作物害虫图像智能识别方法

【目的】针对作物害虫数据集样本较少、现有单一模型在作物害虫识别上的准确率不高以及泛化能力较差的问题,提出一种基于迁移学习与多模型集成的害虫识别模型。【方法】在大规模公开作物害虫数据集IP102上进行试验,使用迁移学习单独训练6个深层神经网络,选择识别性能较好的EfficientNet、Vision Transformer、Swin Transformer和ConvNeXt进行组合,采用不同策略集成预测结果。【结果】提出的基于迁移学习与多模型集成方法的识别准确率达到75.75%,比性能最好的单模型ConvNeXt提高了1.34%,与目前该数据集上最优算法(CA-EfficientNet)的性能相比,识别准确率高出了6.3%。【结论】害虫图像智能识别模型具有较好的稳定性与泛化能力。     

小样本条件下基于数据扩充和ResNeSt的雪豹识别

  目的  红外触发相机采集的雪豹监测图像质量参差不齐,且数量有限,为了提升小样本下雪豹的识别准确率,本研究提出一种雪豹监测图像自动识别方法。  方法  该方法基于具备注意力机制的ResNeSt50模型,使用祁连山国家公园的雪豹监测图像作为原始数据集,红外触发相机拍摄的非雪豹陆生野生动物图像作为扩充负样本,网络雪豹图像作为扩充正样本,生成3种数据集并依次进行对比实验,选择合适的扩充方式引导模型逐步关注到雪豹个体关键特征,使用梯度类激活热力图可视化进一步验证数据扩充后的有效性。  结果  使用原始数据集+扩充负样本+扩充正样本训练的模型识别效果最好,热力图可视化显示模型正确关注到雪豹个体花纹与斑点特征,对比基于Vgg16和ResNet50的识别模型,ResNeSt50的识别效果最好,测试集识别准确率达到97.70%,精确率97.26%,召回率97.59%。  结论  采用本研究提出的原始数据集+扩充负样本+扩充正样本数据扩充方法训练的模型,可以区分背景与前景,且对雪豹本身特征具有较强的判别能力,泛化能力最好。      

基于机器视觉的核桃仁动态分级研究

【目的】基于机器视觉技术研究出一种适合新疆核桃仁动态分级处理的方法。【方法】利用实时采集且已经完成图像预处理的样品核桃图像得到核桃仁特征集合,运用mRMR特征选择算法筛选原始特征集并对特征的重要性进行排列,通过对支持向量机、决策树和朴素贝叶斯三种机器学习算法进行模型训练和测试,得出最佳分级方法,设计核桃仁自动追踪方法和动态分级流程,构建的核桃仁自动分级系统。【结果】在使用特征bin19、K₁和bin15训练朴素贝叶斯分类器时,核桃仁的分级正确率达到最大为97.33%,在动态条件下运用构建的核桃仁自动分级系统对150个核桃仁进行分级测试,正确率为81.33%。【结论】基于机器视觉研究出的核桃仁特征提取与分级方法、核桃仁动态分级处理动作方法,可以有效完成对核桃颜色和完整度的分级。     

基于无人机多光谱遥感图像的玉米田间杂草识别

【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法（support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE）和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%—91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%—90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机（SVM）模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。     

噻虫嗪在棉叶中残留消解动态及对棉蚜的防治效果评价

【目的】研究噻虫嗪种衣剂在棉叶中的消解动态,评价其对棉蚜的防治效果。【方法】采用QuEChERS-UPLC-MS/MS方法,定期测定棉叶中噻虫嗪的含量,田间调查噻虫嗪种衣剂对棉蚜防治效果。【结果】0.01~0.50 mg/L线性关系良好,相关系数r=0.999。在0.01、0.20、0.50 mg/kg添加水平下,噻虫嗪在棉叶中的平均回收率在93.4%~119.71%,相对标准偏差为0.34%~5.18%,方法检测限为0.001 mg/kg。噻虫嗪在棉叶中的消解动态符合一级动力学方程,半衰期为3.85~4.03 d。下部叶中噻虫嗪含量分别占各处理总浓度的59.42%~76.39%,噻虫嗪主要分布在下部叶片。出苗后30 d时,600 g/100kg处理防效最佳,仍可达87.90%。【结论】使用600 g/100kg浓度噻虫嗪种子处理,可较好地防治苗期蚜虫。     

