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【目的】鉴定并描述发生在湖南慈利的一种为害茶树根茎部的茶树害虫,以期明确其种名并为生产防治提供依据。【方法】采用形态学及DNA条形码技术对其进行物种鉴定,进一步对其生物学进行记录和描述。【结果】通过形态学和分子生物学研究,该虫被鉴定为东方行军蚁(Dorylus orientalis westwood,1835)。该虫蛀食茶树根茎部皮层进行为害,被害茶园形成多处缺株,产量损失大,严重影响茶树的生长和产量。【结论】东方行军蚁是一种新记录的茶树害虫,具有虫体较小、繁殖力强、为害具有隐蔽性的特点,可采取灯光诱杀、毒饵诱杀和化学防治等措施进行防治。 相似文献
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研究工作将针对现阶段我国田间玉米的病害防治技术应用做出相应的探索和阐述,并且会结合现阶段田间
玉米主要遇到的病害问题进行相应的研究与方法的提出,希望能够通过该方法的应用为后续的田间玉米病害防治工
作开展提供一定的帮助与参考。 相似文献
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采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
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苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源,进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率,提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型:P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集,然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练,选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型,通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化,最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明,推迟下采样可以增强模型特征提取能力,拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度,引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病... 相似文献
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玉米在北方地区有着悠久的种植历史,同时也是重要的粮食性作物和经济类作物,在食品加工、饲料行业、化工、医药等方面有着广泛的应用。玉米适应能力相对较强,能够在绝大部分地区生长和发育,深受人们的喜爱。当前随着河北省承德县农业产业结构的调整力度不断加大,再加上地处山区地带,适合种植其他作物的土地相对较少。为了更好的帮助农民群众获得较高的收益,需要在广大基层地区推广应用高产种植技术,并在技术应用期间认真落实常见病虫害的流行病学调查,掌握病虫害的发生流行规律和流行现状,提前采取措施进行有效的防范,确保在短时间内控制病情,保证玉米的产量和品质。本文主要结合实际工作经验,首先探讨了玉米高产种植技术要点,然后论述了常见病虫害的防治措施,希望通过研究对更好地控制病虫害的发生流行,确保玉米获得高产稳产有一定帮助。 相似文献