超甜玉米品种桂甜 171 高产栽培技术

桂甜171是广西壮族自治区农业科学院玉米研究所2018年审定的超甜玉米新品种,籽粒黄白色,丰产、稳产性好,秃尖小,审定编号:桂审玉2018035号。对该品种的特征特性及关键栽培技术进行介绍,为该品种的大面积推广及生产应用提供依据。     

基于卷积神经网络的小麦产量预估方法

小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。     

基于PLSA和颜色命名的小麦图像分割方法

为减少大田环境下光照不足对小麦图像分割的影响,以及提升小麦图像中偏黄叶片的提取效果,提出了将白平衡调整、局部同态滤波预处理和基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的颜色命名算法相结合用于小麦图像分割的方法。首先,对大田采集的小麦图像进行白平衡调整,得到准确无偏色的图像;然后对光照不足的图像在HSI彩色模型下对亮度分量I进行局部同态滤波处理,以减少光照不足对图像的影响;最后在RGB彩色模型下基于PLSA模型构建的颜色名RGB值字典,提取图像中绿色和黄色像素点对应区域作为目标区域。结果表明,经白平衡调整后F1值提高1.61个百分点;光照不足图像经局部同态滤波处理后F1值提高12.43个百分点,分割效果明显提升;所提方法对绿色、叶片偏黄及光照不足的小麦图像分割的F1值分别为96.39%、97.29%和96.22%,均达到了较好的分割效果;所提方法与K-means聚类算法相比,虽点状噪音和细小孔洞相对较多,但在分割叶片偏黄小麦上F1值提高4.42%,整体分割效果较好,且稳定性强。     

无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法

传统算法在进行传输感知图像的模糊处理时,对模糊隶属函数的计算不准确,因此图像处理峰值信噪比低。针对这一问题,提出无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法。检测传输感知图像的模糊边缘信息;计算传输感知图像的模糊隶属函数;实现传输感知图像的模糊处理。仿真实验结果表明,设计的模糊处理算法传输感知图像处理峰值信噪比最高可达37.04 dB,对照组最高为23.05 dB,设计的模糊处理算法模糊处理能力更强,可以实现对传输感知图像的高质量模糊处理。     

超脉冲CO2点阵激光联合皮下分离术治疗面部痤疮凹陷性瘢痕疗效观察

目的探讨超脉冲CO_2点阵激光联合皮下分离术治疗面部痤疮凹陷性瘢痕的效果。方法选取面部痤疮凹陷性瘢痕患者80例,随机分为治疗组和对照组各40例,治疗组采用皮下分离术联合KL型CO_2点阵激光治疗,对照组采用单一KL型CO_2点阵激光治疗。分析治疗后2组患者色素沉着、瘢痕面积、临床疗效、不良反应发生情况。结果与治疗前相比,治疗后2组患者色素沉着、瘢痕面积均显著减小(P0.05),治疗组效果优于对照组(P0.05);治疗组总有效率(85.0%)显著高于对照组(60.0%)(P0.05);治疗组不良反应发生率(40.0%)高于对照组(25.0%),但组间比较差异统计学无意义(P0.05)。结论超脉冲CO_2点阵激光联合皮下分离术治疗面部痤疮凹陷性瘢痕的效果较单一采用超脉冲CO_2点阵激光治疗效果好,不良反应发生率低,值得临床推广应用。     

基于转录组测序开发糜子SSR标记

【目的】 以6份不同地理来源的糜子资源为试验材料,基于前期转录组测序获得的1 000对SSR引物,选出200对进行多态性检测,以期构建一批可以准确评估糜子种质遗传差异的分子标记。【方法】 用Primer Premier 5.0软件设计引物,改良CTAB法提取DNA,PCR扩增DNA和聚丙烯酰胺凝胶电泳筛选引物多态性;用PowerMarker 3.25和PopGen 1.32计算遗传多样性参数。【结果】 200对引物中97对呈单态性,80对呈多态性。单碱基序列重复引物有20对,10对具多态性,其重复基元是A（50%）和T（50%）。二碱基序列重复引物有36对,15对具多态性,其碱基重复类型有7种（AG最多,TC、GC和GA次之,CA、TA和AC最少）。三碱基序列重复引物有144对,55对具多态性,其碱基重复类型有24种（GGC、GCG和GCC最多,GAA、GCT和CGC等次之,ACC、AGG、CAG、CGT、AAG、AAC、TCG、CGA、ATT、CAA和CCA最少）。就引物分辨率(Rp)值而言,1—3碱基序列重复引物分别为0.67—4.67（平均2.07）、1.33—4.33（平均2.73）和0.67—4.00（平均1.83）。基于Rp值分析SSR分布频次,发现80个标记分布在5个区间：0—1、1—2、2—3、3—4和4—5,分别包含17（21.25%）、36（45.00%）、11（13.75%）、14（17.50%）和2个（2.50%）。就$\overline{\text{Rp}}$值而言,1—3碱基序列重复引物分别为0.33—0.67（平均0.51）、0.40—0.78（平均0.59）和0.33—0.83（平均0.59）。单碱基序列重复标记共检测到22个等位变异,每个位点为2—3个（平均2.2000）,其中8个和2个位点分别具2和3个变异;二碱基序列重复标记共检测到38个等位变异,每个位点为2—3个（平均2.5333）,其中7个和8个位点分别具2和3个变异;三碱基重复标记共检测到136个等位变异,每个位点为2—3个（平均2.4727）,其中29个和26个位点分别具2和3个变异。就多态性信息含量而言,1—3碱基序列重复引物分别为0.3750—0.5355（平均0.4293）、0.2392—0.7438（平均0.4293）和0.2392—0.7438（平均0.3989）。就多样性指数而言,1—3碱基序列重复分别为0.6365—1.0776（平均0.7497）、0.5623—1.0986（平均0.8339）和0.5623—1.0889（平均0.8312）。【结论】 基于转录组测序结果,检测200对SSR引物的多态性,发现177对（88.5%）可以扩增出完整条带,其中80对具多态性,多态率为40%。     

超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱法鉴定羊尿液中安乃近的代谢物

采用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱法(UPLC/Q-TOF MS),结合全信息串联质谱(MSE)和质量亏损过滤(MDF)技术,在给药后24 h内的羊尿液中检测和鉴定了安乃近的7种代谢物(M1-M7),并根据代谢物的碎片离子特征,对代谢物进行结构初步鉴定和质谱裂解途径推测。代谢物M1、 M4、 M6、 M7被鉴定为MAA、 AA、 FAA和AAA,代谢物M2、 M3及M5被首次检测并初步鉴定为MAA和AA的羟基化产物。本实验建立了羊尿液中安乃近代谢物的实用、高效检测鉴定方法,检测和初步鉴定出7种代谢产物,为确定安乃近在羊体内的代谢途径提供了基础。     

一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用

针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。