棉秆腐熟过程中相关指标及可培养微生物数量的变化

【目的】 研究不同添加物配方对棉秸秆腐熟过程中相关指标和微生物数量的变化。【方法】 以棉秸秆为原料,设置不同的添加物配方,进行棉秸秆堆肥腐熟发酵。对其发酵相关指标(温度、pH、电导率、速效氮、磷、钾浓度)及主要微生物变化进行测定分析。【结果】 3种处理的温度、pH、电导率、速效氮磷钾的变化趋势基本相同,但相对含量不同,不同处理下的微生物数量也均不同。【结论】 处理3(基础配方+磷酸二氢钾2%)堆肥发酵效果最优,pH值为8.59~8.89,EC值为4 ms/cm左右,更适宜堆肥发酵。     

基于优化卷积神经网络的玉米螟虫害图像识别

【目的】随着人工智能和大数据技术的不断发展,针对常规玉米虫害识别方法存在的准确率和效率低等问题,本文提出了一种基于改进GoogLeNet卷积神经网络模型的玉米螟虫害图像识别方法。【方法】首先通过迁移学习将GoogLeNet的Inception-v4网络结构知识转移到玉米螟Pyrausta nubilalis虫害识别的任务上,构建模型的训练方式;然后通过数据增强技术对玉米螟虫图像进行样本扩充,得到神经网络训练模型的数据集;同时利用Inception模块拥有多尺度卷积核提取多尺度玉米螟虫害分布特征的能力构建网络模型,并在试验过程中对激活函数、梯度下降算法等模型参数进行优化;最后引入批标准化(BN)操作加速优化模型网络训练,并将该模型运用到玉米螟虫害识别中。【结果】基于TensorFlow框架下的试验结果表明,优化后的神经网络算法对玉米螟虫害图像平均识别准确率达到了96.44%。【结论】基于优化的卷积神经网络识别模型具有更强的鲁棒性和适用性,可为玉米等农作物虫害识别、智能诊断提供参考。     

基于卷积神经网络的番茄叶部病害识别方法

【目的】利用卷积神经网络构建作物病害识别模型,提高识别性能,解决作物病害识别性能低、泛化效果差等问题。【方法】通过数据增广技术增加样本多样性,引入聚焦损失改进模型学习目标,解决样本非均衡问题,分析比较不同卷积神经网络结构的识别性能,并用类激活图生成技术度量模型的可靠性。在番茄叶部病害数据集上验证方法的有效性。【结果】应用数据增广技术后,模型在简单背景样本上的识别准确率提高了1.0%,在复杂背景样本上提高了12.5%;聚焦损失使模型的准确率提高了0.1%;该模型的识别准确率为99.8%,对各类病害的召回率在97.3%以上;应用类激活图技术生成的显著性图可有效标识模型在识别过程中的重点关注区域。【结论】该方法能够有效解决病害图像样本非均衡问题,提高了病害识别模型的泛化性能,同时类激活图可以用于分析模型的可靠性,从而为番茄叶部病害防治提供参考。     

机采棉采收服务体系构建评价研究

【目的】 评价新疆机采棉采收服务体系,为新疆机采棉发展提供理论基础。【方法】运用AHP方法,从棉花生产、采收、加工、经济效益以及社会化服务等构建新疆机采棉采收服务评价体系。利用2010和2016年数据,采用进步指数方法,评价新疆机采棉采收服务体系。【结果】(1)机采棉比较经济效益占比权重最大,市场化因素是构建新疆机采棉采收服务体系的关键。(2)2010~2016年间新疆机采棉采收服务水平提升加快,进步程度达283%。(3)棉花机械化作业社会化服务发展较为缓慢,进步程度仅为9.16%。【结论】新疆机采棉采收服务总体服务水平显著增强,但内部各要素发展不均衡。应提高棉花生产基础水平、提升棉花加工能力、完善社会保障体系及市场流通体系。     

