千万亩小麦统防,极飞植保机如何用航线“织布”?
千万亩小麦统防,极飞植保机如何用航线“织布”?
极飞农业智能
2020-04-27 15:05
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官方新闻
极飞农业智能
2020-04-27 15:05
千万亩小麦统防,极飞植保机如何用航线“织布”?

今年,全国各地小麦条锈病发生早、速度快,危险程度重,且面临赤霉病侵扰,为科学应对小麦病害蔓延发生风险趋势,确保粮食安全,山东、安徽、河南、河北、陕西等地农业相关机构、部门纷纷组织利用精准、高效的无人机智慧农业技术展开统防统治。

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极飞植保无人机凭借着如机织布般的精准喷洒航线效果,赢得各地政府部门、家庭种植户和农业合作社的信任和千万亩的小麦统防市场认可。

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极飞植保无人机如织布机般的标准作业航线


山东  40 架极飞农业无人机协同“织布” 23 万亩

 

受疫情的影响,今年的小麦条锈病给麦田的病虫害防治带来了极大挑战。小麦条锈病具有爆发性强、传播速度快、危害损失重、防治难度大等特点。一旦发生危害,轻者减产 10-30%,重者减产 50% 以上,甚至绝收。鉴于今年小麦条锈病流行风险大的严峻态势,山东省济南市长清区迅速行动,向社会公开招标小麦统防统治项目,利用农业现代化手段,实现疫情防控与农田管理两手抓、两推进。

 

4 月 26 日清晨 6 点,40 多架极飞农业无人机在山东省济南市长清区一望无际的麦田上空盘旋,低空喷洒“药雨”,助力 23 万亩小麦条锈病防治。凭借着高效、精准、均匀、安全的作业效果,极飞农业无人机将在最短的时间内帮助该区完成 23 万亩统防统治作业。

 

安徽  极飞植保机“织布”效果赢政府部门好评

 

今年,安徽 3500 万亩麦田将面临赤霉病威胁,预计约八成麦田或将受到赤霉病威胁,防控形势十分严峻。安徽地方政府积极响应,在智慧农业技术和专项资金加持下,安徽小麦各主产县迅速开展小麦“一喷三防”统防统治。

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在小麦统防统治中,凤台县农业相关部门通过极飞农业无人机监管系统助力病虫害防治,实现了小麦病虫害防治远程监测的稳定性和预测准确度。

 

“通过这个平台我们可以看到全县有多少飞机正在作业、有多少飞机正在待命、作业的完成进度和质量,实现足不出户,对无人机飞防信息进行实时监控自动采集,并将数据进行系统分析对比运算,达到统防统治作业标准化、网络化、可视化、模型化、智能化。进一步提高小麦赤霉病远程监测系统的稳定性和预测准确度,更有利于农户、农业技术人员及政府部门进行病害的防治决策和科学防控”。凤台县植保植检站副站长蒋山说到。

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在蒙城县,嘉禾农服张飞和他的团队操作约上百架极飞农业无人机在蒙城小麦上空进行集群飞行,他们需要在 3 天内完成 20 万亩的小麦“一喷三防”统防统治。时间紧、任务重,不容耽误,但是张飞很有信心。

 

“我们严格使用植保站提供的农药和施药参数进行作业,目前我们一台无人机平均作业量一天 800 亩,最高一天作业量达到 9 万亩,我们很有信心在规定时间内完成。”张飞介绍到。


“以往统防统治飞防作业,人员、设备和地块难以集中管控,作业进度与效果很难进行数据跟踪。 而如今这些问题都通过技术创新解决了,通过极飞植保管理系统,每天的作业量、各支飞防队的效率、统防统治的进展全都一目了然,随时可查,并且通过监控每台农业无人机的实时作业数据,进一步保证了飞手按质按量完成作业,保障统防统治作业效果。简单,高效、透明等特点,深受各地农业相关部门和农户的欢迎。”张飞继续说到。

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河南 种植大户加入“织布”大军

 

河南总共 8600 多万亩小麦,目前约有 1187 万亩小麦出现条锈病,防治情况十分紧急,为了防治病害蔓延,将病害造成的损失降到最低,河南省各地农业部门采用了统防统治和群防群控相结合的方式,进行防控。

 

政府除了拿出专项资金实行统防统治服务补贴,全面推进小麦重大病虫害统防统治工作外,还派农技工作人员深入田间地头,指导种植大户、农民专业合作社、家庭农场等新型农业经营主体利用农业无人机集中喷洒药水,集约化开展小麦赤霉病防治工作。

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“用极飞农业无人机打药,它不存在重喷、漏喷,而且省时省力,因为风力往下边压那个农药,能把农药打到根部,防治效果比较好,而且它载重也比较大,一次可装卸 40 斤药水,飞行一次可完成对 20 多亩小麦的防治作业,像我们 1500 亩的种植面积,一架极飞农业无人机一天半就能完成,省时省工又省力,效率高效果好,既经济又环保,大概可节约农药成本 2.5 万元,人工成本 10 万元,相当于无人机成本半月就回来了,还有盈余。”洛阳一家庭农场种植户说到,他今年刚入手极飞农业无人机。

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利用农业无人机对小麦进行大规模喷药作业,全力提高了作业效率,为小麦条锈病、赤霉病等病虫害防治争取到了关键时间,夯实了夏粮丰产保收的基础,保障了国家粮食安全。眼下,各地小麦统防统治作业相继进入尾声,但农业无人机作业旺季才刚开始,随着水稻、玉米、大豆、棉花等作物的播种、生长,对农业无人机的作业需求将进一步增加。