Surveillance of Human Rabies by National Authorities – A Global Survey

Effective prevention of deaths due to human rabies is currently hampered by a lack of understanding of the scale of the problem, and the distribution of both animal and human cases across countries, regions and continents. Unfortunately, despite the severity of the disease, accurate data on which to assess these questions and to prioritize and direct public health interventions are not available for many parts of the world. This survey sought to understand the current global situation regarding the surveillance of human rabies. Data were collected from 91 countries across all continents and all categories of human rabies risk, generating the most complete and representative global data set currently available. Respondents were asked key questions about whether human rabies was a notifiable disease, how the surveillance system for human rabies operated and whether the respondent considered that the surveillance system was working effectively. Across the 91 countries from which data were collated, human rabies was a notifiable disease in all but eight. Despite international guidance, surveillance systems were very varied. Even where rabies is a notifiable disease, many countries had surveillance system judged to be ineffective, almost all of these being high and moderate rabies risk countries in Africa and Asia. Overall, 41% of the population covered by this survey (around 2.5 billion people) live in countries where there is no or ineffective rabies surveillance. The lack of robust surveillance is hindering rabies control efforts. However, whilst worldwide rabies surveillance would be improved if rabies were notifiable in all countries, many other challenges to the implementation of effective global human rabies surveillance systems remain.     

闽侯县油茶病害调查及防治措施

在对福建省闽侯县的油茶(Camellia oleifera Abel)病害全面踏查的基础上,对福建省闽侯桐口国有林场发生较严重的病害进行样地调查。共鉴定出18种主要病害,其中叶(梢)部病害14种,枝干病害3种,根部病害1种。发生较为严重且分布广泛的病害有油茶软腐病、炭疽病、煤污病、白腐病(半边疯)、桑寄生,并提出了其中5种主要病害的防治措施。     

多尺度自注意力特征融合的茶叶病害检测方法

针对茶叶病害检测面临的病害尺度多变、病害密集与遮挡等诸多问题,提出了一种多尺度自注意力茶叶病害检测方法(Multi-scale guided self-attention network, MSGSN)。该方法首先采用基于VGG16的多尺度特征提取模块,以获取茶叶病害图像在不同尺度下的局部细节特征,例如纹理和边缘等,从而有效表达多尺度的局部特征。其次,通过自注意力模块捕获茶叶图像中像素之间的全局依赖关系,实现病害图像全局信息与局部特征之间的有效交互。最后,采用通道注意力机制对多尺度特征进行加权融合,提升了模型对病害多尺度特征的表征能力,使其更加关注关键特征,从而提高了病害检测的准确性。实验结果表明,融合多尺度自注意力的茶叶病害检测方法在背景复杂、病害尺度多变等场景下具有更好的检测效果,平均精度均值达到92.15%。该方法可为茶叶病害的智能诊断提供参考依据。     

病害胁迫下玉米LAI遥感反演研究

为了在病害发生条件下进行玉米LAI的遥感估算,针对41个不同抗性的玉米自交系品种,通过人工接种方法,获得了不同病害严重程度(1～9级)的LAI数据,同时采集了地面高光谱和无人机多光谱数据,构建了K近邻算法、支持向量机、梯度提升分类树和决策分类树分类模型对病害进行分类,对玉米种质资源抗病性进行了划分。基于不同玉米病害胁迫程度分类结果,采用随机森林回归、梯度提升回归树、极端梯度增强算法、轻量梯度提升机4种机器学习模型对玉米LAI进行反演,讨论了不同模型在病害胁迫下的鲁棒性。研究结果表明,对不同生育期玉米病害程度进行划分,基于地面高光谱识别精度分别为84.72%(梯度提升分类树)、47.67%(支持向量机)、55.05%(K近邻算法)、83.02%(决策分类树)。基于病害分类结果,本文利用无人机多光谱数据估算了不同病情等级胁迫下的玉米LAI。构建了4种集成学习模型对不同病情等级的LAI进行估算,4个LAI反演模型的总体反演精度(rRMSE)分别为：19.11%(梯度提升回归树)、15.94%(轻量梯度提升机)、14.51%(随机森林回归)和15.45%(极端梯度增强算法)。其中极端梯度增强算...     

