基于Darknet深度学习框架的桃花检测方法

【目的】 为实现果园自然场景下智能农业机器人对桃花的准确、快速、有效检测。【方法】 文章采用相机获取桃花图片数据,通过LabelImg软件进行人工标记建立桃花目标识别的检测样本数据集,训练Darknet深度学习框架下的YOLO v4模型对桃花进行识别。【结果】 模型精度评估表明,YOLO v4模型的平均准确率MAP值（86%）比Faster R-CNN的MAP值（51%）高出35%。【结论】 YOLO v4与经典的算法相比,对各种自然环境下的桃花检测具有较好的实时性和鲁棒性,可为精准识别桃花提供重要参考价值,桃花精准识别为疏花疏果作业奠定了基础。     

基于多尺度卷积的蛋鸡肠道疾病识别方法研究

【目的】 在蛋鸡养殖中,如球虫病和传染性法氏囊病等鸡肠道疾病发病率高,严重影响鸡舍饲料的利用率,增加了养殖成本。为在密集的蛋鸡笼养环境中使用肠道疾病智能化诊断方法,实现多种肠道疾病的分类识别,【方法】 文章根据病理粪便的差异,提出了基于多尺度卷积的对鸡肠道疾病进行分类的算法。首先,实验共采集正常粪便、稀便、绿便和血便4类图像共1 834幅,建立蛋鸡粪便数据集。为减少过拟合的出现,对数据集进行了数据增强,扩充数据集至5 128幅。其次,对VGG16模型进行改进,使用全局平均池化代替全连接层,同时引入了3×3和5×5的多尺度卷积和通道注意力机制,将SE模块插入到多尺度卷积的末端,构建了一个基于多尺度卷积的蛋鸡肠道疾病识别网络VGG-MSC。【结果】 VGG-MSC的各项指标较VGG16均得到提高,其中在蛋鸡粪便数据集上的分类准确率达到了98.04%,较VGG16提高了1.75%,可为鸡的肠道疾病诊断提供有效的决策支持。【结论】 以深度学习为基础,该方法能够实现对鸡肠道疾病的智能诊断,有利于及早发现并预防鸡肠道疾病,为畜禽养殖提供信息化服务,推动蛋鸡产业持续高质量发展。     

基于无监督和YOLOX的农村房屋建设状态识别算法

【目的】 为了提升自然场景中农村在建房屋的识别准确率,并为后续的农村违建房屋智能化监管提供技术支撑。【方法】 文章基于无监督聚类和YOLOX目标检测算法,发展了一种乡村房屋在建状态识别方法。首先,构建在建房屋无监督聚类模型,并以此对在建房屋进行类别精细划分,使得不同类别之间特征差异较大,相同类别特征差异较小,其次,再使用划分好的类别制作房屋检测数据集,并训练YOLOX目标检测模型对在建房屋进行识别,最后,在在建房屋数据集上设计模型对比实验,以此验证算法有效性。【结果】 实验结果表明：在在建房屋识别任务中,基于无监督聚类和YOLOX的在建房屋识别算法mAP为83.27%,比采用原始数据（不进行在建房屋类别划分）训练的YOLOX算法mAP提升了7.91%,同时比采用人工划分类别的YOLOX算法mAP提升了5.08%。【结论】 因此该文方法有效提升了乡村房屋在建状态的识别精度,同时也为具有复杂场景和多个不同状态的目标进行识别时,提升识别准确率提供一种有效且可靠的解决思路。     

农业试验数据智能采集系统的设计与应用

【目的】 为了快速准确获取农业科研试验中具有体量大、种类繁多且复杂、可变性大、对真实性有严格要求等特点的田间植株表型数据。【方法】 文章基于物联网与大数据技术构建了一个农业试验中大数据采集应用系统，用于辅助人工进行试验数据采集与应用。数据采集方法有基于NodeMcu开发板结合传感器获取环境数据、通过树莓派连接摄像头对试验区域进行图像采集并利用物联网设备上传至数据库、网络爬虫、通过终端设备记录作物单株形态等。获得数据后对不同来源数据进行清洗与处理，将原始数据与清洗处理后的数据分别存储至不同数据区域中并固化，通过分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）读写操作，最后利用数据处理模块对数据进行监控与处理，将结果以图像、表格和视频等形式提交到前端交互网站。【结果】 基于构建的大数据采集系统获得了5 450幅大豆叶片图像，然后利用yolov5的深度学习模型训练，最终实现了大豆叶形分类识别；利用株高测量设备获取了1 306株大豆株高数据，结果较为可靠。【结论】 研究表明，该系统设计方案具有可行性高、用途广泛、构建成本低和可拓展性强等特点，将多种技术运用于农业试验的数据获取中，规范化试验流程与数据保存，提高数据获取的广度和数据利用的深度，为更深层次的农业科学研究奠定了基础。     

