基于轻量级MIE＿Net的田间农作物病害识别

为实现农作物病害的快速精准识别,降低病害对农业安全生产的影响,本研究针对现有病害识别模型参数量大、鲁棒性低、泛化性弱等问题提出了轻量级MIE＿Net农作物病害识别网络。该网络以MobileNetV2为基础网络结构,首先使用多尺度特征提取模块替换原网络的初始卷积层,提高网络对不同面积病斑的特征提取能力,增加网络中的特征复杂度;其次在主模块中添加ECA注意力机制,提高网络对叶片病害区域的关注程度,降低复杂背景对小病斑特征提取过程的影响;最后使用Swish激活函数增加网络的表达能力,使网络性能达到最优。结果表明,多尺度特征提取模块提高了模型对不同病斑大小的识别准确率,ECA注意力模块提高了网络对小病斑的识别准确率,最终网络模型对复杂环境中2种作物11种病害类别的最低识别精确率达到91.2%,总体病害识别准确率达到95.79%,比原网络提高1.84百分点,参数量为2.24 M,权重文件大小为8.78 MB。MIE＿Net网络在保证模型轻量化的同时提高了模型的准确性、泛化性以及鲁棒性,整体性能优于其他现有网络模型,为以后的轻量级作物病害识别方法提供了参考。     

基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别

柑橘是我国种植面积最大、产量最高的水果作物,对我国的经济发展具有重要作用。柑橘病虫害侵染是导致柑橘产量及品质下降的重要原因之一,高效、准确的柑橘检测技术对柑橘产业的发展具有重要意义。因此,本研究提出一种基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法,以多尺度特征提取网络Inception v3为基础,在Inception结构间加入CBAM注意力机制,构建基于注意力机制的多尺度特征提取网络;然后融合残差注意力网络,提升模型的整体性能,以实现对柑橘病虫害的精准识别。试验结果表明,基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法从通道和空间维度提高了对输入有效特征的关注度,在融合残差注意力网络后,提高了模型的整体性能,实现对5种柑橘叶片(溃疡病、潜叶蛾、黑点病、红蜘蛛和健康叶片)的识别准确率达到98.49%,比基础模型提高4.02百分点,说明本研究提出的方法对柑橘病虫害的识别效果较好。最后将模型进行部署,设计柑橘病虫害识别系统,实现基于移动端的柑橘病虫害智能检测,为相关研究提供参考。     

基于YOLO v5的水稻害虫分类

针对水稻害虫识别过程中存在的检测难度大、模型精度低、计算量大等问题,以稻纵卷叶螟等14类水稻害虫为研究对象,改进了YOLO v5检测算法,引入高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)与EIoU(efficient-IoU)损失函数,并结合Ghost卷积,提出了一种基于改进的YOLO v5水稻害虫识别方法：(1)通过引入ECA注意力机制实现对水稻害虫识别过程中重要信息的处理,采用跨通道信息交互,保证模型性能和降低复杂度;(2)引入EIoU损失函数代替CIoU(complete-IoU)损失函数,从而降低原有CIoU损失函数存在的回归精度问题;(3)利用Ghost卷积替换CBS模块及C3模块中的标准卷积,实现模型轻量化处理。结果表明,改进后的模型较原始YOLO v5模型精度略微提升,参数量减少,模型体积降低至7.38 MB,较原模型减少了46%,与YOLO v7、Faster-RCNN模型相比,mAP比YOLO v7高1.49百分点,比Faster-RCNN高12.89百分点,且本研究模型体积最小,检测速度满足实时性要求,使水稻害虫检测识别能够...     