基于双变量同化和交叉小波变换的冬小麦单产估测

为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度,利用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)将CERES-Wheat模型模拟的0～20 cm土壤含水率和叶面积指数(LAI)与遥感观测的条件植被温度指数(VTCI)和LAI进行同化,同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期,通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重,进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明,在样点尺度,经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势;在区域尺度,无论是否同化,经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期,同时发现,同化有助于对关键生育时期的特征提取;相较于未同化构建的估产模型,经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%,决定系数为0.50,平均相对误差为10.58%,精度略有提升,且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致,因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高,可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。     

作物病害智能诊断与处方推荐技术研究进展

由“植物诊所”形成的电子病历为作物病害处方推荐提供了新的思路。如何高效地挖掘电子病历数据并辅助作物病害处方推荐,目前还是亟待解决的研究热点问题。在总结和整理现有国内外研究文献的基础上,对基于显微图像的作物病害病菌孢子识别、基于光谱的作物病害诊断、基于电子病历的作物病害处方推荐等作物病害诊断与处方推荐关键技术进行了系统分析与讨论。综述结果表明,围绕作物病害病菌侵染过程,以智能化处方推荐需求为导向,开展基于电子病历数据挖掘的作物病害处方推荐研究,将成为一个研究重点。针对作物病害处方推荐过程中,存在由于作物病害致病机理复杂、作物品种及病害种类多、病害病症动态变化且特征多等特点和难点,研究基于电子病历数据挖掘的作物病害致病机理解析、诊断推理、智能化处方推荐及其应用策略,将是研究的重大方向;探索基于知识图谱分析、大数据挖掘和机器学习算法推理等关键技术的作物病害电子病历数据挖掘分析研究,从区域宏观视角可视化解析作物病害致病机理及其与特征间的关联关系,面向实际应用场景实现基于诊断推理的单一作物病害处方推荐、基于语义匹配的多种作物多种病害处方推荐,具有更大的实际意义。     

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index, LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs, TWSO)与LAI_max的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法优化与LAI_max相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAX...     

基于纹理-颜色特征与植被指数融合的冬小麦LAI估测

准确、快速、无损估测叶面积指数(LAI)对于冬小麦生产管理具有重要意义。利用无人机搭载Prime ALTUM多光谱相机获取冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期多光谱图像,利用LAI-2200C型植物冠层分析仪获取地面LAI数据。通过Pearson相关性分析筛选出25个植被指数,并提取植被指数影像中8种纹理特征：对比度(CON)、熵(ENT)、方差(VAR)、均值(MEA)、协同性(HOM)、相异性(DIS)、二阶矩(SEM)和相关性(COR),以及3种颜色特征：一阶矩(M)、二阶矩(V)和三阶矩(S),再分别利用多元逐步回归模型(MSR)、支持向量回归模型(SVR)和高斯过程回归模型(GPR)构建冬小麦LAI估测模型。结果表明：相对于考虑单一类型变量,考虑结合纹理特征和颜色特征进行估测时模型精度更高;3类模型中,GPR模型估测冬小麦LAI的精度最高;所有模型中,基于纹理-颜色特征与植被指数融合的GPR模型估测冬小麦LAI精度最高(决定系数R²为0.94,均方根误差(RMSE)为0.17 m²/m²,平均绝对误差(MAE)...     

基于WGAN和MCA-MobileNet的番茄叶片病害识别

针对番茄病害识别模型参数量大、计算成本高、准确率低等问题,本文提出一种基于多尺度特征融合和坐标注意力机制的轻量级网络（Multi scale feature fusion and coordinate attention MobileNet, MCA-MobileNet）模型。采集10类番茄叶片图像,采用基于Wasserstein距离的生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial networks, WGAN）进行数据增强,解决了样本数据不足和不均衡的问题,提高模型的泛化能力。在原始模型MobileNet-V2的基础上,引入改进后的多尺度特征融合模块对不同尺度的特征图进行特征提取,提高模型对不同尺度的适应性;将轻量型的坐标注意力机制模块（Coordinate attention, CA）嵌入倒置残差结构中,使模型更加关注叶片中的病害特征,提高对病害种类的识别准确率。试验结果表明,MCA-MobileNet对番茄叶片病害的识别准确率达到94.11%,较原始模型提高2.84个百分点,且参数量仅为原始模型的1/6。该方法较好地平衡了模型的识别准确率和计算成本,为番茄叶片病害的现场部署和实时检测提供了思路和技术支撑。