基于小规模数据集的柑橘树冠层施药情况的分类模型

目的 提升柑橘果园的智能化管理水平,快速无损获取柑橘树冠层的施药情况,改善小规模数据集导致施药情况分类模型易发生过拟合的问题。方法 提出一种基于卷积神经网络的柑橘树冠层施药情况分类模型——VGG_C模型。模型以VGG模型核心思想为基础进行构建,通过交叉熵损失函数优化,加速概率分布与真实分布的迭代过程,并在输出端引入不确定性度量计算以及在下采样模块中插入Droupout方法,降低由于数据较少而发生过拟合的概率。结果 VGG_C模型针对训练集的分类损失值为0.44%,比ResNet和VGG模型分别降低了87%和91%;准确率为95.3%,比ResNet和VGG模型分别提高了5%和10%;验证集的预测平均准确率为96.4%。结论 VGG_C模型通过多层卷积模型协同实现柑橘冠层热红外图像特征的高效提取,通过优化输出端结构提高了柑橘冠层施药情况分类模型在小数据集规模上的训练测试优度,可为柑橘树施药情况的智能化判断提供有效参考。     

基于深度卷积神经网络的水稻田杂草识别研究

目的 利用深度卷积神经网络对水稻田杂草进行准确、高效、无损识别，得出最优的网络模型，为水稻田种植管理以及无人机变量喷施提供理论依据。方法 以水稻田杂草为主要研究对象，利用CCD感光相机采集杂草图像样本，构建水稻田杂草数据集(PFMW)。利用多种结构的深度卷积神经网络对PFMW数据集进行特征的自动提取，并进行建模与试验。结果 在各深度模型对比试验中，VGG16模型取得了最高精度，其在鬼针草、鹅肠草、莲子草、千金子、鳢肠和澎蜞菊6种杂草中的F值分别为0.957、0.931、0.955、0.955、0.923和0.992，其平均F值为0.954。在所设置的深度模型优化器试验中，VGG16-SGD模型取得了最高精度，其在上述6种杂草中的F值分别为0.987、0.974、0.965、0.967、0.989和0.982，其平均F值为0.977。在PFMW数据集的样本类别数量均衡试验中，无失衡杂草数据集训练出来的VGG16深度模型的准确率为0.900，而16.7%、33.3%和66.6%类别失衡的数据集训练的模型准确率分别为0.888、0.866和0.845。结论 利用机器视觉能够准确识别水稻田杂草，这对于促进水稻田精细化耕作以及无人机变量喷施等方面具有重要意义，可以有效地协助农业种植过程中的杂草防治工作。     

基于无人机多光谱影像的荒漠草原典型物种识别

【目的】 准确获取草原植物物种空间分布信息是草原生态系统生物多样性监测、群落重构与生态功能维持的重要基础。及时准确获取植物物种空间分布可以为草原植物物种信息提取提供有效技术手段。【方法】 文章以无人机多光谱影像为基础,分别在像元尺度和对象尺度上开展了荒漠草原典型物种的信息提取方法研究。像元尺度上先定义样本计算样本可分离性,在选择不同分类器进行分类。而对象尺度上首先进行遥感影像尺度分割研究,选出最佳分割尺度。在此基础上,提取最优特征变量,并采用阈值分类法提取植被信息。【结果】 高分辨率无人机多光谱数据能够为荒漠草原物种信息提取提供有效数据基础。面向对象影像分析技术的表现最好,总体精度85.16%,Kappa系数0.71,其中短花针茅的制图精度和用户精度分别为97.6%和86%;其次是支持向量机机器学习算法,其总体精度80.40%,Kappa系数0.70,短花针茅的制图精度和用户精度分别为90.08%和76.46%;而传统最大似然分类法的识别精度较低,总体精度为74.68%,Kappa系数0.64,短花针茅的制图精度和用户精度分别为72.40和81.96。【结论】 无人机多光谱数据对于集中连片分布的植被物种的识别能力较强,而对零星分布的物种的识别精度并不理想,但该文结果能够为大尺度草原植物物种识别提供一定参考。     

