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該機(jī)技術(shù)特點(diǎn)是挖掘收獲裝置采用擺動(dòng)分離篩結(jié)構(gòu)，減少收獲 機(jī)結(jié)構(gòu)，保證與手扶拖拉機(jī)相配套作業(yè)時(shí)操作人員便于行走。本發(fā)明具有小巧、 行走靈活，耗材量少，收獲損失小，作業(yè)流暢、工作阻力小，效率高的特點(diǎn)。 適用于丘陵山地的薯類收獲。選用手扶拖拉機(jī)為配套動(dòng)力，動(dòng)力消耗小，便于 在丘陵山地行應(yīng)用，有效提高薯土分離效果。配套動(dòng)力 8.8kW；收獲幅寬 700mm； 生產(chǎn)率為 0.10 hm2/h； 損失率≤5.0 %；傷薯率≤5.0 %。與國(guó)內(nèi)外同類機(jī)具相 比具有挖掘深度調(diào)節(jié)方便、作業(yè)穩(wěn)定、薯土分離效果好等優(yōu)點(diǎn)。

項(xiàng)目簡(jiǎn)介本成果基于作物氮素和水分脅迫時(shí)的冠層圖像和冠-氣溫差特征，利用可見光-近紅 外多光譜相機(jī)、紅外溫度探測(cè)器、輻照度傳感器和環(huán)境溫濕度傳感器等多傳感器信息， 對(duì)冠層特征圖像和冠-氣溫差特征進(jìn)行提取，結(jié)合實(shí)時(shí)光照和溫濕度信息對(duì)光強(qiáng)等環(huán)境誤 差進(jìn)行修正，可以在自然條件下快速獲取作物的氮素和水分信息。該成果處于中試研究 階段，已經(jīng)申請(qǐng)了發(fā)明專利，發(fā)明專利授權(quán)號(hào)：ZL201010249490.0 。 性能指標(biāo) （1）可見光-近紅外多光譜圖像系統(tǒng)，圖像分辨

本實(shí)用新型公開了一種作物抗倒伏測(cè)量裝置，包括機(jī)架，機(jī)架上設(shè)置有測(cè)量組件，測(cè)量組件包括動(dòng)力裝置、連接繩、連接繩導(dǎo)向機(jī)構(gòu)、莖稈夾、以及測(cè)量傳感器，莖稈夾可夾持固定在作物莖稈上，連接繩的兩端分別與莖稈夾和動(dòng)力裝置相連，動(dòng)力裝置通過(guò)連接繩向作物莖稈輸出拉力以拉彎作物莖稈，測(cè)量傳感器可測(cè)量莖稈的拉彎角、作用于莖稈上的拉力角和拉力值，從而對(duì)作物進(jìn)行抗倒伏測(cè)量。本實(shí)用新型的作物抗倒伏測(cè)量裝置可實(shí)現(xiàn)利用拉力傳感器

傳統(tǒng)玉米純系的選育，周期長(zhǎng)、效率低，是玉米育種過(guò)程中的限速步驟和“卡脖子”技術(shù)難題，陳紹江教授團(tuán)隊(duì)在玉米單倍體育種領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究及關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)上取得了一系列原創(chuàng)性成果，解決了這一難題。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 傳統(tǒng)玉米純系的選育，周期長(zhǎng)、效率低，是玉米育種過(guò)程中的限速步驟和“卡脖子”技術(shù)難題，陳紹江教授團(tuán)隊(duì)在玉米單倍體育種領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究及關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)上取得了一系列原創(chuàng)性成果，解決了這一難題。 （1）在單倍體誘導(dǎo)的理論層面實(shí)現(xiàn)重大突破：發(fā)現(xiàn)并成功克隆2個(gè)玉米單倍體誘導(dǎo)關(guān)鍵基因ZmPLA1、ZmDMP，并基于誘導(dǎo)基因在國(guó)際行率先建立了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的小麥、番茄、油菜等雙子葉植物單倍體誘導(dǎo)體系，實(shí)現(xiàn)了單倍體誘導(dǎo)由二倍體向多倍體、由單子葉向雙子葉植物的拓展應(yīng)用。相關(guān)論文在Nature Plants等作物研究領(lǐng)域的頂級(jí)期刊發(fā)表，在國(guó)內(nèi)外居領(lǐng)先地位。 （2）突破關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，創(chuàng)建單倍體育種高效技術(shù)體系：針對(duì)傳統(tǒng)的單倍體誘導(dǎo)效率低、單倍體鑒別不準(zhǔn)和加倍困難等關(guān)鍵核心技術(shù)瓶頸，創(chuàng)建了基于雙誘導(dǎo)基因分子標(biāo)記的高效輔助選育方法并育成了系列高效單倍體誘導(dǎo)系。單倍體誘導(dǎo)效率由原來(lái)的2%提高到15%左右；提出基于籽粒油分的單倍體鑒別技術(shù)原理，開辟了精準(zhǔn)鑒別的新路徑，實(shí)現(xiàn)了單倍體的自動(dòng)化和精準(zhǔn)鑒別；創(chuàng)建了基于幼胚組織培養(yǎng)的鑒別和加倍工程化技術(shù)、高效芽苗加倍技術(shù)，實(shí)現(xiàn)純系全年、工廠化的高通量創(chuàng)制，效率提高5-10倍。基于上述關(guān)鍵技術(shù)的集成，成功構(gòu)建單倍體工程化育種高效技術(shù)體系。

氫是元素周期表中的第一個(gè)元素，亦是宇宙中豐度最高的元素。其在宇宙演化、生命起源、分子構(gòu)成、生物大分子組裝、化工生產(chǎn)等扮演著極其重要的角色。在單個(gè)團(tuán)簇中成功揭示3個(gè)“金屬氫”的存在不僅深化了對(duì)含有“金屬氫”納米材料結(jié)構(gòu)化學(xué)的認(rèn)識(shí)，而且更為重要的是，這為我們從多維度認(rèn)識(shí)氫元素的本質(zhì)提供了巨大的可能。

提出了時(shí)間無(wú)依賴可用格點(diǎn)QCD計(jì)算的 quasi-PDFs，并發(fā)現(xiàn)，當(dāng)動(dòng)量非常大的時(shí)候quasi-PDFs可以近似為PDFs。近期，馬滟青研究員與合作者把季向東教授的方法進(jìn)行推廣，提出了最一般的方法“格點(diǎn)散射截面”。在該方法中，保留了時(shí)間無(wú)依賴這一要求，但是與PDFs之間的聯(lián)系是通過(guò)證明因子化定理來(lái)保證。馬滟青研究員與合作者構(gòu)造出了一系列便于格點(diǎn)QCD計(jì)算的“格點(diǎn)散射截面”，并量子場(chǎng)論框架下嚴(yán)格證明了它們與PDFs之間聯(lián)系的因子化定理，從而能夠利用格點(diǎn)QCD計(jì)算得到PDFs。

本成果分為葉片害蟲檢測(cè)和葉片傷害程度檢測(cè)，害蟲檢測(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檢測(cè)和葉片傷害程度檢測(cè)，害蟲檢測(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。