动物疫病预防控制中应用动物疫病监测的作用

新时期下,随着我国市场经济体制的不断完善,居民生活质量获得显著改善,对动物产品的需求量持续增加,带动了水产养殖以及畜牧养殖业的快速发展,但是在动物养殖中,如果发生重大疫情,不仅会对养殖户造成巨大经济损失,还会对当地养殖业发展带来阻碍。本文主要针对动物疫病预防控制中应用动物疫病监测的作用进行分析和探究,希望给予我国相关行业以些许参考和借鉴。     

无人机可见光遥感影像的农作物信息提取及验证

为实现无人机遥感农作物类别的快速识别提供参考,以贵定县马场河乡马长河村部分耕地遥感影像作为研究对象,采用无人机采集地面农作物遥感影像,分析农作物之间纹理和色彩特征差异,对农作物的类型及面积信息进行提取和检验,获取不同种类农作物的种植基本信息。结果表明:利用色彩纹理特征组合对大豆、水稻和玉米种植信息的提取结果误差分别为7. 01%、9. 71%和1. 75%,提取效果较好。可为农作物分类提取提供参考。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点，探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像，经过光谱预处理和特征工程后，采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合，基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法，建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve，AUC)分别为0.883 0和0.912 0，分类准确率均超过95%；提取出698和762 nm的特征波长组合，基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率，证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究

针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。     

农业农村部派出工作组督导重大病虫害防控

3月25日,农业农村部派出工作组,赴河南、重庆、四川、贵州、陕西等5省(市)开展督导调研,重点调查了解小麦条锈病和草地贪夜蛾发生情况,督促指导各地落实监测防控措施,针对存在的主要问题研究对策建议。     

播种机播种质量监测系统研究 —基于嵌入式Linux和ZigBee

精量播种机在工作过程中存在漏播、重播及阻塞等情况,为了进一步提高精量播种机的播种精度及播种质量的监测效率,在播种机监测系统设计过程中引入了嵌入式Linux系统和Zigbee网络,采用光纤传感器、报警装置及显示屏等组成一套高精度的播种质量监测系统,实现对播种质量有效地监测。为了验证系统的可行性,对系统的通信性能、监测的准确性及安装系统后播种机的播种质量进行了测试,结果表明:监测系统具有较高的灵敏性和精度,可以有效地提高精量播种机的播种质量和水平。     

A型流感病毒分型基因芯片在流感病毒各亚型监测中的应用

为验证自行研制的A型流感病毒分型基因芯片方法在实际中的应用效果,了解A型流感病毒各亚型在我国不同地区和不同宿主中的分布情况,对我国20个地区、不同宿主源(鸡、鸭、鹌鹑、鸽子、猪、人等)拭子和组织样品共16 852份进行了检测。利用自行研制的A型流感病毒分型基因芯片方法,对样品进行RNA提取、多重不对称RT-PCR扩增、芯片杂交、洗涤和扫描分析;同时将基因芯片检测阳性的样品,用普通RT-PCR扩增后进行序列测定。结果显示:利用该方法检出阳性样品2 582份,总检出率为15.32%(2 582/16 852),共检测到H1N1、H2N9、H3N2、H4N6、H5N1、H7N1、H7N9、H9N2、H10N5、H16N3等10个亚型,且均与阳性样品测序结果一致。结果表明,该方法可准确检测不同地区、不同宿主中的A型流感病毒不同亚型。同时,该方法能在同一张芯片上准确鉴定A型流感病毒的多种亚型,解决了其他常规方法无法检测已发现和可能发生变异的所有亚型的棘手问题,从而为A型流感诊断和分子流行病学监测提供了一种新技术。     

国内外奶牛疫病预警监测技术发展现状

为了解国内外奶牛疫病预警技术及其应用现状，归纳了奶牛疾病的预警要求，分析了国内外8种疫病预警技术的发展现状及其在奶牛养殖中存在的局限性。一是兽医巡检预警技术：该技术较为成熟，但不能满足大规模养殖牛场迅速、高效预警的需求。二是奶样体细胞数测定技术：可初步诊断隐性乳腺炎，但需要额外细菌培养和检测确诊。三是奶牛群体改良测定技术：以监测生产性能为主，仅可预警奶牛乳腺炎及酮病。四是计步器及发情、反刍项圈预警技术：同时具备发情与反刍监测功能，但仅适用于牛群的发情与反刍监测。五是大数据挖掘技术：在数据库基础上，利用各种模型或算法预测传染病的发生和发展，但预警效率受限。六是智能化体温连续远程监测及预警技术：可预警口蹄疫等重大传染病，但无法完全替代临床诊断，不能监测病原微生物。七是基于AI和群体热成像的奶牛行为分析技术：可以监视记录奶牛行为与温度特征，锁定病畜，但对发病初期无异常行为的牛只无效。八是生物气溶胶激光光谱测量技术：通过检测病原微生物种类和浓度，达到预警疫病的目的，目前主要用于军方监测人类重大疫病。未来的奶牛疫病预警技术需要进一步相互结合、取长补短，充分利用大数据、物联网等新兴技术进行奶牛重大疫病预警诊断。本文为预警监测技术的本地化发展提供了参考。