基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别研究

【目的】智能虫情测报灯诱捕到的农业害虫因种类繁多、虫体姿态多样、鳞片脱落等原因造成有些害虫图像存在种间相似和种内差异的现象。为了提高农业灯诱害虫识别率,针对YOLOv4检测模型检测到且容易混淆的19种灯诱害虫,本文提出了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型。【方法】首先,根据灯诱害虫外观图像的相似性和检测误检的情况,将19种害虫分为6类;将所有害虫图像通过补边操作使得长宽相等,并缩放至统一尺寸224×224像素。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力,对害虫图像进行镜像翻转、旋转180度、高斯噪声和均值滤波的数据增强,训练集、验证集和测试集样本量按照8:1:1比例划分。然后,针对6类19种农业灯诱害虫细粒度图像,建立了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫识别模型（bilinear-attention pest net,BAPest-net）,模型包括双线性特征提取、注意力机制和分类识别3个模块;通过修改特征提取模块的下采样方式提高特征提取能力;添加注意力机制模块让整个模型更关注于局部细节的特征,将双线性结构中的上下两个注意力机制的输出进行外积运算增加细粒度特征的权重,提高识别的准确性和学习效率;模型优化器使用随机梯度下降法SGD,分类模块中使用全局平均池化,旨在对整个网络从结构上做正则化防止过拟合。最后,在同一个训练集训练VGG19、Densenet、ResNet50、BCNN和BAPest-net 5个模型,对6类相似的19种农业灯诱害虫进行识别,以精准率、Precision-Recall（PR）曲线和平均识别率作为模型的评价指标。【结果】BAPest-net对6类相似的19种农业灯诱害虫平均识别率最高,达到94.9%;BCNN次之,为90.2%;VGG19模型最低,为82.1%。BAPest-net识别的6类害虫中4类鳞翅目害虫的平均识别率均大于95%,表明该模型能较好地识别出鳞翅目害虫。测试结果中仍存在少数相似度较高的害虫误判,特别当害虫腹部朝上或侧身,种类特征不够明显的时候容易引起相似害虫的误判。对于区分度较低的相似害虫需要更多的训练样本以获取更多的特征,提高模型的识别率和泛化能力。【结论】基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型可以自动识别6类相似的19种农业灯诱害虫,提高了农业灯诱害虫自动识别的准确率。     

4种微生物药剂防治水稻主要害虫的田间试验

采用4种微生物药剂对水稻主要害虫开展田间防治试验,筛选出适于应急防控的微生物药剂。结果表明,80亿孢子·mL^-1金龟子绿僵菌CQMa421 7.2×10⁴亿g·hm^-2和400亿孢子·g^-1球孢白僵菌18×10⁴亿g·hm^-2对稻飞虱有较好防效;30亿PIB·mL^-1甘蓝夜蛾核型多角体病毒2.25×10⁴亿g·hm^-2对水稻稻纵卷叶螟的防效最好。     

基于YOLOv5改进模型的柑橘果实识别方法

为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module,卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数,提高边界框定位精度。结果显示：本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%,在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms,模型占用内存为14.5 Mb。结果表明,本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实,满足实时目标检测的实际应用需求。     

陕西省粮食播种面积及其产量动态与预测

基于统计数据阐述了陕西省的粮食播种面积变化及产量状况,在分析了粮食播种面积、夏秋粮播种面积及小麦和玉米播种面积变化的基础上,探讨了相应的粮食产量变化及其影响因素,并利用DPS软件建立回归分析模型和GM(1,1)模型预测了未来10年粮食产量趋势,比较了2个模型预测结果的可靠性。研究结果表明,全省农作物、粮食、夏粮和秋粮播种面积均有所下降,分别减少了55.78×10⁴和105.24×104和105.24×10⁴、70.33×104、70.33×10⁴和34.7×104和34.7×10⁴hm4hm²,年均减少量分别为0.90×102,年均减少量分别为0.90×10⁴、1.73×104、1.73×10⁴、1.13×104、1.13×10⁴和0.56×104和0.56×10⁴hm4hm²,且夏粮比例下降,秋粮比例上升。全省粮食总产量增加了833.9×102,且夏粮比例下降,秋粮比例上升。全省粮食总产量增加了833.9×10⁷kg,年均增长13.67×107kg,年均增长13.67×10⁷kg,其中关中地区粮食产量占全省产量比例最高,各地市的粮食产量以渭南市最高,其次是西安市,铜川市最低。夏粮、秋粮、小麦和玉米产量分别增加了277.3×107kg,其中关中地区粮食产量占全省产量比例最高,各地市的粮食产量以渭南市最高,其次是西安市,铜川市最低。夏粮、秋粮、小麦和玉米产量分别增加了277.3×10⁷、556.6×107、556.6×10⁷、270.3×107、270.3×10⁷和476.2×107和476.2×10⁷kg。机耕面积、水浇地面积、化肥施用量和复种指数对粮食产量影响较大。通过对模型结果的分析,多项式回归模型的预测结果比较符合陕西省实际,全省2015和2020年粮食产量略有增加。     

基于边缘计算的柑橘果实识别系统的设计

针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。     

基于改进ShuffleNet V2的柑橘病害识别研究

大型卷积神经网络因模型复杂难以部署于实际应用,而轻量级网络因优化模型结构而导致精度往往不如前者理想。针对上述问题,对ShuffleNet V2进行改进,提出一种轻量化MAM-ShuffleNet柑橘病害识别模型。首先,在ShuffleNet V2中引入混合注意力模块（Mixed attention module,MAM）,提升模型对病害特征提取能力。其次,利用Ghost模块优化网络中卷积层,有效降低网络模型参数量和计算成本。最后,调整网络结构中ShuffleNet V2单元堆叠次数,进一步简化网络参数。结果表明,在自建柑橘叶片数据集中,MAM-ShuffleNet模型平均识别准确率达到97.7%;与原始ShuffleNet V2相比,其参数量降低了45.7%,识别准确率提升了1.2百分点;综合性能明显优于ResNet50、DenseNet121等模型。     

