网上下载的v3只有一个a3主程序，不适合作全面与深入的研究，本版本从国外下载回来，一开始少了一个“SoilHydrau.exe”文件，说是有病毒被隔离了，后经历各种技术手段，并向国际水道研究所发送邮件，才得以补全所有的参数化及校准程序、分析工具，来之不易。 作物生长模型Oryza v3是一种应用广泛的计算机模拟软件，主要用于模拟水稻等作物在不同环境条件下的生长过程。该模型自发布以来，经过了多个版本的迭代更新，为农业生产提供了强有力的科技支持。v3版本作为其中的佼佼者，提供了更为精准和全面的模拟分析功能，是作物生长研究领域的利器。 Oryza v3模型包含了众多参数化模板，这些模板涉及了作物生长的各个方面，包括但不限于植株生长参数、土壤水分和养分动态、气候条件等。模型用户可以根据实际研究的需要，选择适当的参数模板进行作物生长模拟。这些参数模板不仅能够帮助用户快速搭建起作物生长的虚拟环境，而且还能根据实际数据进行校准，提高模型预测的准确性。 在Oryza v3模型中，包含的四个校准程序是不可或缺的部分。这些程序主要负责模型中关键参数的校准工作，确保模拟结果尽可能接近实际田间观测数据。校准工作的重要性在于，即使最精确的模型也需要通过校准来调整其输出，以适应特定的环境条件和作物生长特性。由于作物生长受到诸多因素的影响，如土壤类型、气候条件、作物品种特性等，因此校准过程通常需要一定的专业知识和技术背景，以确保模拟结果的可靠性。 此外，Oryza v3还包含了一个分析工具，这个工具为研究人员提供了丰富的数据分析选项。通过这个工具，用户不仅能够得到关于作物生长状态的定量分析结果，还能够对模拟过程中可能出现的问题进行诊断和分析。这种分析功能大大提高了模型的适用性和灵活性，为科学研究和农业实践提供了强有力的支持。 为了保证Oryza v3模型的完整性和功能性，用户在使用过程中需要确保所有的必要文件都已正确安装和配置。文件列表中仅显示“ORYZA-V3”的情况表明用户可能遇到了文件缺失的问题。由于模型的复杂性和对专业性的需求，这种情况下用户可能会遇到操作困难。国外下载回来的版本可能因为安全软件的拦截而丢失了一些关键文件，如本例中的“SoilHydrau.exe”文件。这种情况下，向专业的研究机构或开发者咨询，或者通过邮件与国际水道研究所进行沟通，是解决问题的有效途径。 Oryza v3作物生长模型是农业科学研究领域的重要工具，它通过复杂的参数模板、校准程序和分析工具，为科研人员提供了一个强大的平台，以进行作物生长规律的研究和预测。随着技术的不断进步和研究的深入，该模型在未来的应用前景十分广阔。

作物－畜牧综合系统（ICLS）是一种替代选择，可以帮助加强粮食生产，同时使环境受益。 但是，仍然缺乏对ICLS对南达科他州特定环境的土壤和经济效益影响的评估。 这项研究旨在评估在南达科他州玉米（Zea mays L。）-大豆（Glycine max L。）-黑麦（Secale graine L.）轮作下ICLS对土壤健康和经济效益的影响。 在黑麦作物播种后种植覆盖作物共混物，并在2015-2016年建立覆盖作物后进行放牧处理（有或无）。 这项研究的数据表明，大多数土壤特性不会受到放牧的负面影响。 然而，放牧相比非放牧增加了土壤容重（BD），降低了土壤有机碳（SOC）和土壤保水率（SWR）。 放牧对玉米单产的影响不显着。 覆盖作物不会影响pH值，电导率（EC），总氮（TN），β-葡萄糖苷酶，酸水解碳含量，微生物生物量碳和SWR，但会影响SOC，冷热水碳含量，BD ，在某些阶段和深度的渗透率（qs）。 不同的农作物混种对玉米产量的影响不那么强。 经济分析表明，实施ICLS可以使农场的利润在第一年增加$ 17.23 ac-1，第二年增加$ 43.61 ac-1。 这些发现表明，采用适当管理的

