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倒伏率檢測

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發(fā)布時(shí)間：2025-08-23 21:47:10 更新時(shí)間：2025-08-22 21:47:10

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作者：中科光析科學(xué)技術(shù)研究所檢測中心

倒伏率檢測：保障作物安全與產(chǎn)量的關(guān)鍵技術(shù)

倒伏是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中常見的問題，尤其在小麥、玉米、水稻等主要糧食作物種植過程中尤為突出。倒伏不僅影響作物的光合作用，導(dǎo)致養(yǎng)分運(yùn)輸受阻，還嚴(yán)重降低收獲效率，造成產(chǎn)量損失，甚至影響籽粒品質(zhì)。因此，對(duì)作物倒伏率進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確的檢測，已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理與科研工作中的重要環(huán)節(jié)。倒伏率檢測不僅為農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣提供數(shù)據(jù)支持，也為育種改良、栽培管理優(yōu)化以及災(zāi)害預(yù)警機(jī)制建立提供了重要依據(jù)。通過先進(jìn)的檢測儀器、標(biāo)準(zhǔn)化的檢測方法以及嚴(yán)格遵循相關(guān)檢測標(biāo)準(zhǔn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)倒伏情況的快速評(píng)估與動(dòng)態(tài)監(jiān)測，進(jìn)而為保障糧食安全、提升農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力提供可靠技術(shù)支撐。當(dāng)前，隨著遙感技術(shù)、圖像識(shí)別算法與自動(dòng)化設(shè)備的快速發(fā)展，倒伏率檢測正朝著智能化、精準(zhǔn)化與高效化方向不斷邁進(jìn)。

倒伏率檢測項(xiàng)目

倒伏率檢測的核心項(xiàng)目主要包括作物莖稈傾斜角度、倒伏面積占比、倒伏植株數(shù)量比例及倒伏程度分級(jí)等。其中，莖稈傾斜角度是衡量倒伏嚴(yán)重程度的基礎(chǔ)指標(biāo)，通常以與垂直方向的夾角來表示；倒伏面積占比用于評(píng)估受倒伏影響的田塊范圍，是大范圍監(jiān)測的重要參數(shù)；倒伏植株數(shù)量比例則用于計(jì)算單位面積內(nèi)倒伏植株所占比例，反映倒伏的普遍性。此外，根據(jù)倒伏程度，還可進(jìn)行分級(jí)，如輕度倒伏（傾斜角0°~30°）、中度倒伏（30°~60°）和重度倒伏（>60°），便于制定針對(duì)性的管理措施。

常用檢測儀器

現(xiàn)代倒伏率檢測依賴多種先進(jìn)儀器，主要包括：

無人機(jī)（UAV）搭載多光譜/高光譜相機(jī)：通過高空航拍獲取作物田塊的高分辨率影像，結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別倒伏區(qū)域，適用于大面積農(nóng)田的快速普查。
地面移動(dòng)機(jī)器人或智能巡檢車：配備激光雷達(dá)（LiDAR）或RGB攝像頭，可在田間自主移動(dòng)，實(shí)時(shí)采集作物三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，精確測量莖稈傾斜角度。
手持式傾斜儀與激光測距儀：適用于小范圍定點(diǎn)檢測，操作簡便，成本較低，常用于科研試驗(yàn)田或樣本調(diào)查。
基于深度學(xué)習(xí)的圖像分析系統(tǒng)：通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)無人機(jī)或手機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與倒伏分類，實(shí)現(xiàn)高效、非接觸式檢測。

主要檢測方法

目前，倒伏率檢測主要采用以下幾種方法：

人工目測法：由技術(shù)人員在田間隨機(jī)選取樣點(diǎn)，通過肉眼觀察并記錄倒伏植株比例。雖然操作簡單，但主觀性強(qiáng)、效率低，適合小面積初步調(diào)查。
影像分析法：利用無人機(jī)或衛(wèi)星獲取的影像數(shù)據(jù)，通過圖像處理軟件（如ArcGIS、QGIS、ENVI）提取作物冠層信息，結(jié)合光譜特征與形態(tài)學(xué)分析識(shí)別倒伏區(qū)域。
三維重建與點(diǎn)云分析法：基于激光雷達(dá)或立體視覺技術(shù)，構(gòu)建作物三維模型，通過計(jì)算莖稈姿態(tài)角與空間位置變化，實(shí)現(xiàn)倒伏的精準(zhǔn)量化。
機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、YOLO等模型對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)分類，實(shí)現(xiàn)倒伏識(shí)別與程度分級(jí)，顯著提升檢測速度與準(zhǔn)確率。

相關(guān)檢測標(biāo)準(zhǔn)

為確保倒伏率檢測結(jié)果的科學(xué)性與可比性，國內(nèi)外已制定一系列相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。主要標(biāo)準(zhǔn)包括：

GB/T 31882-2015《農(nóng)作物倒伏程度分級(jí)與檢測方法》：中國國家標(biāo)準(zhǔn)，明確規(guī)定了倒伏程度的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)、檢測樣點(diǎn)布設(shè)方法、數(shù)據(jù)記錄格式及計(jì)算公式。
NY/T 3057-2017《小麥倒伏率測定技術(shù)規(guī)范》：針對(duì)小麥作物制定的專項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋采樣方法、檢測儀器要求及倒伏率計(jì)算方式。
ISO 15724:2019《Agricultural crops — Determination of lodging in cereals》：國際標(biāo)準(zhǔn)化組織發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)，提供全球通用的谷物倒伏檢測方法與術(shù)語定義。
FAO（聯(lián)合國糧農(nóng)組織）推薦指南：在災(zāi)害評(píng)估與糧食安全監(jiān)測中，推薦使用基于遙感的倒伏率檢測方法，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的可重復(fù)性與空間一致性。

遵循上述標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行檢測，有助于實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域、不同年份數(shù)據(jù)的橫向?qū)Ρ?，提升農(nóng)業(yè)科研與政策制定的科學(xué)依據(jù)。隨著智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，未來倒伏率檢測將更加依賴標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化與數(shù)據(jù)共享機(jī)制，為實(shí)現(xiàn)“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略提供堅(jiān)實(shí)技術(shù)保障。