浅谈番茄叶斑病综合防治措施

番茄叶斑病即在番茄叶部产生的病害,包括番茄灰霉病、番茄叶霉病、番茄早疫病和番茄晚疫病。这四种病害在我国种植番茄的地区均有不同程度发生,每一种病害发生时都会造成番茄大幅度减产。笔者通过对近几年的具体试验和田间观察,明确了番茄叶斑病的发生规律,并提出了可行的番茄叶斑病的综合防治措施。     

基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法

传统深度学习模型在用于蔬菜病害图像识别时,存在由于网络梯度退化导致的识别性能下降问题。为此,本文研究了一种基于深度残差网络模型的番茄叶片病害识别方法。该方法首先利用贝叶斯优化算法自主学习网络中难以确定的超参数,降低了深度学习网络的训练难度。在此基础上,通过在传统深度神经网络中添加残差单元,解决了由于梯度爆炸/消失造成的过深层次病害识别网络模型性能下降的问题,能够实现番茄叶片图像的高维特征提取,根据该特征可进行有效病害鉴定。试验结果表明,本研究中基于超参数自学习构建的深度残差网络模型在番茄病害公开数据集上取得了良好的识别性能,对白粉病、早疫病、晚疫病和叶霉病等4种番茄叶片常见病害的识别准确率达到95%以上。本研究可为快速准确识别番茄叶片病害提供参考。     

吡唑醚菌酯·烯酰吗啉水分散粒剂防治黄瓜霜霉病田间药效试验

为了探明肇庆市真格生物科技有限公司生产的18.7%吡唑醚菌酯·烯酰吗啉水分散粒剂对黄瓜霜霉病的防治效果,对该药剂不同剂量进行了防治黄瓜霜霉病的田间药效实验。18.7%吡唑醚菌酯·烯酰吗啉水分散粒剂75、100、125 g/667 m2对黄瓜霜霉病表现较好的防治效果,防治效果分别为72.93%、76.96%、84.72%。     

番茄晚疫病菌的分离及对杀菌剂的毒力测定

为了测定新型生物农药氨基寡糖素对番茄晚疫病菌菌落生长的影响,采用活体组织分离法得到番茄晚疫病菌的纯培养;采用菌落直径生长抑制法测定了晚疫病菌对百菌清、烯酰吗啉、甲霜·霜霉及氨基寡糖素的敏感性。结果表明：百菌清和氨基寡糖素对菌落的抑制作用较强,当药剂浓度为100μg·mL-1时,百菌清和氨基寡糖素对菌落的抑制率分别为65.71%和68.93%.百菌清对番茄晚疫病菌的EC50为28.8652μg·mL-1,毒力回归方程为y=1.4612x＋2.8661;氨基寡糖素对番茄晚疫病菌的EC50为28.0502μg·mL-1,毒力回归方程为y=0.5983x＋4.1337,当浓度大于100μg·mL-1时,氨基寡糖素对番茄晚疫病菌的抑制率增加不明显。     

基于LightGBM和处方数据的番茄病害诊断方法

为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。     

25%吡唑醚菌酯悬浮剂对黄瓜白粉病的防效试验

为测试吡唑醚菌酯悬浮剂对黄瓜白粉病的防治效果,采用对比试验的方法,开展田间综合防效和室内保护效果试验。试验结果表明,该药剂对黄瓜白粉病具有一定的防治效果,但防效略低于25%吡唑醚菌酯乳油。     

土壤高温蒸汽消毒对蕃茄根结线虫的防治效果评价

针对传统化学防治解决土壤连作障碍存在农药残留、食品安全及环境污染等问题,引进一种移动式土壤高温蒸汽消毒机并进行技术可行性分析。通过田间试验及数据分析,使用高温蒸汽处理技术2 h可以显著降低番茄根结线虫数量、有效控制番茄根结线虫的危害。统计结果表明,在高温蒸汽处理后2 d,根结线虫的线虫减退率为92.9%;移动式土壤高温蒸汽消毒处理对番茄根结线虫的防治效果高达92.7%。该研究提供了一种物理防治番茄根结线虫的方法,为克服土壤连作障碍提供了新的途径。      

