昆虫病原真菌在害虫防治上的应用

文章就昆虫病原真菌及其所产生的真菌毒素类等具有杀虫活性的物质在农业害虫防治上的应用作了简要的论述。     

微生物杀虫在害虫综合治理中的应用研究概况

文中对国内外微生物杀虫在害虫综合治理中的应用研究现状进行了综述。就病毒杀虫、细菌杀虫、真菌杀虫、原生动物微孢子虫杀虫、线虫杀虫等方面分别进行了概括。综合资料表明我国微生物治虫前景可观，有待进一步开展应用研究。     

绿僵菌毒素的研究进展

绿僵菌毒素是绿僵菌产生的具有杀虫活性的次生代谢物质,在农业害虫防治方面具有广阔的应用前景。根据其分子量和结构分为低分子量毒素和高分子量蛋白毒素两大类,对其分子结构、种类、提取方法、生物活性、产生条件等进行了综述。     

防治椰心叶甲专用绿僵菌制剂

绿僵菌Materhizium anisopliae是一种杀虫真菌,可以感染包括椰心叶甲在内的200多种害虫。该菌以休眠孢子状态存于环境中,接触害虫后绿僵菌孢子萌发形成芽管,通过表皮、孔口侵入害虫体内,在害虫血腔中不断生长菌丝,消耗营养并产生毒素,导致害虫羸弱、死亡。新的绿僵菌孢子又可在     

昆虫病原真菌基因组学及多组学研究进展

昆虫病原真菌是重要的生物防治资源,利用昆虫病原真菌防治农业害虫具有不易产生抗性、易造成昆虫病害流行、生态安全环保等优势,推广应用昆虫病原真菌控制害虫是今后生态农业的发展趋势。现代测序技术的飞速发展促进了真菌基因组学的研究,在全基因组测序、系统发育基因组学、比较基因组学以及多组学(转录组学、蛋白组学、代谢组学)联合分析等研究领域取得显著成果。文章就昆虫病原真菌白僵菌、绿僵菌、冬虫夏草菌、蛹虫草菌等基因组学的最新研究进展,结合本团队的研究工作进行综述,涉及利用基因组学及多组学联合揭示昆虫病原真菌的种内或物种间的进化、寄主范围改变、侵染过程效应蛋白鉴定、真菌代谢产物合成,以及真菌侵染机制、昆虫免疫机制、真菌-昆虫互作机制等方面,并探讨昆虫病原真菌基因组学研究的未来发展方向,为今后农业害虫生物控制的应用提供科学依据。     

植物内生菌及其代谢物在生物农药创制中的应用

基于植物内生菌，包括内生真菌、内生细菌、内生放线菌在生物农药创制中的重要性和实践意义，综述了植物内生菌的多样性及其在植物不同部位中的分布，不同内生真菌、细菌和放线菌及其代谢物在抑菌杀虫中的生物活性，并就植物内生菌在生物农药创制中的应用作一展望，提出今后研究重点和方向。     

重庆地区玉米黏虫僵虫体内虫生真菌的分离鉴定

玉米黏虫(Mythimna separata)是一种常见的鳞翅目害虫,具有暴发性和迁飞性,对农作物危害严重.虫生真菌是昆虫病原微生物中的最大类群,可以有效地控制自然界中害虫的种群数量.为了防治玉米黏虫和与玉米黏虫相近的草地贪夜蛾,丰富虫生真菌菌种资源,以采自重庆江津高粱地中的玉米黏虫僵虫为实验材料,运用传统培养方法分离鉴定了6株真菌.经过形态学观察和分子生物学鉴定将这6株真菌归类于3个属,分别为镰刀菌属(Fusarium)、青霉属(Penicillium)以及鬼伞属(Coprinellus).虫生真菌能够引发昆虫感染发病,将害虫的种群数量长期控制在较低水平以下,在生物防治方面很有意义.此次分离纯化得到镰刀菌属(Fusarium)和青霉属(Penicillium)的真菌均有潜在的杀虫能力,鬼伞属(Coprinellus)真菌具有防治线虫的潜力,这些真菌对玉米黏虫和草地贪夜蛾的杀虫效果还有待于进一步的实验研究.     