农村宅基地动态变化监测技术研究

【目的】 宅基地是保障农民安居乐业和农村社会稳定的重要基础,实时掌握农村宅基地的使用、变化、发展信息对建设社会主义新农村、促进农村地区的发展研究,提高农民生活水平具有重要意义,但是现有的变化监测研究主要针对于城市建筑物,且依旧存在大量的人工监测方法,因此迫切需要一种能对农村宅基地进行高效动态变化监测的有效手段。【方法】 文章基于面向宅基地图像的半自动标注及训练方法,对训练样本进行半自动化提取与训练。通过构建的深度学习多尺度融合监测模型对宅基地图斑进行智能化提取,依据模型对提取出的多期宅基地图斑进行叠加分析,自动提取出宅基地新增与拆除的变化图斑,以此实现农村宅基地的动态变化监测。【结果】 面向宅基地图像的半自动标注及训练模型有效实现了训练样本集的半自动化构建与训练,通过实时的影像输入,完成了样本的动态构建与训练,提高了训练效率;深度学习多尺度融合监测模型对研究区宅基地动态变化的监测效果明显,成功提取出多期宅基地建筑物的精确轮廓,识别出宅基地的变化区域,反映出宅基地变化的数量、面积、形态特征。【结论】 基于深度学习多尺度融合监测模型,对于宅基地图斑的动态变化监测效果明显,该方法适用于大规模农村宅基地的动态变化监测,可为农村宅基地的变化监测提供了一种新的技术手段与研究思路。     

基于多源遥感数据和EC-LUE模型的冬小麦产量估算

【目的】 及时、准确、无损地估算冬小麦产量有助于粮食生产管理和粮食安全。【方法】 文章使用Sentinel-2 的红光波段和短波红外数据及MOD09Q1数据，使用ESTARFM融合方法，生成冬小麦生长期（3~6月）内8 d的NDVI高空间分辨率时间序列数据。结合MERRA-2气象同化数据，使用EC-LUE模型进行农作物总初级生产力（GPP）的模拟估算，并使用收割指数方法将之转化为冬小麦产量，将估算结果与美国农业部门公布的县级产量数据进行比较验证。【结果】 实验表明，Sentinel-2与MOD09Q1融合 NDVI具有良好的融合精度，相关系数在0.60~0.87之间。基于融合NDVI 估算的GPP相比MOD17A2H具有更好的空间细节和纹理。2017—2020年估算产量平均绝对误差MAE为8.41 bu/acre，平均相对误差为18.4%，均方根RMSE为9.7 bu/acre。【结论】 基准影像数量及其与预测日期的时间差会影响融合的精度，总体上能用于后续GPP模拟；EC-LUE模型较好地模拟了农作物的GPP水平和产量，在土地覆盖类型复杂的区域，可以提供更好的GPP空间变异信息，具有可移植性；基于收割指数方法将生长期内累计的GPP能转换为产量信息，能满足在作物收割之前的产量估算需求。     

基于图像处理和深度迁移学习的芒果果实病状识别

目的 基于计算机层析成像(Computed tomography, CT)设备所得芒果CT序列图像,实现芒果内部品质的无损检测和病状识别分类。方法 利用分段函数法、中值滤波结合双边滤波,实现芒果图像增强;采用局部自适应阈值法,实现二值化处理;采用种子填充法进行区域填充;最后通过差影法准确提取芒果果实内部组织的坏损区域。基于深度迁移学习模型,对未处理和已处理的芒果图像数据开展训练和测试,通过AlexNet和GoogLeNet深度学习网络开展迁移学习,调整超参数完成训练过程的网络微调,在不同模型中对比未处理和已处理的芒果测试集在模型上的分类结果。结果 基于未处理数据集,GoogLeNet模型在学习率为0.0002下训练,Accuracy和Macro-average指标分别为98.79%和98.41%。基于已处理数据集,GoogLeNet模型在学习率为0.0002下训练,Accuracy和Macro-average指标分别为100%和100%。深度迁移学习模型在已处理数据集下的模型分类指标较未处理的数据集下有较大的提升。基于同一数据集且超参数一致时,GoogLeNet网络的分类效果明显优于AlexNet网络。结论 设定学习率为0.0002、迭代轮数为3、最小批值为64,基于GoogLeNet网络开展深度迁移学习训练,将所得模型作为最终的分类模型。     

