松阳县古松树的松材线虫病现状调查与分析

古松树是历史的见证,是文化的承载,其保护工作具有重要意义,但因松材线虫的传播侵染,其生存状况不容乐观。本研究以松阳古松树为对象,基于分子检测技术,对其松材线虫病现状进行了调查与分析。结果表明,有12个乡镇近60%的古松树均已感病,疫情较为严重,需及时开展抗病保护工作。     

不同送风和载物方式作用下冲击式速冻设备中虾仁冻结过程的比较

以明虾虾仁为研究对象,利用数值模拟结合实验验证的方法,研究两种送风方式(单侧送风和双侧送风)和两种载物方式(板带载物和网带载物)对虾仁冻结过程的影响,找到使虾仁冻结时间最短的送风和载物方式。研究发现:对于虾仁冻结来说,采用双侧送风+网带载物可以使虾仁表面流场流速更大,有利于提高换热效率,减少虾仁冻结时间,相对于其他送风方式和载物方式来说可缩短虾仁冻结时间的14%～25%;双侧送风有助于低速侧形成提高虾仁下表面流速的涡流,而网带载物可以避免在虾仁下侧面与网带交界处以及虾仁头部形成射流"真空区",上述均有助于提高虾仁表面风速,缩短虾仁冻结时长;但是冻结速度越快,虾仁冻结均匀性则越差。在本次实验中,虾仁内外最大温差出现在实验组D(双侧送风+网带载物),最大温差可达13.02℃。     

微流控芯片在农产品安全检测中的应用

近年来,随着食品工业的迅猛发展,国内外食品安全事故也频繁发生。开发安全可靠、便携有效的检测方法对食品安全至关重要。微流控芯片集样品前处理、分离和检测等过程为一体,实现了样品前处理和检测分析的自动化、集成化、小型化、低消耗、高效率和便携化,满足了现场、实时检测的需求。本研究对微流控芯片在食品成分、农药残留、兽药残留、食品添加剂和重金属检测中的应用进行归纳总结,为农产品安全检测提供参考。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点，已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时，需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制，禽蛋图像数据的采集成本较高，针对该问题，提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间，并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别，从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果，其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题，为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。     

基于工作过程的南疆高职院校园艺技术专业农业应用化学教学改革探析

分析了从南疆职业院校园艺技术专业农业应用化学教学中存在的问题,以提高该课程教学要求及园艺技术人才专业人才培养规格为目标,提出了对接教学领域与职业技能、职业素养,改革教学内容、课程体系、优化教学的方法和手段,为提高园艺技术专业服务育人本质,培养更多更好服务地方经济社会发展的高素质、高技能的园艺技术专业人才奠定重要的基础。     

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测*

针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F₁为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F₁值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。     

资本禀赋、技术认知与农户耕地低碳利用意愿

耕地低碳利用对于减少农业温室气体排放,促进农业持续健康发展具有积极意义。建立资本禀赋、技术认知的理论分析模型和研究假说,利用湖北省347户农户的调研数据,在测度农户资本禀赋、耕地低碳利用技术认知的基础上,采用Logit模型、中介效应模型、调节效应检验方法,就资本禀赋、技术认知与农户耕地低碳利用意愿的关系进行实证研究。结果发现,资本禀赋不仅对农户耕地低碳利用意愿在1%水平上有显著的直接正向影响,还会通过技术认知这一中介变量在1%水平上产生显著的间接正向影响,环境素养在农户自我效能认知和耕地低碳利用意愿间发挥正向调节作用。据此,建议从经济资本、社会资本、文化资本3个角度提升农户的资本禀赋,通过多种渠道提升农户对耕地低碳利用的认知水平,提高农户环境素养。     

护林防火技术在森林资源保护中的应用

合理运用护林防火技术可以提升森林资源保护工作的整体质量,推动林业不断发展。本文分析了森林火灾发生的原因,总结了护林防火技术,提出了相关应用对策,以期为减少森林火灾的发生和保护森林资源提供参考。     

稻米：一百年,一千年,一万年

大致说来,一万年前是中国稻作的起源时期,一千年前则是中国稻作传统的形成时期,而最近一百年则是中国稻作发展最快的时期。用一百年、一千年、一万年这三个大致的时间节点,全景展示中国稻米的历史、稻米对于国计民生的重要性、千百年来中国人民为解决吃饭问题所做的努力、近百年来中国稻作科技的发展与进步,展望未来稻米所可能遇到的挑战和前景。