基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别

针对人工诊断棉叶螨害分级准确率低、耗时长、成本高的问题,提出一种基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别方法。以3种受害等级的棉花叶片与健康叶片图像作为对象,分别于单一背景和自然环境下采集图像,构建图像数据集。首先,利用PlantVillage数据集预训练模型,使用数据增强技术对数据集进行数据增强,扩充训练样本;然后,在ResNet50网络模型的基础上,引入焦点损失函数,在不同网络层嵌入注意力机制模块,并加入Dropout正则化构建改进的ResNet50模型;最后,对比不同模型的识别效果。结果表明：同时在深层和浅层引入注意力机制模块,设定动量为0.9、学习率为0.001时,改进的ResNet50模型具有最好的分类效果,优于ResNet50、VGG16、MobileNet、AlexNet和SENet模型,对棉叶螨危害等级的平均识别准确率达到97.8%。     

扁桃棉花间作对棉田主要害虫及捕食性天敌的影响

【目的】 研究扁桃棉花间作对棉田主要害虫及其主要捕食性天敌的影响,为扁桃棉花间作模式下棉田害虫防治和天敌的保护利用提供理论依据。【方法】 采用目测法,调查2种扁桃棉花间作棉田和单作棉田棉花的主要害虫及捕食性天敌的种群数量。【结果】 扁桃棉花间作(南北向)有利于棉田蚜虫和捕食性天敌的发生,扁桃棉花间作(东西向)则不利于其发生。扁桃棉花间作不利于棉田牧草盲蝽的发生;扁桃棉花间作对棉田棉蓟马和棉铃虫的发生无影响;不同类型棉田烟粉虱的发生与虫源地距离有关。扁桃棉花间作有利于棉田蜘蛛的发生。【结论】 扁桃棉花间作对棉田主要害虫及捕食性天敌存在一定的影响。     

转Gbve1基因棉对棉田动物群落结构及稳定性影响

【目的】 以亲本棉为对照,研究5组转Gbve1基因棉花株系对棉田生物群落分布以及环境的影响。【方法】 以棉花3叶期为起始日期,采用随机调查法,查看整株棉花所有器官,记录棉株上所见节肢动物的种类及数量。【结果】 转Gbve1基因棉田主要害虫的相对多度除朱砂叶螨、烟粉虱和棉叶蝉 与对照棉田间有显著差异外,其余主要害虫均无显著差异(P>0.05)。不同品系棉田中刺吸式害虫和咀嚼式害虫之间均无显著差异(P>0.05);而转Gbve1基因棉田中物种多样性指数、均匀度指数和优势集中性指数与对照相比均差异不显著(P>0.05);且转基因棉田与对照棉田节肢动物群落存在较高的相似性(0.681 4 ~ 0.820 9)。【结论】 不同品系棉田中主要昆虫群落消长动态显示,除个别品系在个别生育时期、个别昆虫之间存在显著差异,其余与对照相比消长动态均无显著差异,表明转抗黄萎病基因棉花并不影响棉田动物群落的结构和稳定性。     

复合型棉花种衣剂田间防效评价及减施分析

【目的】 筛选防治新疆棉花苗期主要病害和虫害、促进作物出苗和生长等功能的棉花种衣剂。【方法】 制备种衣剂,进行棉种包衣田间试验,评价其田间生物学效应。【结果】 供试的11种种衣剂中,17.2%吡虫啉·萎锈灵·福美双种衣剂表现最佳,对棉花苗期立枯病和红腐病的防效分别为72.28%、74.44%,对蓟马、地老虎防效分别为83.33%、85.00%,处理棉田出苗率、株高、根长、茎粗、单株鲜重、单株干重、产量较对照处理分别提高7.89%、16.04%、11.18%、5.03%、68.44%、124.04%和13.98%。【结论】 17.2%吡虫啉·萎锈灵·福美双种衣剂可用于新疆苗期主要病虫害的防控,较常规药剂喷施显著降低化学农药使用量。     

