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該成果先后獲得教育部全國(guó)高校科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)和國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。該技術(shù)體系提出棉花“全程系統(tǒng)化控”理論和高產(chǎn)栽培技術(shù)體系， 在苗蕾期、 初花期、 盛花期、 成熟吐絮期應(yīng)用一種或一種以上的生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑，實(shí)現(xiàn)對(duì)棉株各器官發(fā)育的定向和定量誘導(dǎo)，從而形成合理的株型和群體結(jié)構(gòu)，符合高產(chǎn)棉花的標(biāo)準(zhǔn)，最終達(dá)到早熟、優(yōu)質(zhì)和高產(chǎn)的目標(biāo)。

該成果 2013 年獲農(nóng)業(yè)部神農(nóng)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。該技術(shù)率先制定了江蘇稻麥兩熟條件下機(jī)插、機(jī)直播水稻生產(chǎn)的品種利用模式、布局與區(qū)劃，創(chuàng)新了雙膜和軟盤(pán)營(yíng)養(yǎng)土、專用基質(zhì)和泥漿旱(濕)育標(biāo)準(zhǔn)壯秧技術(shù)、 商品育秧供秧插秧的專業(yè)化服務(wù)模式。 創(chuàng)立了以“標(biāo)秧、精插、 穩(wěn)發(fā)、 早擱、 優(yōu)中、 強(qiáng)后”為主要內(nèi)涵的畝產(chǎn) 700 公斤的機(jī)插稻精確定量栽培技術(shù)。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介： 蜂窩式軟化姜栽培是我國(guó)四川地區(qū)常用的一種生姜種植技術(shù)， 在生姜種植過(guò)程中，

已有樣品/n該項(xiàng)目公開(kāi)了一種栽培杏鮑菇的培養(yǎng)料配方及制備方法，它由苧麻麻骨、棉籽殼、麩皮、石膏按一定比例混合制成。其步驟是：A、裝袋滅菌：將培養(yǎng)料組分按比例混勻，添加水進(jìn)行攪拌，直至用手握緊拌好的栽培料，其水分能結(jié)成水滴，進(jìn)行均勻分裝、封口，自然冷卻至室溫；B、接種培養(yǎng)：在接種室超凈工作臺(tái)上用制備好的栽培杏鮑菇的培養(yǎng)料進(jìn)行接種培養(yǎng)，將接種好的菌袋放入培養(yǎng)室培養(yǎng)架上，進(jìn)行暗培養(yǎng)；C、出菇管理：整個(gè)出菇期要加強(qiáng)保濕，保溫，通風(fēng)，杏鮑菇子實(shí)體菌蓋即將充分展開(kāi)之前，菇蓋邊緣稍內(nèi)卷，孢子尚未散發(fā)時(shí)采收。方法易

已有樣品/n該項(xiàng)目公開(kāi)了一種苧麻山坡地抗旱栽培方法，其步驟：（1）順坡向開(kāi)廂，根據(jù)山坡地坡向走勢(shì)，平行坡向開(kāi)廂；（2）沿等高線種植，根據(jù)山坡地坡向走勢(shì)，垂直于坡向沿等高線種植，等行距種植；（3）交叉栽培，奇數(shù)行種植，偶數(shù)行種植，間隔種植，麻蔸栽植后呈三角形交叉；（4）肥料，根據(jù)山坡地土壤肥力水平，畝產(chǎn)苧麻原麻200Kg，冬培用復(fù)合肥40Kg/畝，二三麻追施尿素10Kg/畝；（5）蟲(chóng)害防控，采用敵百蟲(chóng)或氯菊脂等化學(xué)農(nóng)藥防治；（6）提早收獲，山坡地干旱貧瘠，相對(duì)于平原湖區(qū)栽培苧麻生育期縮短，提早3-5天

