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浅议广西农垦甘蔗生产全程机械化 被引量：2
1
作者 秦初旺 张仲宾 +6 位作者 何姗珊 曾媛 经艳 蒋柱辉 梁朝旭 李松 李鸣 《甘蔗糖业》 2023年第4期47-52,共6页
以广西农垦集团甘蔗生产为例,解决机械化收割问题,打通全程机械化最后一公里。广西蔗区甘蔗机械化收割率很低,占收割总面积不足5%,甘蔗收割主要以人工砍收为主。通过对比全程机械化和人工作业在耕、种、管和收中每个生产环节的差异,分... 以广西农垦集团甘蔗生产为例,解决机械化收割问题,打通全程机械化最后一公里。广西蔗区甘蔗机械化收割率很低,占收割总面积不足5%,甘蔗收割主要以人工砍收为主。通过对比全程机械化和人工作业在耕、种、管和收中每个生产环节的差异,分析了甘蔗全程机械化作业和人工作业之间的经济效益差异。结果表明:广西农垦每年新植甘蔗0.53万hm^(2),机械化种植较人工节约240万元;按甘蔗种植总面积1.73万hm^(2)计算,追肥和培土机械化较人工施肥节约1040万元/年、杀虫和除草较人工节约910万元/年;按平均每年甘蔗产量180万t计算,机械化收割较人工砍收节约5400万元。针对蔗农和糖厂对机械化收割的疑惑和难点,提出要加强宣传机械化收割的重要性,让蔗农和糖厂转变观念,接受和使用适合全程机械化作业的种植模式,尤其是机械化收割;建议糖厂改造和提升榨糖工艺,提高对机械化收割甘蔗的除杂、清净技术改造;将一步法工艺改造为二步法,以提高糖厂国际市场竞争力等对策。 展开更多
关键词 广西农垦集团 甘蔗生产 全程机械化 机械化收割
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基于多源卫星遥感影像的广西中南部地区甘蔗识别及产量预测
2
作者 罗维 李修华 +3 位作者 覃火娟 张木清 王泽平 蒋柱辉 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期248-258,共11页
针对广西地区作物种类多、蔗区调查复杂度高,以及因天气多变导致的卫星遥感图像获取困难等问题,该文提出了一种基于Sentienl-2影像的语义分割改进算法用于自动识别甘蔗种植区域,并在多时相的Sentinel-2和Landsat8影像数据基础上,提出了... 针对广西地区作物种类多、蔗区调查复杂度高,以及因天气多变导致的卫星遥感图像获取困难等问题,该文提出了一种基于Sentienl-2影像的语义分割改进算法用于自动识别甘蔗种植区域,并在多时相的Sentinel-2和Landsat8影像数据基础上,提出了一种代表性光谱特征提取方法构建甘蔗产量预测模型。首先在轻量级网络BiseNetV2中加入了高效通道注意力模块(efficient channel attention,ECA),构建了ECA-BiseNetV2模型识别蔗田的种植区域;然后从识别到的甘蔗种植区域中提取不同时期的多种植被指数,利用线性回归模型将Landsat8植被指数转化为Sentinel-2植被指数,以减小Sentinel-2和Landsat8的数据差异;接着对各蔗区、各生长周期内的植被指数时间序列数据进行三次曲线拟合,提取最大值作为代表性光谱特征;最后使用了多种机器学习算法构建产量预测模型。结果表明,所提出模型总体精度达91.54%,甘蔗查准率达95.57%;基于植被指数拟合最大值构建的决策树模型的测试集R 2为0.792,比采用实际最大值构建的相应模型(R 2=0.759)提升了4.3%。该方法可有效解决因天气问题导致的甘蔗关键生长期遥感图像缺失而难以准确构建产量预测模型的问题,展示出较强的应用性。 展开更多
关键词 语义分割 植被指数 甘蔗产量预测 卫星遥感 时间序列
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广西农垦蔗区宿根蔗品比试验中期调查报告
3
作者 张仲宾 蒋柱辉 秦初旺 《广西糖业》 2023年第1期18-25,共8页
调查广西农垦蔗区11个品比试验点共21个甘蔗品种宿根中期的生长情况,分析其理论产量、糖分、发株率、黑穗病发病率和枯心苗率等重要农艺性状,结果表明,不同甘蔗品种在不同试验点的表现存在差异。其中,桂糖44号、桂糖47号、桂糖49号、桂... 调查广西农垦蔗区11个品比试验点共21个甘蔗品种宿根中期的生长情况,分析其理论产量、糖分、发株率、黑穗病发病率和枯心苗率等重要农艺性状,结果表明,不同甘蔗品种在不同试验点的表现存在差异。其中,桂糖44号、桂糖47号、桂糖49号、桂糖55号、桂糖57号、桂糖58号和柳城07-150在大部分试验点的理论产量、锤度、宿根发株率、宿根黑穗病率和宿根枯心苗率方面综合表现较好,尤其是桂糖44号和桂糖58号高产、高糖、宿根性强,适宜机械化收获,桂糖55号抗黑穗病,具有较大应用潜力,可在广西农垦各蔗区开展一定规模的推广种植。 展开更多
关键词 甘蔗 品比试验 宿根 中期调查 广西农垦蔗区
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基于多种机器学习算法预测广西蔗区甘蔗产量
4
作者 石杰锋 黄为 +6 位作者 范协洋 李修华 卢阳旭 蒋柱辉 王泽平 罗维 张木清 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2023年第2期82-92,共11页
[目的/意义]分析广西甘蔗主产区甘蔗产量与气象因素的关系,利用气象数据预测甘蔗产量,为糖厂及相关管理部门提供科学的数据支撑。[方法]选用2002~2019年广西五个不同地级市内蔗区的产量数据及14种逐日气象数据,将每年的各气象因子以78... [目的/意义]分析广西甘蔗主产区甘蔗产量与气象因素的关系,利用气象数据预测甘蔗产量,为糖厂及相关管理部门提供科学的数据支撑。[方法]选用2002~2019年广西五个不同地级市内蔗区的产量数据及14种逐日气象数据,将每年的各气象因子以78个逐月递增的连续时段的均值与产量进行相关性分析,根据敏感时段分析法确定关键气象因子,并分析各气象因子在敏感时段对产量的影响。分别利用BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立单蔗区产量预测模型,并采用以全生育期气象均值作为模型输入的方法进行对照实验。使用HP滤波法(Hodrick Prescott Filter)分离出甘蔗气象产量,将5个蔗区的数据混合,分别利用RF、SVM、BPNN和LSTM建立通用的多蔗区气象产量预测模型。[结果和讨论]对于单蔗区,敏感时段分析法的模型预测效果明显优于全生育期取气象均值的方法,LSTM模型对于上述两种数据处理方法的预测效果均明显优于目前广泛使用的BPNN、SVM、RF模型,敏感时段分析法的LSTM模型整体的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别为10.34 t/ha和6.85%,决定系数R_(v)~2为0.8489。对于多蔗区,LSTM预测结果较差,RF、SVM及BPNN三种预测模型都取得了良好的效果,预测效果最好的BPNN模型的RMSE和MAPE分别为0.98 t/ha和9.59%,R_(v)~2为0.965。[结论]通过敏感时段分析法筛选的关键气象因子与产量均呈显著相关,根据敏感时段能准确地分析各气象因子对产量的影响。使用LSTM模型预测单蔗区产量,使用BPNN模型预测多蔗区甘蔗气象产量的方法是可行的,且预测误差在可接受范围内。 展开更多
关键词 气象因子 HP滤波 甘蔗产量 BPNN模型 LSTM模型 机器学习
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