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大豆叶斑病病原高粱附球菌(Epicoccum sorghinum)生物学特性
1
作者
郭奇
毛鑫琪
+5 位作者
王鸿婷
刘文卓
张元一
潘春清
刘东
张艳菊
《东北农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第8期49-56,共8页
2023年在黑龙江省绥化市肇源县首次发现由高粱附球菌(Epicoccum sorghinum)侵染引起的大豆叶斑病,为明确病原菌生物学特性,科学指导病害防控,采用生长速率法研究不同营养及环境条件对病菌生长及产孢的影响。结果表明:菌丝生长和产孢最...
2023年在黑龙江省绥化市肇源县首次发现由高粱附球菌(Epicoccum sorghinum)侵染引起的大豆叶斑病,为明确病原菌生物学特性,科学指导病害防控,采用生长速率法研究不同营养及环境条件对病菌生长及产孢的影响。结果表明:菌丝生长和产孢最适培养基为燕麦培养基;菌丝生长,最适碳源为麦芽糖、氮源为蛋白胨,最适温度为25℃、p H为6,致死温度为53℃、15 min;产孢,最适碳源为葡萄糖、氮源为尿素,最适温度为28℃、pH为7。光照对菌丝生长无影响,全黑暗条件促进产孢。
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关键词
大豆叶斑病
高粱附球菌
生物学特性
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职称材料
人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用价值和路径
2
作者
武伟
《农业工程技术》
2024年第14期36-37,共2页
大豆叶斑病是大豆生产中的常见疾病,多发于低温多雨季节。将人工智能技术应用到大豆叶斑病诊断中后,可提高诊断结果精准度,为制定病害防治策略提供数据支持。为进一步提高叶斑病诊断成效,该文分析了人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的价...
大豆叶斑病是大豆生产中的常见疾病,多发于低温多雨季节。将人工智能技术应用到大豆叶斑病诊断中后,可提高诊断结果精准度,为制定病害防治策略提供数据支持。为进一步提高叶斑病诊断成效,该文分析了人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的价值,并结合病害防控实践,论述了图像识别技术、图像分割技术、大数据技术等人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的具体应用。
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关键词
人工智能技术
大豆叶斑病
病害诊断
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职称材料
25%吡唑醚菌酯乳油防治大豆叶斑病效果研究
被引量:
2
3
作者
李哲帅
《现代农业科技》
2015年第8期138-138,共1页
研究25%吡唑醚菌酯乳油对大豆叶斑病的防治效果,结果表明:25%吡唑醚菌酯乳油对大豆叶斑病防效较好,用药量600 g/hm2,且对大豆生长安全,有一定的增产作用。
关键词
25%吡唑醚菌酯乳油
大豆叶斑病
防效
产量
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职称材料
人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用研究
4
作者
姜娇阳
张建华
+2 位作者
魏兴伟
姜雷
韩应欣
《河北农业》
2023年第12期72-73,共2页
近年来,科研工作者开始利用人工智能技术正确识别大豆病害,降低大豆疾病蔓延并提高产量。为此,本文整理了当前农业科技发展的几个热点和难点,并对这些问题进行了讨论和评论。提出了一种基于人工智能技术的大豆叶片病害诊断技术,以期为...