中試階段/n水資源短缺和利用效率低下成為制約我國(guó)水稻生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展的重要因素。作為新型高效節(jié)水栽培技術(shù)，水稻早直播在穩(wěn)定水稻種植面積方面發(fā)揮著不可替代的作用，是當(dāng)前水稻生產(chǎn)技術(shù)轉(zhuǎn)型期穩(wěn)定種植面積、提高產(chǎn)量的優(yōu)選技術(shù)之一。該發(fā)明解決了旱直播水稻常規(guī)栽培中出苗率低、雜草危害嚴(yán)重、產(chǎn)量不高、氮肥利用效率低的等問(wèn)題。該發(fā)明主要技術(shù)要點(diǎn):干旱整地、施足底肥、選種、包衣、雜草防除等。。通過(guò)該發(fā)明在旱直播水稻上的應(yīng)用，旱直播水稻畝產(chǎn)達(dá)到526-687公斤，旱直播水稻與傳統(tǒng)移栽稻相比節(jié)水18%，籽粒氮素利用效率與傳

可以量產(chǎn)/n該成果改變傳統(tǒng)中稻蓄留再生稻的種植模式；篩選和選育了一批適于機(jī)收再生稻生產(chǎn)應(yīng)用的優(yōu)質(zhì)再生稻種；探明了機(jī)收再生稻豐產(chǎn)高效和再生季優(yōu)質(zhì)稻米形成的機(jī)理；率先研發(fā)了再生稻專用收割機(jī)；通過(guò)綜合組裝高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)且再生力強(qiáng)的水稻品種、頭季稻機(jī)械化育插秧高產(chǎn)高效技術(shù)、頭季稻豐產(chǎn)高效水肥管理技術(shù)、頭季機(jī)收模式下再生季促蘗增穗水肥管理和化控技術(shù)、頭季機(jī)械高效收獲少碾壓保茬技術(shù)等一系列關(guān)鍵生產(chǎn)技術(shù)，集成創(chuàng)新了“機(jī)收再生稻豐產(chǎn)高效栽培技術(shù)模式”并在湖北省各地開(kāi)展大面積示范與推廣應(yīng)用。

本成果分為葉片害蟲(chóng)檢測(cè)和葉片傷害程度檢測(cè)，害蟲(chóng)檢測(cè)通過(guò)研究的圖像建模及形態(tài)學(xué)處理等相關(guān)方法對(duì)農(nóng)作物葉片上昆蟲(chóng)位置進(jìn)行快速檢測(cè)，并通過(guò)模式統(tǒng)計(jì)和分類識(shí)別方法精確計(jì)算害蟲(chóng)數(shù)量和識(shí)別類型，每張圖片（參考分辨率 2448*3264）處理速度小于 1 秒（和害蟲(chóng)的數(shù)量相關(guān)），速度遠(yuǎn)高于人眼。葉片傷害檢測(cè)通過(guò)圖像處理方法將圖像進(jìn)行背景、葉片、斑紋分割，通過(guò)統(tǒng)計(jì)像素，集合斑紋形狀進(jìn)行定級(jí)評(píng)價(jià)，每張圖片（參考分辨率 2448*3264））進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和分析，處理速度 2 秒左右（和圖像中葉片的數(shù)量相關(guān)），經(jīng)過(guò)人工核

本成果分為葉片害蟲(chóng)檢測(cè)和葉片傷害程度檢測(cè)，害蟲(chóng)檢測(cè)通過(guò)研究的圖像建模及形態(tài)學(xué)處理等相關(guān)方法對(duì)農(nóng)作物葉片上昆蟲(chóng)位置進(jìn)行快速檢測(cè)，并通過(guò)模式統(tǒng)計(jì)和分類識(shí)別方法精確計(jì)算害蟲(chóng)數(shù)量和識(shí)別類型，每張圖片（參考分辨率2448*3264）處理速度小于1秒（和害蟲(chóng)的數(shù)量相關(guān)），速度遠(yuǎn)高于人眼。葉片傷害檢測(cè)通過(guò)圖像處理方法將圖像進(jìn)行背景、葉片、斑紋分割，通過(guò)統(tǒng)計(jì)像素，集合斑紋形狀進(jìn)行定級(jí)評(píng)價(jià)，每張圖片（參考分辨率2448*3264））進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和分析，處理速度2秒左右（和圖像中葉片的數(shù)量相關(guān)），經(jīng)過(guò)人工核對(duì)，檢測(cè)精