基于复杂环境的番茄叶部图像病虫害识别

针对复杂环境下番茄叶部图像因其背景复杂导致病害识别较为困难,以温室大棚内采集的番茄叶部图像作为研究对象,对番茄白粉病、早疫病和斑潜蝇三种常见病虫害,提出一种结合颜色纹理特征的基于支持向量机(SVM)的CCL-SVM的复杂环境番茄叶部图像病害识别方法。CCL-SVM方法为实现小样本及复杂背景环境下的快速识别,首先采用滑动窗口将原始番茄叶部病害图像切割成小区域图像,选取不包含背景的小区域图像样本作为试验样本,从而实现样本数量和样本多样性的增加,并降低样本复杂背景的影响。通过对样本数据抽取颜色纹理特征(CCL),采用SVM模型对番茄早疫病、白粉病、斑潜蝇和健康叶片分类识别。试验结果表明,提出的CCL-SVM方法比Gray-SVM对番茄叶片病害种类的识别性能得到大幅提升,识别率从60.63%提升到97.5%;CCL-SVM方法识别精度高于对比的深度学习网络VGG16和Alexnet方法,且每个小区域图像的平均测试时间远低于深度学习网络。本文设计的CCL-SVM方法具有减小复杂背景影响,计算量小及系统要求低的优点,为复杂环境下番茄病害快速识别提供一种新的思路。     

沼液对葡萄叶蝉及霜霉病防治效果研究

研究了不同浓度沼液喷施对葡萄叶蝉及葡萄霜霉病的防治效果。田间和温室试验各设6个处理,从葡萄展叶期开始定期喷施不同浓度沼液,开展霜霉病病原菌接种试验和叶蝉危害观察试验。结果表明,不同浓度的沼液喷施对葡萄叶蝉危害防治具有一定的效果,与未喷施沼液的T₀相比,露地栽培叶蝉危害显著降低,且随着喷施沼液浓度的提高而逐步下降,喷施沼液原液叶蝉危害率为17.40%,防治效果达49.12%;不同浓度的沼液喷施葡萄叶片对不同栽培环境下（露地和温室）葡萄霜霉病均具有防治效果,且喷施80%浓度沼液效果最显著,防治效果分别达58.54%和50.56%。研究结果揭示了沼液在葡萄病虫害防治中的作用,沼液可在葡萄栽培中得到综合利用。      

粉尘法防治保护地番茄灰霉病效果试验

对粉尘法防治保护地番茄灰霉病的效果进行试验,并与常规喷雾法进行了对比分析。试验结果表明：灭克粉尘剂能有效降低番茄的病果率、病叶率和病情指数,其防治效果优于喷雾法。     

番茄枝叶修剪机械手视觉伺服控制系统研究

为解决番茄枝叶修剪机械手无法准确找到番茄侧枝修剪点的问题，保证番茄枝叶修剪机械手工作效率，提出基于不同边缘类型的番茄侧枝特征点识别方法。在粒子群算法优化的神经网络(PSO-BP)的基础上设计“眼在手上”视觉伺服控制系统。通过对番茄植株横纵边缘分割，分别进行横向边缘和纵向边缘的提取，用阈值分割除去番茄叶片的短边缘，并记录其交点横纵坐标，限制交点分别在横向边缘的上边缘和下边缘，得到对偶的番茄侧枝点。试验结果表明，所设计的视觉伺服系统能成功的识别番茄侧枝点，仿真试验测试得到图像特征的实际值和期望值误差在3~5个像素之间，五自由度的机械手能在4 s内移动到期望位置，为农业修剪枝叶机器人进一步研究提供参考。     