近年来,科研工作者开始利用人工智能技术正确识别大豆病害,降低大豆疾病蔓延并提高产量。为此,本文整理了当前农业科技发展的几个热点和难点,并对这些问题进行了讨论和评论。提出了一种基于人工智能技术的大豆叶片病害诊断技术,以期为后续大豆叶斑病防治工作提供重要参考。
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关键词
人工智能技术
大豆叶斑病
诊断
机器学习
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职称材料
黑龙江省大豆潜在病害的发生与防治
被引量:
2
5
作者
王丽敏
《现代农业科技》
2017年第14期105-105,共1页
本文详细介绍了黑龙江省3种大豆潜在病害大豆枯萎病、大豆紫斑病和大豆叶斑病的病症特点、发病因素,并提出了相应的防治方法,以期为其防治参考。
关键词
大豆
枯萎病
大豆
紫斑病
大豆叶斑病
症状
发病因素
防治方法
黑龙江省
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职称材料
题名
大豆叶斑病病原高粱附球菌(Epicoccum sorghinum)生物学特性
1
作者
郭奇
毛鑫琪
王鸿婷
刘文卓
张元一
潘春清
刘东
张艳菊
机构
东北农业大学植物保护学院
东北农业大学农学院
出处
《东北农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第8期49-56,共8页
基金
黑龙江省级领军人才梯队后备带头人项目(89800202)。
文摘
2023年在黑龙江省绥化市肇源县首次发现由高粱附球菌(Epicoccum sorghinum)侵染引起的大豆叶斑病,为明确病原菌生物学特性,科学指导病害防控,采用生长速率法研究不同营养及环境条件对病菌生长及产孢的影响。结果表明:菌丝生长和产孢最适培养基为燕麦培养基;菌丝生长,最适碳源为麦芽糖、氮源为蛋白胨,最适温度为25℃、p H为6,致死温度为53℃、15 min;产孢,最适碳源为葡萄糖、氮源为尿素,最适温度为28℃、pH为7。光照对菌丝生长无影响,全黑暗条件促进产孢。
关键词
大豆叶斑病
高粱附球菌
生物学特性
Keywords
soybean leaf spot disease
Epicocum sorghum
biological characteristics
分类号
S435.651 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用价值和路径
2
作者
武伟
机构
山东省临沂市沂水县诸葛镇人民政府
出处
《农业工程技术》
2024年第14期36-37,共2页
文摘
大豆叶斑病是大豆生产中的常见疾病,多发于低温多雨季节。将人工智能技术应用到大豆叶斑病诊断中后,可提高诊断结果精准度,为制定病害防治策略提供数据支持。为进一步提高叶斑病诊断成效,该文分析了人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的价值,并结合病害防控实践,论述了图像识别技术、图像分割技术、大数据技术等人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的具体应用。
关键词
人工智能技术
大豆叶斑病
病害诊断
分类号
S43 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
25%吡唑醚菌酯乳油防治大豆叶斑病效果研究
被引量:
2
3
作者
李哲帅
机构
黑龙江省甘南县农业技术推广中心
出处
《现代农业科技》
2015年第8期138-138,共1页
文摘
研究25%吡唑醚菌酯乳油对大豆叶斑病的防治效果,结果表明:25%吡唑醚菌酯乳油对大豆叶斑病防效较好,用药量600 g/hm2,且对大豆生长安全,有一定的增产作用。
关键词
25%吡唑醚菌酯乳油
大豆叶斑病
防效
产量
分类号
S436.43 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用研究
4
作者
姜娇阳
张建华
魏兴伟
姜雷
韩应欣
机构
扎兰屯职业学院
出处
《河北农业》
2023年第12期72-73,共2页
基金
呼伦贝尔市科学技术局基金项目,项目编号:NC2021004,项目名称:人工智能技术在大豆病虫害识别中的应用研究,主持单位:内蒙古自治区扎兰屯职业学院,合作单位:内蒙古自治区呼伦贝尔申宽生物技术研究所。
文摘
近年来,科研工作者开始利用人工智能技术正确识别大豆病害,降低大豆疾病蔓延并提高产量。为此,本文整理了当前农业科技发展的几个热点和难点,并对这些问题进行了讨论和评论。提出了一种基于人工智能技术的大豆叶片病害诊断技术,以期为后续大豆叶斑病防治工作提供重要参考。
关键词
人工智能技术
大豆叶斑病
诊断
机器学习
分类号
S435.651 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
黑龙江省大豆潜在病害的发生与防治
被引量:
2
5
作者
王丽敏
机构
黑龙江省青冈县农业技术推广中心
出处
《现代农业科技》
2017年第14期105-105,共1页
文摘
本文详细介绍了黑龙江省3种大豆潜在病害大豆枯萎病、大豆紫斑病和大豆叶斑病的病症特点、发病因素,并提出了相应的防治方法,以期为其防治参考。
关键词
大豆
枯萎病
大豆
紫斑病
大豆叶斑病
症状
发病因素
防治方法
黑龙江省
分类号
S435.29 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大豆叶斑病病原高粱附球菌(Epicoccum sorghinum)生物学特性
郭奇
毛鑫琪
王鸿婷
刘文卓
张元一
潘春清
刘东
张艳菊
《东北农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用价值和路径
武伟
《农业工程技术》
2024
0
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职称材料
3
25%吡唑醚菌酯乳油防治大豆叶斑病效果研究
李哲帅
《现代农业科技》
2015
2
在线阅读
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职称材料
4
人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用研究
姜娇阳
张建华
魏兴伟
姜雷
韩应欣
《河北农业》
2023
0
在线阅读
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职称材料
5
黑龙江省大豆潜在病害的发生与防治
王丽敏
《现代农业科技》
2017
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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