該成果突破了作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、診斷、調(diào)控一體化精確化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的技術(shù)升級(jí)；并且促進(jìn)了農(nóng)學(xué)與遙感、信息、工程、物聯(lián)網(wǎng)等多學(xué)科的交叉融合，開(kāi)創(chuàng)了作物精確栽培與智慧農(nóng)業(yè)的新領(lǐng)域；形成了一系列農(nóng)業(yè)信息化自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果，提升了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平和核心競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，培養(yǎng)了一批高素質(zhì)人才，帶動(dòng)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)新研究與開(kāi)發(fā)應(yīng)用。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全作物生產(chǎn)是我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要目標(biāo)，快速無(wú)損地監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)狀況，并根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)肥水管理方案進(jìn)行定量調(diào)控，是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)曹衛(wèi)星教授團(tuán)隊(duì)將定量光譜分析方法與作物生理生態(tài)原理相結(jié)合，通過(guò)實(shí)施不同生態(tài)點(diǎn)、不同品種、不同管理措施下多年的田間試驗(yàn)，構(gòu)建了作物冠層和葉片水平的反射光譜庫(kù)，著重解析了不同條件下的作物高光譜響應(yīng)模式和時(shí)空變化規(guī)律，提取了作物主要生長(zhǎng)指標(biāo)的特征光譜波段和敏感光譜參數(shù)，構(gòu)建了葉片、冠層、區(qū)域等多尺度的作物生長(zhǎng)指標(biāo)光譜監(jiān)測(cè)模型；同時(shí)，定量研究了不同產(chǎn)量水平下作物生長(zhǎng)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化模式，構(gòu)建了基于產(chǎn)量目標(biāo)的生長(zhǎng)指標(biāo)適宜時(shí)序動(dòng)態(tài)模型，進(jìn)一步耦合實(shí)時(shí)苗情信息，綜合利用養(yǎng)分平衡原理、氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)法、指標(biāo)差異度法等，集成建立了多路徑的作物生長(zhǎng)實(shí)時(shí)診斷與定量調(diào)控技術(shù)；將上述監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)與軟硬件工程相結(jié)合，研制開(kāi)發(fā)了面向多平臺(tái)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷裝置和基于遙感的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)等簡(jiǎn)便適用的軟硬件產(chǎn)品，進(jìn)而形成了基于反射光譜的作物生長(zhǎng)指標(biāo)快速監(jiān)測(cè)與定量診斷技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)了作物生長(zhǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、精確診斷和智慧管理。 該成果突破了作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、診斷、調(diào)控一體化精確化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的技術(shù)升級(jí)；并且促進(jìn)了農(nóng)學(xué)與遙感、信息、工程、物聯(lián)網(wǎng)等多學(xué)科的交叉融合，開(kāi)創(chuàng)了作物精確栽培與智慧農(nóng)業(yè)的新領(lǐng)域；形成了一系列農(nóng)業(yè)信息化自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果，提升了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平和核心競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，培養(yǎng)了一批高素質(zhì)人才，帶動(dòng)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)新研究與開(kāi)發(fā)應(yīng)用。 已授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利25項(xiàng)、實(shí)用新型專利5項(xiàng)，登記國(guó)家計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)20多項(xiàng)；發(fā)表學(xué)術(shù)論文160多篇，其中SCI/EI論文60多篇；出版專著1部。成果先后得到國(guó)內(nèi)外專家同行的充分肯定，2011年的成果鑒定認(rèn)為（羅錫文院士主鑒），該研究整體居國(guó)際先進(jìn)水平。同時(shí)作為稻麥精確管理關(guān)鍵技術(shù)，入選江蘇省主要農(nóng)作物2014~2015年“四主推”推介名錄，團(tuán)隊(duì)起草的《稻麥生長(zhǎng)指標(biāo)無(wú)損監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)規(guī)程》入選2014年江蘇省地方標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目。技術(shù)成果已在江蘇、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麥主產(chǎn)區(qū)進(jìn)行了大面積示范應(yīng)用，表現(xiàn)為明顯的節(jié)氮和增產(chǎn)作用，取得了顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)于推進(jìn)精確農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重大意義和良好的應(yīng)用前景。