给定的文章介绍了乌兹别克斯坦共和国费尔干纳州的灌溉农业现状。 研究了用水使用者协会（WUA）Oktepa Zilol的气候，水文地质和土壤条件以及水模块区划，并在此基础上选择了种植棉花的农场。 分析了棉花种植农场的可变和固定成本以及盈利能力。 根据这些农场的帐簿，制定了收成预算。 解释了棉花种植农场的盈利能力与所使用的灌溉源和土壤肥力之间的关系。 最后，提出了在地下水盐度不同的情况下使用各种灌溉方式改善棉花生产的建议。

决定棉花产量的关键因素之一是棉花的种植面积，适时准确地掌握棉花的种植面积对于科学指导棉生产具有十分重要的意义。文章以安庆市、池州市为例，系统地介绍了在棉花种植面积遥感监测过程中，通过土地利用背景数据库建设，以及基于背景数据的棉花种植面积遥感解译，准确地监测了棉花种植面积及其变化率。结果显示：长江流域棉花主要集中分布于沿江的洲圩区，其次分布于沿江的岗地和丘陵；在2001～2002年度，棉花种植面积变化主要是减少，在2002～2003年度，棉花种植面积变化主要是增加。究其变化的原因，主要受棉花市场价格和气候条

在新疆巴楚县进行棉花产量预测的研究是一项涉及利用时间序列的Sentinel-2遥感数据的先进方法。研究旨在通过分析棉花吐絮期独特的冠层特征，构建新的棉铃指数（CBI），利用这一指标可以更准确地监测和预测棉花产量。研究方法包括采用随机森林（Radom Forest, RF）等监督分类器对Sentinel-2A影像进行分类，并确定棉花区域提取的最优特征。影像分类技术的选择包括随机森林模型、支持向量机（SVM）、最大似然法等，旨在比较不同分类方法的效果，以选择对棉花区域识别效果最佳的技术。 研究过程中，选取对棉花检测有利的光谱指数如NDVI（归一化植被指数）、DVI（差值植被指数）、RVI（比率植被指数）等，并对Sentinel-2A影像的光谱波段进行光谱分析，特别关注9-11月吐絮期突出的光谱波段。使用这些波段构建棉铃指数，用于棉花区域的精准识别和监测。研究中还提到，通过比较吐絮期与其他生育期棉铃指数的精度，进一步验证了棉铃指数在吐絮期的应用效果最佳。同时，精度评价指标如kappa、总体精度、用户精度也被用于评估不同分类方法的性能。 为了实现棉花种植区域的精准识别，研究采用了图像阈值分割方法。结合棉铃指数，研究者对吐絮期9-11月的棉花进行每半个月的阈值提取，最后合成棉花区域图。此方法能够观察到棉花随时间变化的开花情况，从而提高产量预测的精度。研究还计划进行2017-2023年的相关性分析，绘制棉花分布图，与统计数据进行比较，以验证预测模型的准确性。 在棉花产量预测方面，研究方案提出构建基于偏最小二乘回归模型（PLSR）的棉花产量预测模型。此模型将基于不同生育时期的棉花产量数据构建，并用于确定棉花估产的最佳时期。研究方案还建议利用无人机遥感技术等其他遥感数据源，以提高产量预测的准确性。 整体而言，这项研究是应用遥感技术于农业领域，特别是针对棉花产量预测的一次深入探索。通过时间序列遥感数据分析，结合先进的图像处理和机器学习技术，研究者能够更有效地监测作物生长，预测产量，从而为农业生产提供科学的决策支持。

棉花病害检测数据集YOLO8 许可证：CC BY 4.0 此数据集是，棉花病害检测数据集YOLO8，共1024张图片，为模型可推广性创建新的对象检测基准的倡议。

YoloV8标注好的棉花叶片病害数据集,可以直接用于训练 棉花目标检测 叶片病害

棉花膜下滴灌墒情监测点的定位，杨风亮，缴锡云，近年来,棉花膜下滴灌技术在国内已得到广泛推广应用，精准的墒情观测与预报是合理灌溉的重要一环。由于滴头附近的土壤水分分布不�

NaCl胁迫下AM真菌对棉花生长和叶片保护酶系统的影响，贺学礼，李英鹏，利用盆栽实验研究了NaCl胁迫条件下AM真菌对棉花生长和叶片保护酶系统的影响。结果表明，在土壤中加入0、0.1%、0.2%、0.3%浓度NaCl条件下,

本文研究了由作者创建的新型轧花相机在棉花颗粒水平方向上的运动原理。 在运动过程中，棉粒会受到挤压到各种表面以及表面剧烈的湍流和水平运动的影响。 一些异物和其他不必要的物体由于各种表面的湍流和镶条的运动而被分离。 随着棉粒缺陷的去除，轧花效率和棉质将得到改善。 通过按直角坐标系的行数检查直角坐标系的“棉质粒子+净表面”运动原理，将系统的所有边除以m权重，并具有以下第二阶多性别差分公式。

由于存在限制根系的土壤层，美国东南部的棉花根系生长通常受到阻碍。 必须使用耕作法暂时去除这种压实的土壤层，以使根系生长到干旱期间维持植物所需的深度。 然而，由于该根部限制层深度的变化，使用统一的耕作深度可能是能量的无效利用。 因此，该项目的目的是开发和测试用于“随时随地”控制耕作深度以匹配土壤物理参数的设备，并确定针对特定耕作的耕作对土壤物理性质，能量需求和影响的影响。棉花生产中的植物反应。 与传统的恒定深度耕作相比，针对特定地点的耕作操作将燃料消耗降低了45％。 对于沿海平原土壤，只有20％的试验田需要在38厘米的建议深度进行耕作。 可变深度耕作区的棉花主根长度比免耕区长39％（19.8 cm）。 从统计学上讲，常规耕作和可变深度耕作的棉绒产量没有差异。 与免耕相比，深耕（常规或可变速率）可使棉绒产量增加20％。

美国东南部最近灌溉公顷的增加使种植者能够通过灌溉水施用养分来获得更高的产量。 因此，许多种植者通过灌溉系统（称为施肥）施用养分。 当前，尚无实用的决策工具可用于通过架空喷灌系统可变速率施用氮素的方法。 因此，在2016年和2017年的生长季节对棉花（Gossypium hirsutum L.）进行了田间试验，以达到以下目的：1）将基于Clemson传感器的N推荐算法从单边施肥方式应用到高架灌溉系统的多种施肥方式; 2）将基于传感器的VRFS与传统的养分管理方法进行比较，在三种土壤类型上的氮素利用效率（NUE）和农作物响应方面。 测试Clemson N预测算法以应用N的多个应用程序的两个季节非常有前途。 与种植者的常规方法相比，多次施氮（即使施氮量较少）对两个生长季节的单产均无影响。 在两个管理区中，施氮量为101至135千克/公顷之间，棉花单产没有差异。 同样，基于传感器的多种N应用和常规N管理技术在产量上也没有差异。 关于传感器方法的比较，2016年仅在三个或四个应用程序中应用N，与单次或拆分应用相比，统计上的产量提高。在2017年，在四个应用程序中应用N，与单个，拆分或三次应用程序