采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

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。     

作物叶面积测量的研究进展

对作物叶面积测量理论和方法进行梳理，综述了基于单叶叶面积、单株叶面积、群体叶面积3个维度进行叶面积测量的研究进展，提出作物叶面积测量的物理原理、数学建模原理、光学特征提取原理的理论分类，从精确度、有损和无损测量2个角度分析了叶面积测量的研究进展，并对叶面积测量技术发展趋势进行展望。     

红豆田、绿豆田除草剂残留对后茬作物生长的影响

试验结果表明25%氟磺胺草醚水剂在土壤中的残留时间较长，对后茬作物影响较为严重，后茬作物苗期均出现失绿黄化等现象。当25%氟磺胺草醚水剂使用剂量为1300mL/公顷时，对玉米的出苗率有较大影响，并伴随着黄化现象。15.8%精喹禾灵乳油、330g/L 二甲戊乐灵乳油，在土壤中代谢速率较快，供试的后茬作物苗期生长正常。     

《作物杂志》简介

《作物杂志》创刊于1985年,是中国作物学会和中国农业科学院作物科学研究所主办的农业学术类期刊,连续入选全国中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国农业核心期刊。本刊主要刊登有关农作物遗传育种、种质资源、耕作栽培、生理生化、生物技术、作物模型、农田生态等方面的原创研究论文、专题综述及评述,以及作物育种、丰产等创新实用技术,农作物领域重大新技术和热点问题的科普报道。读者对象主要是从事农作物科学研究的科研人员、大专院校师生、农业技术推广和生产人员等。     

桃蛀螟和松蛀螟的外部形态学和几何形态度量学研究

[目的]桃蛀螟[Conogethes punctiferalis(Guenée,1854)]和松蛀螟(C.pinicolalis Inoue&Yamanaka,2006)是重要的农林业害虫,前者属重大蛀果害虫,为害多种果树和农作物且会造成巨大的经济损失.二者具有同域分布、外部形态和外生殖器解剖结构差异甚微等特性,不仅为区分2种害虫带了很大困扰、而且对准确预测它们的发生期也带来了困难.[方法]本研究整合应用外部形态学和几何形态度量学探索区分2种害虫的有效途径.几何形态度量学研究以前翅斑点为依据,基于地标点法使用TPSdig选取地标点,然后应用MorphoJ开展地标点数据的主成分分析.[结果]外部形态学的比较研究证实下唇须和后足的性状能够较好地区分2种害虫的雄性个体,但雌性个体不易区分;几何形态度量学分析显示基于桃蛀螟和松蛀螟地标点数据的主成分分析可有效地将2个物种区分开来.[结果]几何形态度量学在区分农林业害虫相似种类具有较显著的优势和重要的应用价值.     

《作物学报》简介

《作物学报》是中国科协主管,中国作物学会、中国农业科学院作物科学研究所和中国科技出版传媒股份有限公司共同主办的学术期刊。前身可追溯到1919年1月创办的《中华农学会丛刊》,1962年改为现名《作物学报》。主要刊登农作物遗传育种、耕作栽培、生理生化、生态、种质资源、谷物化学、贮藏加工以及与农作物有关的生物技术、生物数学、生物物理、农业气象等领域以第一手资料撰写的学术论文、研究报告、简报以及专题综述、评述等。读者对象是从事农作物科学研究的科技工作者、大专院校师生和具有同等水平的专业人士。     

基于多分类器DS证据理论融合的水果识别研究

针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。     

基于LCA与AVC的乡村景观特征识别与评价研究 ——以潜山市黄铺村为例

对乡村景观进行特征识别及景观评价,可以更好地了解乡村景观特征及资源,找出乡村景观资源发展的优劣,实现其特色化发展.该研究运用地理信息系统对乡村景观进行特征识别,绘制乡村景观特征分区图,再基于AVC理论构建乡村景观综合评价体系,运用定量和定性相结合的方法确定指标分值,得到综合评价结果,并以潜山市黄铺村为例,进行了较为完整的景观特征识别与综合评价研究.结果表明,黄铺村具备良好的乡村旅游条件,其社会吸引力和环境承载力较高,但经济生命力相对较低,有待进一步提升.研究结果可为黄铺村景观评价及制定有针对性的乡村规划提供科学依据.     

根瘤菌的分类、鉴定及应用技术研究现状

豆科植物(legumines)作为重要的粮食及经济作物,一直以来被广受重视。根瘤菌(Rhizbium)是一类普遍存在于土壤中的革兰氏阴性杆菌,可与豆科植物形成共生固氮体系,不仅可以提高植物的产量而且对周边生态环境无影响。根瘤菌与豆科植物的共生体系是生物固氮效率最高的,占生物固氮总量的65%以上。深入研究这种共生固氮体系对中国农业的可持续发展具有重要意义。近年来,越来越多的学者参与到根瘤菌的分类、鉴定以及应用技术的研究。本文主要从根瘤菌的分类、形态水平、生理生化水平、细胞组分、核酸分子水平的鉴定和根瘤菌的应用等方面进行了综述,为根瘤菌的实际应用提供参考依据。     

覆盖作物翻压对华北平原春玉米产量和土壤养分的影响

冬季覆盖作物-春玉米种植模式是减缓华北平原冬小麦减少导致的耕地裸露及其环境影响的新型农业生产方式,但其翻压后对华北平原下一季春玉米生长季作物产量和土壤养分及微生物学性质的影响研究鲜见。本研究以华北平原冬闲田-玉米(WFM)为对照,设置毛叶苕子-玉米(VrM)、二月兰-玉米(OvM)以及冬油菜-玉米(BcM)3个覆盖作物处理,通过盆栽试验研究了冬季种植覆盖作物翻压对玉米生长季土壤理化性质、微生物量和玉米生长特性的影响。结果表明:(1)翻压覆盖作物显著提高了玉米产量以及作物养分吸收量。与WFM处理相比,OvM处理秸秆产量和籽粒产量提高幅度最大,分别为33.3%和35.5%(P0.05);BcM处理地上部氮、磷、钾和地下部磷素吸收量显著提高(P0.05),分别为30.7%、74.7%、57.6%和171.4%。(2)翻压覆盖作物能显著提高0～10和10～20 cm土层有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、全氮和全钾含量(P0.05)。此外,翻压覆盖作物能显著降低玉米幼苗期土壤NH_4~+-N和NO_3~--N含量(P0.05),范围为0.50～3.52和21.40～33.13mg·kg~(-1)。(3)在玉米的不同生育期,覆盖作物翻压处理的SMBC、SMBN和SMBP均显著高于冬闲处理(P0.05)。综合翻压覆盖作物对华北平原玉米产量及土壤理化性质和微生物量含量的影响,华北平原冬油菜-玉米和二月兰-玉米轮作模式效果较好。