不同种植密度对花生主要性状及产量的影响

【目的】研究不同密度处理下对花生农艺性状及产量的影响,分析密度与产量的最佳配置。【方法】选取3种花育系列花生品种(花育25号、花育33号和花育36号),设置4个种植密度水平(1.2×10⁵、1.5×10⁵、1.8×10⁵和2.1×10⁵穴/hm²)处理进行列区设计试验,测定不同种植密度下各花生品种的主茎高、侧枝长等主要农艺性状以及产量,筛选最佳种植密度。【结果】密度为1.2×10⁵~1.5×10⁵穴/hm²主茎高要显著大于密度为1.8×10⁵~2.1×10⁵穴/hm²;密度处理为1.5×10⁵穴/hm²的侧枝长比其他处理显著高出1~6.8 cm;单株果数和饱果数均在低密度下最大,随密度的增大而减小;种植密度对总分枝和结果枝影响差异不显著;花育33号在种植密度为1.5×10⁵穴/hm²时产量为最大,为4 555.58 kg/hm²,其次是花育36号、密度为1.8×10⁵穴/hm²处理,第三是花育25号、密度为1.5×10⁵穴/hm²处理。【结论】花育系列花生品种种植密度为1.5×10⁵~1.8×10⁵穴/hm²。     

柑桔害虫多样化综合治理策略讨论

本文分析了资源与柑桔害虫发生的联系,认为在农业生态系统内,害虫必然大发生。在综合治理策略指导下,结合资源与相应柑桔害虫发生特点,由可控因子空间中的有效因子组合,总结了柑桔害虫综合治理10种配套策略,并讨论了各种策略的特点。     

以释放捕食螨防治害螨为主的柑橘害虫综合防治的经济性评价

释放捕食螨防治柑橘害螨是有效的生物防治技术措施之一。通过连续6年对该项技术进行试验示范,获得了详细的投入成本数据,对以释放捕食螨防治害螨为主的柑橘害虫综合防治技术的经济性进行了评价,结果表明该技术防治效果良好,明显降低了害虫防治成本,经济效益明显提高。     

虫源性柑橘果面伤痕诊断

我国超过巴西成为世界上柑橘生产第一大国,而我国柑橘出口量排在全球第六名,仅为全球出口总量的6.5%,影响出口因素之一是果实外观品质低下。由于生物、机械和化学等因素在果实生长期对果实外表造成伤害,使成熟果实留下疤痕。造成柑橘果面伤痕的虫害主要有蓟马、螽蟖、螨类、蚧类、卷叶蛾、潜叶蛾、叶甲类、叶蝉、蜗牛等,根据近几年的研究调查并结合国内外相关文献,综述了主要虫源性柑橘果面伤痕症状,为快速准确诊断害虫种类,制定有效的防治措施提供依据。     

柑桔黄龙病研究的回顾与展望

柑桔黄龙病是由一种叫做韧皮部杆菌(Candidatus Liberibacter)的病原引起的,已经确定的病原有亚洲、非洲和美洲3个种。病害通过种苗、嫁接和木虱介体等途径传播。病害可根据田间症状诊断,也可以通过血清学、电镜技术和PCR等分子生物学等技术进行鉴定。目前,柑桔黄龙病主要依靠综合防治的方法。开展病原的人工培养、抗病育种、致病机理和病害防治方法等方面的研究对揭示病原特性和病害防治等都具有十分重要的意义。     

柑桔主要害虫综合管理决策支持系统初探

本文探讨了将决策支持系统应用于柑桔害虫综合管理决策,构造一个“柑桔害虫综合管理的计算机决策支持系统”的可行性及其现实意义。作者认为,这是改善当前害虫综合管理研究成果的应用和促进桔园害虫综合管理工作的一条有效途经。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