融合气象与遥感数据的农作物台风灾情快速评估方法研究

【目的】 通过多尺度数据融合技术结合两种方法的优点,提出一种空间覆盖完整同时分辨率较高的大范围农田台风灾情快速评估方法。【方法】 文章基于2010 —2019年对中国沿海地区农作物损害较大的25个台风样本的省级受灾面积与气象再分析数据（ECMWF Reanalysis v5,ERA5）,对农作物的脆弱性模型进行中国区域的参数较准,用以估计粗分辨率（25 km）农田受损率;然后通过遥感数据计算灾害植被损害指数（Disaster Vegetation Damage Index,DVDI）刻画细分辨率的灾情空间细节,并基于该指标对气象数据驱动的脆弱性模型估算受灾率结果进行空间降尺度,最终得到250 m分辨率的农作物灾情评估结果。【结果】 中国区域参数较准的脆弱性曲线模型可以用于评估大尺度上农作物台风灾情的空间分布,其估算的省级受灾面积与统计资料一定程度上相关（R²=0.38）;通过融合遥感DVDI数据对该模型受损率估计结果进行降尺度后,进一步增强灾情评估结果的空间细节,与高分影像目视判读对比显示,融合结果的空间分布细节与实际受灾情况具备较好的一致性。【结论】 该文提出的适用于大区域高分辨率的农作物台风灾情快速评估方法有潜力应用于台风农田灾情的快速全面评估。     

智慧农业发展的现状、问题与对策——基于重庆市、河北省的分析

【目的】 深入了解国家智慧农业发展现状,找准制约其现阶段发展的主要问题,对助力我国农业高质量发展、推进农业强国建设具有重要意义。【方法】 文章对重庆市、河北省两地11个县（区、市）智慧农业应用场景进行实地走访调研,系统分析了数字化技术和智能设施装备在大田生产、设施种植、畜禽养殖和水产养殖等领域的发展现状,以及智慧农业应用落地存在的难点。【结果】 现阶段我国智慧农业发展在各地虽取得了一定成效,但在硬件设施、数据管理和技术推广等方面仍存在不少亟待解决的问题。【结论】 提出加大智慧农田基础设施建设、加强智慧农业关键技术装备研发、推广农业农村大数据公共平台基座、实施智慧农业人才培养计划、制订实施农业农村数据管理办法、建设智慧农业集成应用示范基地等六方面应对举措,以推动我国智慧农业高速发展。     

基于树冠面积与苹果数量的果树产量预估方法

【目的】 苹果产量的早期预测对于市场供需关系、果农、消费者都有重要的影响，准确预估苹果产量具有重要的理论和应用意义。【方法】 文章提出了一种利用卷积神经网络和长短期记忆网络进行苹果产量预测的方法。利用由果树图像数据中获得的果树苹果数量，和由果园无人机图像获取的果树树冠面积作为特征信息，再经过该文提出的卷积—长短期记忆网络，获得每棵果树的预估产量。【结果】 该文使用5种评价标准，分别是预测误差概率密度、预测绝对误差、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE），经过实验验证，该文所述方法的均方根误差RMSE最优可以达到9.16。【结论】 该文所述方法依据果树的图像与果园的无人机图像，可以较好地预估苹果产量，为大规模果园产量预测提供技术支撑。     

超融合时序数据库在果园大数据中存储策略分析

【目的】 为智慧果园管理和综合服务提供技术支撑。【方法】 传统的数据库无法满足智慧果园多模态数据融合和全场景查询分析等问题,文章通过分析智慧果园数据来源和应用逻辑,以都市龙泉驿现代农业园区为示范应用,从多级数据局部存储策略、冷热数据存储和空间数据存储等方面探索了存储策略,提供了一站式数据库解决方案。【结果】 该解决方案满足果园数据高效存储、管理的需求,结果显示YMatrix充分发挥了其高吞吐、低延迟、高并发、准实时数据加载等优点。【结论】 该研究为数字农业和果园数字化基础设施建设和农业数字孪生建设提供技术参考,为实现现代化智慧农业提供经验。     