基于工作流的农业污染模型构建方法与应用

【目的】 农业面源和土壤重金属污染严重威胁了我国农业绿色可持续发展,开发服务于污染监管业务的污染管理决策系统,建立基于工作流的农业污染管理决策模型,有利于为加强土壤污染防治和开展土壤修复工作提供科学的指导和决策。【方法】 文章以工作流技术和污染评价模型组织方法为切入点,将农业污染模型的构建和工作流流程执行分开设计,使得工作流流程设计更加易于理解和分析,同时可以降低了农业污染评价模型和运行环境之间的依赖,使其可以适用于不同粒度和层次的农业面源和重金属污染管理。 【结果/结论】 通过工作流技术建立不同决策场景下农业污染的模型构建、重组、复用和调配的工作流框架,使得农业污染评价模型在计算机环境下自动化运行、控制、管理,最终实现一种灵活的范式组织和使用模型。基于工作流的农业污染模型构建可以保护和合理利用土地资源、规范并简化决策管理过程中的数据分析过程,并且提高数据利用效率。     

基于深度学习的苹果树侧视图果实识别

【目的】传统果树侧面果实识别方法精度难以满足实际果实识别的需求,研究深度学习方法对提高苹果树侧面果实识别精度、增强模型对苹果复杂生长环境的适应性和泛化性具有重要意义。【方法】文章提出基于深度卷积神经网络对广域复杂背景环境下的侧面苹果特征进行学习的方法,完成苹果树侧面果实多目标识别任务。【结果】在广域复杂场景下,基于VGG16为特征提取网络的Faster-RCNN多目标检测模型在果实多目标检测任务中,识别精度达到91%,单幅影像识别时间约为1.4 s,相较于ResNet50作为特征提取层的目标检测模型识别精度提高4%;在相同影像数据下,模型识别精度的主要影响因素是遮挡,导致模型漏判果实数量较多,VGG16在不同程度遮挡区域的漏判率比ResNet低6%。【结论】基于VGG16卷积神经网络果树侧视图果实识别算法对广域复杂场景下的果实提取效果较好,特别是在具有遮挡情况下的识别结果更优,能够为果园产量估算提供一定的借鉴。     

果园大数据智能管理与服务平台探索与实践

【目的】 传统数字化果园管理中存在数据存储分散、数据处理效率低、服务能力弱和整个生命周期的农业生产数据缺乏等问题,开发集数据存储、管理、挖掘分析和决策支持等功能于一体的果园大数据智能管理与服务平台迫在眉睫。【方法】 文章通过结合“空－天－地”一体化、数字农业、智慧农业等理念,集成深度学习、概率图模型和知识图谱等人工智能方法,开发了果园大数据智能管理与服务平台。【结果】 平台实现了果树数量自动统计、地理环境感知、农机设备自动化精准感知、果园生产周期数据管理和智能化更新功能,同时平台还提供水、肥、药智能决策服务和智能农机生产作业管控服务。【结论】 该平台在成都市龙泉驿现代农业园区进行应用,实现了桃园生产大数据的智能管理和提供精准生产指导服务。该平台的实现为促进果园智能管理和精准生产指导服务提供技术参考,对实现果园智慧化管理具有重要意义。     

Web2.0,以个人为中心的互联网时代的到来

本文介绍了Web2．0的知识和背景，对Web2．0出现的基础以及典型技术和应用作了阐述，同时对其作出了前景展望。     

市级综合气象信息分析与管理系统的设计与实现

以抚顺地区3个国家基本站50余年气象资料为依托，采用Microsoft Excel工作表实现由气候和农业气候2部分构成的气象与农业综合信息处理系统的基本思路、方法、内容、用途和使用情况。为了实现气候分析及应用的科学化、客观化、系统化、规范化、程序化及连续化的业务目标，按业务流程设计与实现的，包括资料处理、气候趋势模拟、气候预测、气候鉴定、季节性信息化处理、农作物产量预报、气候生产潜力分析等一系列内容在内的系统建设。关键是解决了大量的计算问题，建立了区域性通用模式。     

Multi-variable grey model (MGM (1,n,q)) based on genetic algorithm and its application in urban water consumption

Urban water consumption has some characteristics of grey because it is influenced by economy, population, standard of living and so on. The multi-variable grey model （MGM（1,n））, as the expansion and complement of GM（1,1） model, reveals the relationship between restriction and stimulation among variables, and the genetic algorithm has the whole optimal and parallel characteristics. In this paper, the parameter q of MGM（1,n） model was optimized, and a multi-variable grey model （MGM（1 ,n,q）） was built by using the genetic algorithm. The model was validated by examining the urban water consumption from 1990 to 2003 in Dalian City. The result indicated that the multi-variable grey model （MGM（1,n,q）） based on genetic algorithm was better than MGM（1,n） model, and the MGM（1,n） model was better than MGM（1,1） model.     

