作物杂志,2017, 第5期: 7–13 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2017.05.002

• 专题综述 • 上一篇    下一篇

作物水分智能管理研究进展

周彤1,陈雯1,秦培亮2,刘涛1,孙成明1   

  1. 1扬州大学江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点/粮食作物现代产业技术协同创新中心,225009,江苏扬州
    2江苏农林职业技术学院,212400,江苏句容
  • 收稿日期:2017-06-16 修回日期:2017-08-15 出版日期:2017-10-15 发布日期:2018-08-26
  • 通讯作者: 孙成明
  • 作者简介:周彤,在读硕士,研究方向为作物生长模型及其系统设计
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(31671615);江苏省农业三新工程项目(SXGC[2016]300);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD);扬州市产学研合作专项基金(YZ2016251)

Research Progress on Crop Water Intelligent Management

Zhou Tong1,Chen Wen1,Qin Peiliang2,Liu Tao1,Sun Chengming1   

  1. 1Jiangsu Key Laboratory of Crop Genetics and Physiology/Co-Innovation Center for Modern Production Technology of Grain Crops,Yangzhou University,Yangzhou 225009,Jiangsu,China
    2Jiangsu Vocational College of Agriculture and Forestry,Jurong 212400,Jiangsu,China
  • Received:2017-06-16 Revised:2017-08-15 Online:2017-10-15 Published:2018-08-26
  • Contact: Chengming Sun

摘要:

在作物生长发育过程中,水分的多少对作物的生长起着至关重要的作用,能否及时监测和管理水分信息是实现作物高产优质的保障。因此,以水稻、小麦、玉米等作物为例,阐述了水分对其生长发育的影响。归纳了几种作物水分智能管理的方法,包括图像识别技术、传感技术、作物模型、“3S”技术和物联网技术。总结了作物水分智能管理技术存在的问题,并对作物水分智能管理的发展前景进行了展望。以期为作物水分智能监测与管理提供参考。

关键词: 作物, 水分, 农业信息技术, 农业物联网, 智能管理

Abstract:

In the process of crop growth and development, the amount of water used on the growth of crops plays a vital role in the timely monitoring and management of water information to achieve high yield and high quality crop protection. Therefore, taking rice, wheat, maize, and cotton as examples, we described the effects of water on crop growth and development. Several methods of intelligent management of crop moisture were summarized, including image recognition technology, sensing technology, crop model, "3S" technology and internet of things technology. The problems of crop moisture intelligent management technology were summarized, and the development prospect of crop water intelligent management was prospected. And it could provide a reference for the future application of crop water intelligent monitoring and management.

Key words: Crop, Water, Agricultural information technology, Agricultural internet of things, Intelligent management

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