正交信号校正的水稻冠层叶瘟光谱诊断 [J].

刘飞 ;

冯雷 ;

柴荣耀 ;

孙光明 ;

楼兵干 ;

孙测 ;

何勇 .

光学学报, 2010, 30 (02) :585-589

[4]

基于可见-近红外光谱技术的水稻穗颈瘟染病程度分级方法研究[J]. 吴迪,曹芳,张浩,孙光明,冯雷,何勇.光谱学与光谱分析. 2009(12)

[5]

基于多光谱成像技术的水稻叶瘟检测分级方法研究[J]. 冯雷,柴荣耀,孙光明,吴迪,楼兵干,何勇.光谱学与光谱分析. 2009(10)

[6] 稻瘟病菌空中孢子量与气象因子的关系 [J].

陈浩 ;

康晓慧 ;

张梅 ;

刘文涛 ;

罗霄凤 .

湖北农业科学, 2009, 48 (08) :1869-1871

[7] 基于多光谱图像的水稻穗颈瘟严重度识别研究 [J].

张浩 ;

姚旭国 ;

毛雪琴 ;

张震 ;

郑可锋 .

湖南农业科学, 2009, (01) :65-68

[8] 稻瘟病发生发展气象条件等级业务预报技术研究 [J].

何永坤 ;

阳园燕 ;

罗孳孳 .

气象, 2008, 34 (12) :110-113

[9] 水稻稻瘟病及水稻纹枯病病害程度图像检测 [J].

马德贵 ;

邵陆寿 ;

葛婧 ;

丁克坚 ;

钱良存 .

中国农学通报, 2008, (09) :485-489

[10] 气象因素与早稻稻瘟病发生的条件分析 [J].

谢佰承 ;

郭海明 ;

欧高财 ;

帅细强 ;

尹明 ;

彭莉 .

湖南农业科学, 2007, (06) :142-143

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