Molecular detection of virulence genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa

Campylobacter species are a major cause of foodborne bacterial infections in both developed and developing countries worldwide. Campylobacter jejuni is responsible for the majority of infections. This study was conducted to identify virulenceassociated genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa. A total of 250 fecal samples consisting of cattle(n=50), chickens(n=50), goats(n=50), sheep(n=50) and pigs(n=50) were randomly collected from livestock in Eastern Cape and KwaZulu-Natal provinces of South Africa between April and October 2018. The samples were analyzed for the presence of virulence genes in Campylobacter species using molecular PCR-based methods. It was found that 77 and 23% of Campylobacter jejuni and Campylobacter coli respectively were isolated from all the livestock samples. There were positive significant(P0.05) correlations amongst all the virulence genes that were investigated. Chisquare and Fisher's exact tests were implemented to test for the effect of livestock species on the presence or absence of virulence genes. The study demonstrated that most of livestock species can potentially cause zoonotic infections and food poisoning due to the high prevalence of Campylobacter. The high prevalence of virulence genes highlights the significance of Campylobacter in livestock production systems in South Africa. This requires the implementation of one-health approaches to reduce the impact of foodborne and zoonotic diseases for the welfare of human and animal health.     

不同施肥水平对木薯氮磷钾养分积累、分配及其产量的影响

 【目的】通过比较不同施肥水平下木薯氮磷钾养分积累、分配和产量的差异，探讨粤北坡岗地优质高产木薯氮磷钾养分的最佳用量。【方法】以木薯品种南美119为材料，采用“3414”方案，在粤北翁源进行大田试验。试验共设14个处理。【结果】施肥处理的氮素主要分配到地上部，不施肥处理的氮素则主要分配到根部；不同施肥处理的磷素均主要分配到地上部；不施肥处理和不施钾处理的钾素主要分配到根部，不施氮处理的钾素在根、冠间分配较均衡。在木薯不同生长阶段，植株氮磷钾含量均呈下降趋势，但施氮、磷、钾化学肥料处理植株氮磷钾含量的下降速度小于不施氮、磷、钾化学肥料的处理。处理N2P2K2的氮、磷、钾含量和积累量在各生育期均为最大，不施肥处理（N0P0K0）的氮、磷、钾含量和积累量在各生育期均为最小（P＜0.05）。产量最高的是N2P3K2处理，为22 694.06 kg·hm-2，其次是N2P2K2处理，为21 417.87 kg·hm-2。【结论】木薯产量、氮磷钾养分积累及其在根冠间的分配，对施肥水平高度敏感, 适当比例的氮磷钾肥配合施用既可以显著增加木薯植株的氮磷钾含量和积累量，又可以提高产量。在粤北坡岗地木薯生产中，氮素最重要，在氮素得到满足的条件下，磷素较钾素更重要。在本试验条件下，氮磷钾养分最佳用量为358.80 kgN·hm-2、89.10 kg P2O5·hm-2和187.50 kg K2O·hm-2。     

红苕饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能及某些血液生化指标的影响

选体重约38公斤的长白(♂)×成华(♀)杂交猪20头,随机分为四组,饲予四种不同的饲粮,研究饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能和某些血液生化指标的影响。结果表明:基础组、加铜组、加喹乙醇组和两者同时加组全期日增重分别为674、761、796、678克,日采食量分别为2.50、2.65、2.74、2.40公斤,饲料利用率分别为3.73、3.49,3.44、3.54,添加铜和/或喹乙醇对试验第65天血清铜兰蛋白、尿素氨及屠宰率、背膘厚和眼肌面积无显著影响(p>0.05);添加铜使65天血清碱性碱酸酶活性极显著增高(p<0.01),添加喹乙醇有使之升高的趋势,两者同时添加时,碱性酸磷酶活性降低。     

Current progress on genetic interactions of rice with rice blast and sheath blight fungi