金龟子绿僵菌致病的分子机理研究进展

金龟子绿僵菌(Metarhizium anisopliae)是一类重要的昆虫病原真菌,在害虫生物防治中起着重要作用.与化学农药相比,昆虫病原真菌开发的真菌杀虫剂作用时间持久、无环境污染、对非靶标生物安全,但存在致死时间长,杀虫效率低,防效不稳定等缺点,严重阻碍了真菌杀虫剂的广泛应用,为解决这一问题,从分子水平揭示昆虫病原真菌的致病机理尤为重要.从分子水平阐述了金龟子绿僵菌对寄主的识别与粘附、绿僵菌侵染寄主过程中附着胞的形成、绿僵菌对寄主体壁的穿透机制和绿僵菌进入寄主血淋巴后的适应机制.     

真菌生物杀虫剂研制成功

西南农业大学(邮码:400716)生物技术中心日前成功研制出一种新型生物杀虫剂,使用这种杀虫剂不会对环境造成污染. 　　该中心利用真菌可以直接侵染昆虫体壁杀死害虫这一特点,开展菌株筛选,并通过制剂本身创造真菌侵染所需的潮湿微环境,降低真菌侵染寄主对潮湿环境的依赖性,从而大大提高杀虫力.据介绍,这种生物杀虫真菌活孢率大于90%,贮存期1.5年,传染性强、容易在害虫中流行,害虫不易产生抗药性. 　　……     

Bacillus thuringiensis营养期杀虫蛋白Vip3与其转基因植物研究进展

苏云金芽孢杆菌(Bacillus thuringiensis,Bt)是目前应用最多的生物杀虫剂。它能够产生多种杀虫因子,其中,最主要的是杀虫晶体蛋白(Insecticidal Crystal Proteins,ICPs)和营养期杀虫蛋白(Vegetative insectici-dal protein,Vip)。当前,大部分商业化利用的转基因作物均为杀虫晶体蛋白类,随着这些转基因作物种植面积的扩大,害虫对这些较为单一的杀虫蛋白产生抗性已成为一个严峻的问题。Vip3是Vip杀虫蛋白中的一类,不形成蛋白晶体,和ICPs在进化上没有同源性;其对鳞翅目、鞘翅目和同翅目等害虫具有毒杀作用,抗虫谱较广。目前,已经把Vip3基因导入了水稻、玉米和棉花等多种作物中,为作物抗虫育种、延缓害虫产生抗性和减少作物产量损失等带来新的前景。     

农业害虫专家系统信息化平台的构建

在总结农业害虫知识和专家经验的基础上,提出了建立基于网络的农业害虫专家系统设计思路。该平台主体为农业害虫诊断数据库和农业害虫防治措施数据库,系统设计了农业害虫识别、查询、防治和用药指导等较为完整功能体系,可以实现农业害虫的网络诊断和查询功能,可以提供科学防治措施和综合治理农业害虫的专家决策体系。     

农业虫害电磁波谱防治研究进展

综述电磁波谱技术应用于农业虫害治理,产生了针对害虫生物物理特性的无毒害化防治效果。利用昆虫的趋光性,光电诱导诱虫灯技术实现了农业虫害的有效防治;电磁波谱治虫技术利用了高能波谱对生物体的聚热致死效应,在防治农业虫害的研究中取得良好效果。随着农业生产的发展以及农产品品质安全性能的逐步提高,农业虫害的电磁波谱治理技术必将成为虫害防治的重要技术手段。     

农业害虫生物防治的现状及发展趋势综述

针对目前农业害虫的生物防治方法,分别介绍了生物天敌、生物农药、昆虫信息素、昆虫生长调节剂在农业害虫防治中的研究现状,阐述了各种生物防治方法的应用优势,并分析了农业害虫生物防治中存在的问题及其发展趋势。     