淹水胁迫对樱桃番茄苗期形态特征及叶绿素荧光特性的影响

【目的】探讨樱桃番茄苗期对淹水胁迫的响应机制,为热带地区反季节露地樱桃番茄的抗涝渍栽培提供参考。【方法】试验以5个不同的樱桃番茄品种作为材料,采用盆栽方式,以正常水分管理作为对照(CK),测定不同淹水天数后樱桃番茄苗期地上部和地下部的形态特征指标,以及叶片叶绿素荧光参数等指标,分析淹水胁迫对樱桃番茄苗期形态特征及叶绿素荧光参数的影响。【结果】淹水胁迫显著降低了樱桃番茄的株高、茎粗、叶面积、叶片数和叶片SPAD值,但对叶片厚度没有显著影响。淹水处理对樱桃番茄根系直径没有显著影响,但显著增加了红妃6号和台湾赞美的根系体积;淹水处理显著增加了红妃6号的根长与根系表面积,但显著降低了千禧的根长和根表面积。淹水后,樱桃番茄叶片初始荧光(Fo)和非光化学淬灭系数(NPQ)增加;最大光化学效率(Fv/Fm)、表观电子传递速率(ETR)和光化学淬灭系数(qP)淹水处理后则显著降低,但红妃6号淹水处理后Fo、Fv/Fm、ETR和qP与CK相比没有显著差异。【结论】淹水胁迫严重影响了樱桃番茄的生长发育以及叶片叶绿素荧光,但不同品种间存在差异;红妃6号对淹水最不敏感,而千禧受淹水影响最大。     

温室滴灌条件下水分亏缺对番茄生长及生理特性的影响

为确定温室滴灌条件下番茄高产高效的适宜土壤水分控制指标,采用小区试验方法,在温室滴灌条件下研究了不同时期水分亏缺对番茄生长发育及生理特性的影响。研究结果表明,任何生育阶段发生水分亏缺均会降低番茄叶片光合速率及气孔的开度,进而影响干物质的累积和运转,但不同时期水分亏缺的影响形式及程度有所不同;苗期水分亏缺会抑制番茄的正常生长发育,但水分过高会使植株徒长,不利于光合产物向产量的运移;开花坐果期水分亏缺不仅抑制了番茄的生长发育,而且降低了干物质的累积,并最终影响到产量的形成;成熟采摘期水分亏缺会加速番茄植株的老化,降低最终干物质量,对番茄产量的形成影响最为明显。在不影响番茄植株正常生长发育及生理需水情况下,适度水分亏缺(T1处理)可实现高产与高效用水的统一。     

计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究

基于计算机视觉系统分析研究缺素番茄叶片的色彩图像,可以准确提取出缺素番茄叶片色彩图像的特征。对当前缺素番茄叶片色彩图像特征提取中,可以运用计算机视觉,优化设计图像处理软件,依据番茄叶片颜色特征来完成缺素番茄叶片的识别。实验表明:基于计算机视觉系统,优化设计缺素番茄叶片色彩图像特征提取软件,可提升缺素番茄叶片色彩图像分析精度(提升32.0%),准确判断提取缺素番茄叶片图像的特征。基于计算机视觉系统,进行缺素番茄叶片的色彩图像特征提取,有效提高了缺素番茄叶片色彩图像分析精度,可在实践中推广应用该技术。     

营养液膜栽培和深水培对樱桃番茄叶水势影响

比较分析了DFT和NFT条件下樱桃番茄叶水势变化特征及其水培系统中营养液液温的日变化。结果表明,DFT条件下樱桃番茄叶水势相对较高,且日变化平缓。在早春气候条件下,DFT系统中营养液液温昼夜大部分时间高于NFT系统,对环境中气象因子变化的响应程度较弱。因此,在栽培樱桃番茄时,DFT水培方式要优于NFT。     