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。     

乙烯抑制剂对棉花生长发育及产量形成的影响

【目的】研究2种乙烯抑制剂对棉花生长发育和产量的影响,为棉花高产提供理论依据。【方法】采用大田试验研究2种不同的乙烯抑制剂对棉花干物质积累特性以及品质和产量的影响。试验设计为叶面喷施α-氨基异丁酸(AIB ,浓度分别为100 mg/L(AIB₁)、150 mg/L(AIB₂)、200 mg/L(AIB₃))、硝酸银(AgNO₃,浓度分别为2 mg/L(Ag₁)、3 mg/L(Ag₂)、4 mg/L(Ag₃))。【结果】2种乙烯抑制剂喷施处理均能促进棉花叶面积指数、相对叶绿素含量、果枝数的增加;AIB处理和AgNO₃处理均增加了现蕾数和铃数。乙烯抑制剂通过增加叶面积指数,相对叶绿素含量提高干物质积累,增加了同化物向生殖器官转化,增加了铃数,保持较高铃重,进而提高了产量。【结论】叶面喷施AIB、AgNO₃能有效提高棉花产量。叶面喷施AIB在促进棉株叶面积指数、干物质积累和产量方面效果较好。     

甘肃小陇山林业病虫灾害气象评估技术研究

【目的】研究环境气象条件与甘肃小陇山林区林业病虫灾害发生面积的关系。【方法】采用异常度指标分析法,建立森林病害、虫害、病虫害发生面积气象因子评估模型,并用该模型对1992-2007年甘肃小陇山林区年林业病虫灾害发生面积进行综合评估。【结果】成功建立了林业病害、虫害、病虫害发生面积气象评估模型,该模型对林业病害评估的准确率为80%～100%,对林业虫害评估的准确率为75%～100%,对林业病虫灾害综合评估的准确率为67%～100%。【结论】所建立模型对林业病虫灾害评估效果较理想,对林业病虫灾害防控有一定的指导意义。     

新疆棉田硫丹防虫替代技术的筛选与评价

【目的】筛选集成新疆棉区可替代硫丹的害虫防治技术方法,推动农药减量及硫丹淘汰进程。【方法】在新疆棉区,选择14种硫丹替代方法,针对二代和三代棉铃虫及兼治蚜虫进行小区试验,评价替代方法的防效、社会及生态效益,选择最优方法用于集成适合新疆的棉田害虫综合治理模型。【结果】信息素诱捕田最高日均诱蛾量(15 ± 2.6)头,对照自防田为(22.2 ± 8.6)头,未见显著差异;针对兼治蚜虫减退率比较,中剂量甲维盐(-70.00 ± 27.10)%及甲维·虱螨脲(-67.32± 44.51)% 均显著低于硫丹对照(20.07 ± 17.81)%;田间益虫调查显示草蛉为主要优势种,最高占比81%,实验处理对瓢虫影响最大,最高占比由48%下降至18%;测产发现氟苯虫酰胺(低剂量)及阿维·氯虫苯甲酰胺(高剂量)每667 m²收入较硫丹可分别提高161.07和157.53元;PCA及聚类分析显示硫丹加权分15,其他处理中加权超20最佳替代方法4个,加权超15优秀替代方法3个。【结论】与硫丹相比,性信息素诱捕、氯虫苯甲酰胺、棉铃虫核型多角体病毒和苏云金杆菌4种替代方法表现最佳;短稳杆菌、氟苯虫酰胺和甲维·虱螨脲3种替代方法表现与硫丹相当。以上7种替代方法可以作为制定棉区害虫综合治理的方案。     