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。     

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。     

基于GIS的工厂化养殖适宜性评价研究

选取滨海新区汉沽作为研究区域,通过查阅相关文献、咨询水产专家和实地调研等多种形式,筛选出19个对滨海新区汉沽工厂化养殖发展影响较大的因子作为评价指标,综合应用德尔菲法(Delphi)和层次分析法(AHP),确定各级指标的权重,构建滨海新区汉沽工厂化养殖适宜性评价模型,利用IDRISI进行综合运算,将工厂化养殖区域划分为"不适宜"、"一般适宜"、"适宜"和"非常适宜"4种类型,从而为工厂化养殖区域规划和管理提供科学依据。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用，近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制，从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明，苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制，抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下，有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况，且苯酚浓度越高，氨氮出水浓度也越大；而达到相同的氨氮出水浓度，抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件，且抑制程度越高，所需泥龄越长。     

低聚壳聚糖在水稻上的应用研究

0.3 g/L低聚壳聚糖水剂是一种新型植物生长调节剂。通过在水稻苗期和秧田期使用该水剂,探讨其对水稻生长及产量的影响。结果表明:0.3 g/L低聚壳聚糖水剂可促进水稻根系发育和分蘖;增加千粒重,提高产量;对恶苗病防效达48%。其较佳使用方法为苗期浇灌,移栽返青后茎叶喷雾。     

黑龙江省番茄根腐病研究概述

文章对黑龙江省番茄根腐病病原菌的鉴定、病原菌的生物学特性、苗期抗性鉴定技术及寄主抗性遗传规律、番茄根腐病的病症与识别、病害的发生和流行规律等内容进行了综述。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用，近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制，从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明，苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制，抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下，有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况，且苯酚浓度越高，氨氮出水浓度也越大；而达到相同的氨氮出水浓度，抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件，且抑制程度越高，所需泥龄越长。     

转化糖药学研究概况

综述了转化糖药理及其现代临床研究概况,并对其药学应用前景进行了展望。     

布氏艾美尔球虫研究之回顾

布氏艾美尔球虫(Eimeriabrunetti)是鸡的一种致病性较强的寄生性原虫,但是我国球虫流行病学的报道很少谈及,有关研究报道更为少见。为此,笔者回顾了自1942年Levine首次报道布氏艾美尔球虫以来人们对这个种所做的研究。主要对这个种在世界的流行情况、生物学特性、致病性、免疫原性、内生性发育、体外培养、致弱及在球虫疫苗中的地位作了回顾和评述。     

基于HTML文档的WEB图像分类研究

随着信息技术的快速发展和Internet的普及应用，Internet已经成为包含各种信息形式，如文本、图像、视频、音频等的巨大信息资源库。然而由于Web图像从主题、格式，到功能和来源都多种多样，很难用一个统一的标准进行分类。本研究首先从Web页面上图像的功能角度对图像进行初步分类，将其分为链接类、装饰类、广告类和内容类。初步分类可提高Web图像处理的效率和性能，并为它基于Web的应用与研究提供帮助。     

几丁质固定化菊粉酶的研究

以自制的几丁质作载体，戊二醛作交联剂，用吸附交联法对菊粉酶进行了固定化研究。优化了固定化反应条件，在最适条件下，菊粉酶活力最大收率为３２％。固定化菊粉酶的最适温度为６０－６５℃，比游离酶提高５℃。最适ｐＨ保持不变。固定化酶的热稳定性和对酸碱稳定性都有较明显的改善，将固定化酶装柱进行菊芋汁连续水解试验，操作半衰期达２２ｄ。     

空心莲子草的化学防治研究

本试验通过选用5种不同药剂(组合),即百草枯、使它隆、使它隆 洗衣粉、使它隆 食盐、使它隆 草甘膦,对空心莲子草进行化学防治,并对结果进行显著性测验。结果显示:其2次除草的总株防效分别可以达到98.9%、94.62%、92.22%、91.18%、90.03%,2种浓度的株防效平均值分别为95.33%、91.46%,并且,在第2次施药中,后3种没有显著效果,只需进行一次除草即可;由此表明:使它隆 食盐组合是最佳的除草方法。