基于迁移学习的温室番茄叶片水分胁迫诊断方法

为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度，提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法，该诊断方法包括2部分：叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask R-CNN网络对背景遮挡的番茄叶片进行实例分割，通过迁移学习将Mask R-CNN在COCO数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片的实例分割，保留原卷积网络的训练参数，只调整全连接层。利用卷积网络提取的特征，可将番茄叶片分割视为区分叶片与背景的一个二分类问题，以此来分割受到不同水分胁迫的番茄叶片图像。利用微调后的DenseNet169图像分类模型进行叶片水分胁迫程度分类，通过迁移学习将DenseNet169在ImageNet数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片水分胁迫程度的分类，保持DenseNet169卷积层的参数不变，只训练全连接层，并对原DenseNet169全连接层进行了修改，将分类数量从1.000修改为3。试验共采集特征明显的无水分胁迫、中度胁迫和重度胁迫3类温室番茄叶片图像，共2000幅图像，建立数据集，并进行模型训练与测试。试验结果表明，训练后的Mask R-CNN叶片实例分割模型在测试集上对于单叶片和多叶片的马修斯相关系数平均为0.798，分割准确度平均可达到94.37%。经过DenseNet169网络训练的叶片水分胁迫程度分类模型在测试集上的分类准确率为94.68%，与 VGG-19、AlexNet这2种常用的深度学习分类模型进行对比，分类准确率分别提高了5.59、14.68个百分点，表明本文方法对温室番茄叶片水分胁迫程度实时诊断有较好的效果，可为构建智能化的水胁迫分析技术提供参考。     

营养液膜条件下樱桃番茄生长和生理特性研究

对人工气候内营养液膜(NFT)栽培和土培条件下樱桃番茄的生长及有关生理特性进行了比较分析,结果表明:水培条件下番茄植株性状和果实品质均优于土培,其叶片水势高,日变化曲线平缓,且根系活力强,表现出明显增高的生理活性。     

番茄叶序发育动态模拟模型

根据番茄叶序发育与影响因子之间的关系,建立了番茄叶序发育动态模拟模型,模型具有合理的数学与生物学意义。模拟结果表明用叶序模型预测番茄各生育阶段及各器官的生育进程,与实际值吻合较好。可以用该模型编制番茄生长日历,预测当年番茄生长发育进程和各器官形成进程。     

番茄含氮量快速检测微电极的研制

针对设施栽培番茄营养信息检测的需求,提出了一种基于多管离子选择性微电极的番茄含氮量快速检测方法。为此,详细讨论了多管离子选择性微电极的拉制、硅烷化、敏感剂充灌和标定等制备过程;通过对现有硝酸根离子和铵根离子敏感剂配方进行试验分析,筛选出了适用于多管离子选择性微电极的硝酸根离子和铵根离子敏感膜。通过番茄叶片样本测试,并与AA3连续流动分析仪测得的含氮量相比,采用多管离子选择性微电极测得的番茄叶片样本含氮量绝对误差为1.03mg/g,相对误差为3.96%。试验结果表明:采用多管硝酸根离子和铵根离子选择性微电极检测番茄叶片中的含氮量是可行的。该研究可为同时快速检测作物中钾、钙等离子的含量提供参考。     

不同LED光质对番茄幼苗生长特性的影响

为保证设施番茄周年生产的壮苗供给,研究了人工气候环境下不同光质处理对番茄幼苗不同时期内生长特性的影响,以确定培育番茄壮苗的最佳人工光源。试验采用LED为光源,选取红蓝比分别为3(RB3/1)、5(RB5/1)、7(RB7/1)和白光(W)4个处理对番茄幼苗进行为期28 d的照射,光周期为12 h/12 h,自然光照射为对照,并利用综合评价方法分析不同LED光质对番茄幼苗不同时期内生长特性的影响。试验结果表明:光质对番茄苗期下胚轴、叶面积和根冠比的影响极显著(P0.01);生长初期光质对幼苗生长株高、茎粗、根数、根长、生物量、壮苗指数和G值的影响不显著,而后变为显著(P0.05),且不同时期内光质对各项指标的影响存在差异;依据不同生长时期各项指标的综合评价结果,确定番茄苗期较优光照组合为出芽后两周内采用红蓝比为RB7/1光质,而后采用白光LED光质进行照射;红蓝比为RB3/1的光质不适宜单独作为照射光源用于培育番茄壮苗。