栽培模式与施氮量对棉田节肢动物群落结构及稳定性的影响

【目的】 分别在长江下游沿海棉区(大丰) 和沿江棉区(南京),以早熟常规棉中棉所50号为材料,研究不同栽培模式和施氮量双因素对棉田节肢动物群落结构及稳定性的影响。【方法】 直播棉田以棉花3叶期为起始日期,移栽棉田以移栽后第3 d为起始日期,采用随机调查法,调查整株棉花所有器官,记录棉株上节肢动物的种类及数量。【结果】 栽培措施对棉田天敌亚群落个体数及益害比作用显著,且趋势一致,移栽棉田更有利于天敌发生,益害比更高,不同施氮量对棉田昆虫无明显影响。棉田中主要是棉蚜、烟粉虱、绿盲蝽和花蓟马等刺吸式害虫,主要天敌草蛉、蜘蛛和瓢虫。棉蚜、朱砂叶螨、花蓟马、烟粉虱和绿盲蝽在8月中下旬和9月上中旬发生数量较集中,其中直播棉田棉蚜、朱砂叶螨发生数量相对较多,移栽棉田花蓟马和绿盲蝽发生量相对较多,不增施氮肥棉田花蓟马发生数量相对较多,烟粉虱在棉田间均有发生,且数量较多。草蛉在8月下旬和9月上中旬发生数量大。6月下旬和7月上中旬蜘蛛和瓢虫发生数量大。其中移栽棉田蜘蛛和瓢虫发生量相对较多,增施氮肥棉田草蛉和瓢虫发生数量相对较多。害虫亚群落在南京移N₀棉田中多样性指数和均匀度指数显著高于直N₀棉田,优势集中性指数则相反;天敌亚群落在大丰移N₁₀棉田多样性指数和均匀度指数显著高于直N₀棉田,优势集中性指数则相反。【结论】 棉田昆虫消长动态及发生量因栽培措施和施氮量不同而略有差异。害虫亚群落在移栽方式且不施氮肥的棉田中群落稳定性最高,而天敌亚群落在移栽且增施氮肥的棉田中稳定性最高。节肢动物群落稳定性在各处理间无显著差异。     

棉蚜茧蜂对不同品种、不同生育期棉花的趋性行为反应

【目的】研究棉蚜茧蜂对不同品种、不同生育期棉花的趋性行为反应,为了解天敌昆虫与寄主之间关系,利用棉蚜茧蜂对棉蚜等害虫进行防控。【方法】以生产上大面积种植的GK-12(对照为泗棉3号)、新棉33B(亲本为新棉33)和SGK321(亲本为石远321)等3组棉花品种为材料,于棉花7叶期、现蕾前期和现蕾期,设计无虫棉植株、被棉蚜为害后剔除虫体的植株以及棉蚜+有虫株等3种不同处理,借助“Y”型嗅觉仪,检测棉蚜茧蜂在棉花不同生育期对这3种不同处理的趋性。【结果】棉蚜茧蜂无法识别健康的常规棉和转基因棉花植株;对不含棉蚜的被害棉来说,转基因棉对棉蚜茧蜂更具吸引力。而对含有棉蚜的有害棉来说,除7叶期GK12、新棉33B和现蕾期GK12这3组处理外,其他各组的转基因棉对棉蚜茧蜂均具较强的吸引作用。【结论】两类不同的棉花品种对棉蚜茧蜂不存在排斥性,棉蚜为害转基因棉花后更能吸引棉蚜茧蜂。     

化学封顶棉花高产诊断指标鉴定及产量形成的生育规律

【目的】研究北疆地区化学封顶棉花,产量形成所对应的生育规律及叶龄指标,建立高产诊断指标并研究高产形成的生育规律。【方法】选取高产、中产、低产三块棉田,分析不同产量棉田棉花生育过程及农艺指标变化规律,建立诊断指标表。【结果】不同产量棉田各生育时期在株型的表现上存在差异,主要集中在出叶速度,茎粗,果枝现蕾、开花和吐絮的时间。化学封顶高产棉田主茎叶片数控制在17片左右,株高控制在75~80 cm,化学封顶后株高增长量在10 cm以内,各果枝第一节位现蕾、开花速率宜保持在3 d/台,吐絮在2.12 d/台,现蕾至开花以22 d为宜,开花至吐絮以57.5 d为宜。【结论】制定化学打顶高产棉田“叶龄-相对株高法”、“叶龄-相对茎粗法”叶龄高产诊断指标表,保证化学封顶棉田产量维持在较高水平,需在棉花不同生育时期,合理控制株形、出叶速度及长势。