Analysis of genetic interactions between rice and its pathogenic fungi Magnaporthe oryzae and Rhizoctonia solani should lead to a better understanding of molecular mechanisms of host resistance, and the improvement of strategies to manage rice blast and sheath blight diseases. Currently, dozens of rice resistance (R) genes against specific races of the blast fungus have been described. Among them, ten were molecularly characterized and some were widely used for breeding for genetic resistance. The Pi-ta gene was one of the best characterized rice R genes. Following the elucidation of its molecular structure, interaction, distribution, and evolution, user friendly DNA markers were developed from portions of the cloned genes to facilitate the incorporations of the Pi-ta mediated resistance into improved rice varieties using marker assisted selection (MAS). However, rice blast is still a major threat for stable rice production because of race change mutations occurring in rice fields, which often overcome added resistance based on single R genes, and these virulent races of M. oryzae pose a continued challenge for blast control. For sheath blight, progress has been made on the exploration of novel sources of resistance from wild rice relatives and indica rice cultivars. A major quantitative trait locus (QTL), named qSB9-2, was recently verified in several mapping populations with different phenotyping methods, including greenhouse methods. The ability to identify qSB9-2 using greenhouse methods should accelerate the efforts on the qSB9-2 fine mapping and positional cloning.     

Virus Location and Lymphocyte Apoptosis in Lymph Nodes of Piglets Infected with PCV-2

The present study has been performed to understand the location of the virus, type of apoptotic cells, and their relation to lymph nodes of piglets infected with porcine circovirus type Ⅱ （PCV-2）. Nine 32-day-old conventional piglets free of infection with PCV-2 were used, and distributed into three groups： control group （n = 3）, piglets inoculated with PCV-2 alone （PCV-2, n = 3）, and PCV-2 inoculated and KLH immunostimulated group （PCV-2 ＋ KLH, n = 3）. Superficial inguinal lymph nodes from all piglets were collected for histological examination after 32 days postinoculation, and immunohistochemistry for PCV-2 detection. Location of apoptotic cells was detected with TdT-mediated dUTP nick end labeling （TUNEL） and cell cycle, and the apoptotic rates were measured by flow cytometry. The characteristic histopathological lesions of the piglets in PCV-2 and PCV-2 ＋ KLH were lymphocyte depletions in the cortex and paracortex of the lymph nodes, epithelioid-like macrophage infiltration, and intracytoplasmic inclusion bodies presented in epithelioid-like macrophages. PCV-2 was mainly found in epithelioid-like macrophages by immunohistochemistry. In the lymph nodes, lymphocytes presented higher apoptotic rates in the cortex by TUNEL, special B-cell areas, and similar apoptotic cells were found in this compartment in the control. The apoptotic rates of the lymph nodes were 0.41, 3.34, and 4.88% in the control, PCV-2, and PCV-2 ＋ KLH groups by flow cytometry, respectively. The apoptotic rates of lymph nodes for PCV-2 and PCV-2 ＋ KLH piglets were significantly higher than those for the control group （P〈0.05 and P〈0.01）. The proliferation index （PI） was 0.17_＋0.01, 0.12_＋0.01 and 0.12_＋0.04 in the control, PCV-2, and PCV-2 ＋ KLH group, the PI of the control group was higher than that of the other groups, but without the statistical difference. PCV-2 can induce lymphocyte depletion in lymph nodes of piglets by blocking cell proliferation and promoting apoptosis. This is one o     

锌对镉·汞复合污染下豌豆幼苗生长的影响

以豌豆为试验材料,采用水培方法研究了锌对镉、汞复合污染下的豌豆种子萌发与生长的影响。结果显示,锌浓度≤100.0 mg/L时促进豌豆种子的萌发,锌浓度为200.0和300.0 mg/L时抑制豌豆种子的萌发。当镉、汞的浓度为3.0 mg/L时,100.0 mg/L锌的解毒效应最明显,表现为能够促进镉、汞胁迫下豌豆种子萌发和幼苗生长,降低豌豆幼苗根尖细胞畸变率,提高豌豆幼苗的叶绿素含量及过氧化物酶活性;但当锌浓度≥200.0 mg/L时,与镉、汞协同迫害豌豆幼苗的生长。     

仙人掌超氧化物歧化酶提取与纯化研究

以仙人掌为试验材料,采用硫酸铵分级沉淀法得到超氧化物歧化酶（Superoxide Dismutase,SOD）粗酶液。然后用Sephadex（葡聚糖凝胶）G-75层析柱层析对粗酶液进行进一步纯化,最后用邻苯三酚法测定酶活力,并对酶活力主要影响因素（包括pH值、温度、抑制剂）进行了研究。结果显示仙人掌SOD酶比活力为751.56U.mg-1。pH值为7.5~8.5时酶活力最大,稳定性也好。温度维持在25~30℃时酶活力最高。由于过氧化氢和氰化钾均能使仙人掌SOD的酶活力显著下降,因而可以初步判断从仙人掌中提取到的SOD是Cu.Zn-SOD。