橘蚜传播柑橘衰退病毒的研究进展

就橘蚜传播柑橘衰退病毒 (CTV)的传毒特性、传毒率、影响传毒率因素、与柑橘衰退病流行的关系、对混合株系的虫传分离作用以及带毒橘蚜的分子生物学检测等研究进展作一综述 .橘蚜传播 CTV的方式为非循回型半持久式 ,其从甜橙和墨西哥莱檬植株上传播 CTV的效率高于棉蚜、橘二叉蚜和绣线菊蚜等蚜虫 .橘蚜对 CTV不同株系的传毒率有所差异 ,对重型株系的传毒率较轻型株系高 .影响传毒率的因素有蚜虫发育虫态、毒源植物、接毒植物和环境条件等 .橘蚜与酸橙砧甜橙衰退病的发生与流行 ,特别是衰退型强株系衰退病的发生与流行有密切相关性 ,它是甜橙衰退病发生与流行的最主要传播介体 .橘蚜对 CTV具有分离株系的作用 ,通过单虫传播 ,可以将混合感染状态的 CTV不同株系分离而获得纯化株系 .检测橘蚜携带 CTV的分子生物学反转录 -聚合酶链式反应技术已建立 ,并已应用于检测橘蚜等蚜虫的单虫带毒情况 .讨论认为 ,不同发育虫态、毒源植物、接毒植物和环境条件等因素对橘蚜传播 CTV的影响 ,特别是毒源植物和温度条件对橘蚜传毒率的影响 ,及利用橘蚜单虫传播分离 CTV株系等方面的研究有待进一步加强     

柑橘内生真菌的分离与鉴定

自2002—2004年,对广东梅州、重庆北碚、湖南石门的不同种类的柑橘（柑、橙、柚）进行了12次定点取样分离,共分离到柑橘内生真菌5642株,其中有5136株已鉴定,分别属于24个属,在这24个属中,出现频率在1％以上的只有Colletotrichum spp.,Fusarium spp.,Alternaria spp.,Penicillium spp..柑橘内生真菌的静息部位依种类而异,Colletrichum spp．主要分布在柑橘的叶片、枝条、果皮内;Fusarium spp．则主要分布在根中。     

柑桔品种对柑桔潜叶蛾实验种群的影响

研究了 4个柑桔品种对柑桔潜叶蛾 (Phyllocnistis citrella Staiton)实验种群的影响 .结果表明 ,在各柑桔品种上柑桔潜叶蛾从卵到蛹的发育历期、存活率 ,雌成虫产卵量、产卵动态、寿命和种群生命表参数都存在明显差异 ;供试品种对潜叶蛾抗性的强弱顺序为 :福桔 >蕉柑 >雪柑 >芦柑 .福桔上潜叶蛾存活率为 2 2 .97%、产卵量 2 0 .91粒·雌 -1,均比其它 3个品种上的低 ;发育历期为 19.5 8d,比其它品种上的长 ;种群生命表参数中 ,内禀增长率为 0 .0 72 1、周限增长率为 1.0 75 d-1,均比其它品种上的低 ,世代平均历期为 2 1.5 d,比其它品种上的长 ,表明福桔对柑桔潜叶蛾抗性相对较强     

仁化县贡柑主要病害的调查与检测

【目的】贡柑生产是广东省韶关市仁化县的支柱性产业之一。近年来,其种植面积逐渐扩大;2019年仁化县柑橘产业园入选为广东省第二批省级现代农业产业园。但关于该地区贡柑上主要病害的调查和研究还未见详细报道。【方法】通过QPCR(probe)和RT-PCR的方法分别对采集的150个样品进行贡柑黄龙病和病毒病(衰退病、碎叶病、裂皮病、黄脉病)的检测;除此之外,在田间调查时有些果园的真菌病害发病较重,因此采用常规的真菌分离方法并利用真菌的通用引物转录间隔区ITS对采集自该地区的病样进行主要病原菌的分离和分子生物学鉴定。【结果】2019年4月抽检样品的黄龙病平均阳性率为13.2%;10月除黄坑镇黄坑村的失管园外,抽检阳性率均在17%以下。值得注意的是,来自黄坑镇黄坑村的失管果园,柑橘黄龙病的阳性检出率从2019年4月的18.2%上升到10月的87.5%;丹霞街葛布村果园的阳性检出率则从6.7%上升到14.3%。同时,衰退病毒病的平均抽检阳性率4月为41.2%,10月为100%,其他病毒病均未检测到;柑橘溃疡病、柑橘炭疽病和柑橘褐斑病也有发生,个别果园发生较严重。【结论】仁化县贡柑黄龙病有一定程度的发生,可通过加强以田间管理为重点的优质高产可持续发展的分类防控等综合防治措施进行防控,尽量减轻黄龙病对柑橘产业的危害,延长柑橘园的丰产年限和生产寿命。但柑橘衰退病毒病的发病率较高,建议在种苗生产或种植前加强对贡柑衰退病毒病的检测;同时加强对该地区柑橘炭疽病和柑橘褐斑病等病害的科学防治,合理用药,减少化学农药用量。