棉花（陆地棉）是美国南部的重要经济作物。 美国南部的生长季节也很长，适合在小粒谷物之后再种第二季作物。 但是，小粒谷物的收获日期通常发生在棉花的最佳播种期之后，从而降低了单产。 克莱姆森大学开发了一种间作套种系统，该系统可以在收获前的2至3周将棉花与普通小麦单作播种，将棉花与普通小麦进行杂交。 因此，本研究的目的是：1）确定窄行（76厘米）和宽行（97厘米）棉的最佳耕作和种植方法，以及2）比较常规耕作棉的窄行和宽行系统，棉花与普通小麦交织在一起，棉花种植在沿海平原土壤上终止的小麦覆盖作物中。 为了完成这些目标，进行了两次重复测试。 在研究1中，常规的窄排棉结合使用Paratill进行的深耕操作，比常规的宽排棉高出23％，而常规的宽排棉在种植前使用深耕机进行了深耕操作。 常规单行作物（行距97厘米）和间种棉花之间没有差异。 在研究2中，在两年的研究中，每种种植系统的窄行和宽行棉花的单产没有显着差异。 在第二年的研究中，宽行和窄行全季棉花的单产均高于播种和覆盖作物种植系统。 两种保护性耕作方式，即小麦用作覆盖作物并进行播种，在减少传统耕作中的能源需求，土壤侵蚀以及与裸土相关的风吹棉花损害方

坦桑尼亚许多地区的小规模农作物生产受到许多问题的制约，其中土壤肥力退化是一个主要问题。 坦桑尼亚80％以上的木薯（Manihot esculenta）产量由小规模农民完成，他们不断耕种田地，但使用有限的投入来恢复枯竭的植物养分。 这项研究的目的是研究在农民的条件下可以掺入木薯生产系统中的最佳豆科植物物种，从而提高土壤肥力和农作物产量。 毛uc豆和加拿大小木瓜都与木薯混种（Manihot esculenta）或与木薯一起轮作种植。 发现毛uc豆和加拿大肉豆蔻产生几乎相似量的生物质。 然而，这两种豆科植物的轮作生物量高于间作系统。 旋转体系中毛uc和加拿大小ava的生物量分别为6.28 t·ha-1和5.31 t·ha-1。 Mucuna的使用代表向土壤中输入的氮，其模拟的节省成本为181.42和141.96美元ha-1。 在第一年，通过将木薯（Manihot esculenta）与毛uc菜（2.41 t·ha）间作，木薯根系产量比对照（连续单一木薯）（1.44 t·ha-1）显着提高（p <0.05）。 -1）和或Canavalia ensiformis（2.25 t·ha-1）。 木薯

LIDar360Suite样例数据，可以采用ENVI Lidar打开该数据，包含2018828个点

作物/杂草田地图像数据集(CWFID)伴随着以下出版物:“Sebastian Haug, Jörn Ostermann:用于基于计算机视觉的精确农业任务评估的作物/杂草田地图像数据集，CVPPP 2014研讨会，ECCV 2014” 该数据集包括野外图像、植被分割掩码和作物/杂草植物类型注释。本文详细介绍了现场设置、采集条件、图像和地面真实数据格式等。

智能农业系统 该项目旨在使用土壤，气候和温度，使用多元线性回归（以python，flask为后端，以HTML，CSS，JS为前端）进行线性预测来预测最佳可种植作物

这项研究调查了气候变化因素和非气候变化因素对尼日利亚农作物产量的影响。 采用了经验研究方法，使用了从信誉良好的来源获得的1980-2013年时间序列年度数据的辅助来源。 错误校正机制用于分析。 研究发现，在短期内，只有降雨对气候变化因素中的农作物产量具有显着的正向影响，但从长期来看，有证据表明所有气候变化因子均对作物产量具有显着影响。 例如，对作物产量进行了温度，二氧化碳排放，碳排放和降雨的显着测试。 此外，非气候变化因素，例如从事经济活动的人口，总资本形成以及可供灌溉的土地面积，对作物产量也具有显着的正向作用。 为了阻止气候变化对作物产量的影响，研究建议政策制定者应制定政策，以帮助农民采取适应农业的做法，从而减轻气候变化的影响。 此外，政府和其他有关机构还应设计方案，以激励群众增加对作物生产的参与。

基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建.pdf

农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。 农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。 农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。