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  • 简介:<正>江苏诺华农化有限公司是瑞士诺华公司在中国投资的中外合作企业,主要业务是引进瑞士诺华公司的先进原药,配制和分装除草剂、杀虫剂、杀菌剂系列的农药产品,投放国内市场。公司目前已经引进并获得中国农药登记的产品有:除草剂系列:都尔、稻乐思、扫茀特;杀虫剂系列:多虫清、速扑杀:杀菌剂系列:雷多米尔、杀毒矾、敌力脱:以及烟草专用抑芽剂:抑芽敏。都尔72%乳油是旱地作物芽前土壤处理剂,其有效成份主要通过芽鞘、幼芽或幼根吸收向上传导发挥作用。可有效防除一年生禾本科杂草和部分双子叶杂草,莎草科杂草,适用于玉米、大豆、花生、甘蔗等早地作物。成为世界主导的除草剂产品之一。扫茀特30%乳油是含有安全剂的广谱水稻田除草剂,可以用于秧田和直播稻田保护水

  • 标签: 稻田除草剂 杀菌剂 杀虫剂 苏诺 有限公司 农化
  • 简介:<正>湖南化工研究院创建于1951年,主要从事农药、精细化工、无机功能材料等领域新技术、新产品的研究和工程技术开发,是国家农药创制工程技术研究中心的依托单位。下设5个专业研究所和4个技术服务中心,现有科研人员160余人,其中高级职称58人、中级职称66人,博士6人、硕士19人。拥有国家氨基甲酸酯类农药工业性试验基地、湖南省农用化学品重点实验室、湖南省化肥农药质量监督检验授权站、湖南省化工信息中心,与国内6所高校联合建有农药学、有机化学、化学工程等专业博士点和硕士点;国家农药创制工程技术研究中心在农药技术研究与开发方面已形成了集新化合物设计与合成、结构表征、生物活性筛选、工艺研究、工程技术开发、应用技术研究以及信息咨询等于一体的较为完整的应用基础与应用开发研究体系。

  • 标签: 农药创制 湖南化工研究院 工程技术 研究中心 无机功能材料 化工信息中心
  • 简介:<正>湖南化工研究院创建于1951年,主要从事农药、精细化工、无机功能材料等领域新技术、新产品的研究和工程技术开发,是国家农药创制工程技术研究中心的依托单位。下设5个专业研究所和4个技术服务中心,现有科研人员160余人,其中高级职称58人、中级职称66人,博士6人、硕士19人。拥有国家氨基甲酸酯类农药工业性试验基地、湖南省农用化学品重点实验室、湖南省化肥农药质量监督检验授权站、湖

  • 标签: 农药创制 湖南化工研究院 研究中心 化肥农药 农用化学品 技术服务中心
  • 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