面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统的研究与开发

【目的】农作物田间害虫种类繁多,存在种间相似和种内差异的现象,容易混淆。本研究开发一个面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统,为广大农户和基层测报人员提供一个便捷准确的农业害虫智能识别工具。【方法】农业害虫图像智能识别系统包括装有系统APP的移动客户端、服务器和基于深度学习的农业害虫识别模型。APP是在Android环境下开发的,可安装于Android系统的移动设备中。APP包括登录模块、害虫信息查询模块、害虫智能识别模块、害虫地图标记模块和害虫专家远程鉴定模块,UI界面采用底部导航栏形式。移动终端与服务器间的信息交互采用HTTP协议,害虫采集地信息显示使用百度的Android地图SDK来实现,用户和害虫信息使用MySQL数据库进行保存。在相同训练集和测试集条件下,比较了不同深度卷积神经网络模型,筛选出基于DenseNet121的农业害虫识别模型具有最高的精准度和最低的虚警率。农业害虫识别模型的程序部署在阿里云远程服务器上,当服务器端接收到移动客户端上传的害虫图像时,运行害虫识别模型,识别结果通过服务器反馈给客户端,同时将上传的图像和识别结果保存在数据库中,便于害虫图像的追溯。【结果】当用户在农田遇到不认识的害虫时,可通过装有该系统APP的移动设备（如手机或平板）拍摄害虫图像,并上传到服务器,识别结果和害虫防治信息在1—2 s内反馈至用户移动终端的屏幕上,对识别结果不满意还可远程请求专家鉴定。该系统对66种常见农业害虫图像平均识别率为93.9%,平均虚警率为8.2%。【结论】面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统实现了66种常见农业害虫信息查询、自动识别,害虫采集地的地图显示和专家远程鉴定等功能。为农民和基层测报人员提供了一个农业害虫便捷准确的自动识别工具,无需专家到田间即可实现了用户“一对一”的防治指导,大大节省了经济和时间成本。     

农业病虫害监测中高光谱遥感技术应用研究

农作物病虫害监测是有害生物综合防治必不可少的环节之一。本文首先在阐述高光谱遥感监测农作物病虫害原理的基础上,对高光谱遥感技术近年来在农业病虫害防治中的应用进行了归纳总结,按主要大宗作物种类进行分类,体现了高光谱遥感在植保领域中广阔的应用前景。最后,对该技术在农业病虫害领域的应用前景进行了展望。     

茶园病虫害智能监测系统设计

针对各种优质茶叶(有机茶、无公害茶、绿色食品茶)生产中对农药及化肥使用的要求,设计了面向茶园环境的病虫害智能监测系统,旨在通过视频监视茶园的病虫害发生,通过传感器监测影响病虫害发生的环境因子,以实现茶园病虫害的针对性防治,避免农药过量使用,保护茶园生态环境。     

田间害虫图像识别中的特征提取与分类器设计研究

特征提取和分类器的设计是田间害虫图像识别中的关键环节。针对害虫目标的二值化图像提取出面积、周长、复杂度等7个形态学特征,并进行归一化处理;建立了9种害虫的模板库及隶属度函数,并基于最小最大的原则进行模糊决策分析;对稻纵卷叶螟、棉铃虫等田间危害严重的9种害虫进行识别分类的识别率达86%以上。     

南皮县开展病虫害专业化统防统治的实践与体会

农作物病虫害专业化统防统治是发展现代农业的必然要求,是现阶段提高植保水平,保障粮食生产安全、农产品质量安全、农业生态安全的重要举措。介绍了南皮县开展病虫害统防统治工作中所进行的工作和取得的成效,为病虫害专业化统防统治提供新思路。     

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。     

农业害虫的持续控制

把农业害虫防治的工作划分为４个发展阶段,即原始防治阶段、化学防治阶段、综合治理阶段、持续控制阶段．从昆虫的多样性及害虫与植物、天敌、环境之间的相互关系出发,探讨利用抗虫品种、自然天敌、昆虫激素、不育技术、栽培措施等安全有效的方法实施害虫持续控制的可行性．根据社会—经济—自然复合农业生态系统的结构和功能,提出研究农田生物群落结构及其多样性在我国农村现行经济体制和现代农业技术条件下的时空动态,将可望从系统和群落的水平深入理解植物—害虫—天敌三者之间的相互关系,揭示害虫发生及其天敌繁衍的生态机制,并为制订以利用品种抗性、生境调节和自然天敌为基础的农业害虫可持续控制策略和措施提供理论依据．