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。     

基于超星学习通的混合式教学模式应用研究——以发酵工程课程为例

为了提高发酵工程课程的教学质量和教学效果,针对发酵工程课程的内容和特点,将互联网+技术与教学相结合,进行了基于超星学习通平台的混合式线上线下教学方式的改革,结果表明:在增强了学生自主学习能力的同时,也促进了教师的自我提升。     

Comparison of estimators and feature selection procedures in forest inventory based on airborne laser scanning and digital aerial imagery

Digital maps of forest resources are a crucial factor in successful forestry applications. Since manual measurement of this data on large areas is infeasible, maps must be constructed using a sample field data set and a prediction model constructed from remote sensing materials, of which airborne laser scanning (ALS) data and aerial images are currently widely used in management planning inventories. ALS data is suitable for the prediction of variables related to the size and volume of trees, whereas optical imagery helps in improving distinction between tree species. We studied the prediction of forest attributes using field data from National Forest Inventory complemented with ad hoc field plots in combination with ALS and aerial imagery data in Aland province, Finland. We applied feature selection with genetic algorithm and greedy forward selection and compared multiple linear and nonlinear estimators. Maximally around 40 features from a total of 154 were required to achieve the best prediction performances. Tree height was predicted with normalized root mean squared error value of 0.1 and tree volume with a value around 0.25. Predicting the volumes of spruce and broadleaved trees was the most challenging due to small proportions of these tree species in the study area.     

气力式1JH-2型秸秆深埋还田机设计与试验

针对东北黑土区合理耕层构建秸秆深埋还田的技术要求,实现虚实并存合理耕层结构,研制了气力式1JH-2型秸秆深埋还田机,能够一次完成破茬、秸秆捡拾粉碎、开沟碎土、行间深松、秸秆深埋、覆土镇压等功能。机具主要由传动系统、破茬装置、捡拾粉碎装置、气力输送装置、开沟装置、覆土装置、镇压装置等组成。其关键部件是气力输送装置,应用离散元气固耦合数值模拟法对秸秆在气力气力输送装置中不同转速下的运动过程进行了数值模拟研究,得到了秸秆和气流输送气固耦合的运动规律。正交试验结果表明,机具运行最优参数组合为开沟装置转速215 r/min,风机转速1 850 r/min,机具作业速度3.0 km/h。田间试验表明,在最优参数组合条件下,秸秆深埋率为94%,秸秆粉碎合格率为94.2%,碎土率为95.4%,满足了东北黑土区秸秆深埋还田技术指标要求,为秸秆深埋还田机的改制和评价提供参考。     

气力式秸秆深埋还田机输送装置设计与试验

针对合理耕层构建技术指标要求，设计了气力式秸秆深埋还田机输送装置。其主要结构参数为：输送管截面为0.2m×0.2m方形管；叶轮直径为0.55m，叶轮宽度为0.17m，进气口直径为0.26m，风机壳宽度为0.2m；螺旋轴直径为0.09m，螺旋叶片外径为0.25m，螺距为0.2m，螺旋叶片厚度为0.003m，螺旋外径与输送管内表面间隙为0.005m。通过玉米悬浮速度试验测得，长度为10cm玉米秸秆上、中、下部分悬浮速度分别为10.4、12.3、12.7m/s，平均值为11.9m/s，试验结果与仿真误差为7%。基于气固耦合理论，通过CFD-DEM气固耦合法对输送装置内的气固两相流模拟研究，表明弯角30°、转速为1800r/min时输送管道中，秸秆最小速度为5.21m/s，所对应的气流速度为17~27m/s，出口处玉米秸秆速度为6.06m/s，气流速度为2~27m/s，秸秆输送效果最佳。田间试验结果表明，气力输送装置性能参数最优组合为：风机转速1800r/min，秸秆覆盖量1.2kg/m2，叶片弯角30°。田间验证试验得深埋合格率为93.2%，有效提高了深埋质量。     

基于深度卷积神经网络的小麦赤霉病高光谱病症点分类方法

为快速、高效地利用高光谱成像技术诊断小麦赤霉病病症,分析了卷积层结构与光谱病症特征的关联性,并重点研究了高光谱的像元分类建模方法。首先,基于深度卷积神经网络的2种典型结构,构建了不同深度的卷积神经网络,比较了小麦赤霉病高光谱数据点集的训练和测试结果。结果显示:Visual Geometry Group(VGG)结构随着网络深度的增加,模型损失值不断下降;残差神经网络(ResNet)结构随着深度增加,损失值没有明显降低,说明ResNet网络的深度与模型性能无关。从测试集评测模型泛化性可知,具有4个基础单元模块的22层VGG网络在所有深度卷积模型中最优,其建模和验证准确率远高于传统的支持向量机(SVM),分别为0.846和0.843,测试集准确率为0.742。以VGG为基础单元构建的深度神经网络,能有效提取小麦赤霉病病症的高光谱特征。研究结果可为大尺度小麦赤霉病的智能成像诊断提供理论基础。     

机器学习及其在农业中应用研究的展望

机器学习是一种面向机器的数据分析方法,自动化机器学习的研究促进了人工智能的发展。大数据的快速积累,促进了机器学习算法的井喷式发展。如何选择合适的机器学习算法解决行业问题,成为了当前应用的难点。笔者整理了机器学习新材料,对各种机器算法的特点和算法之间的差异,进行了仔细的梳理,总结了各种算法的需求背景和优缺点,以及主要的应用场合。在此基础上,分析了机器学习在农业应用的案例,综述了机器学习在农业应用,指出了目前存在的发展瓶颈,并提出了进一步研究应用的建议。     

基于深度学习服务的遥感影像农作物分类系统设计

【目的】深度学习在图像分类方面效果显著,但对机器的硬件配置要求高,将深度学习的技术应用于作物分类的同时,降低客户端的IT成本,开发基于深度学习服务的遥感影像农作物分类系统。【方法】系统采用C/S架构,服务器端部署Caffe的深度学习框架,通过PaaS提供计算服务,统一处理客户端模型训练、影像分类等任务;客户端提供用户界面,负责数据输入、结果解析和可视化操作;客户端和服务器之间通过异步RPC实现网络通信,利用FTP进行数据的上传和下载;考虑到农作物分类在实际应用中的时效性,系统还提供了一个简化的Alexnet模型,在保证分类精度的前提下加速了模型的收敛速度。【结果】通过对采集的428144个农作物样本数据集的应用表明,服务器训练的时间比单机训练缩短了近3倍,该系统不仅能够快速地完成深度学习模型训练的任务,还能实时准确得到遥感影像的农作物分类结果。【结论】该研究进一步推动了深度学习在农业分类方面的应用,同时为遥感技术在农业应用中的发展、农作物面积统计工作和对农业资源进行优化配置提供了重要的科学指导。     

高通量测序鉴定柑橘黄化脉明病毒诱导柠檬差异表达microRNA

柑橘黄化脉明病毒(Citrus yellow vein clearing virus,CYVCV)是我国新发生的危害柠檬的重要病毒。本研究对接种和未接种CYVCV的柠檬叶片样品进行了高通量小RNA测序,以甜橙基因组作为参考,采用生物信息学软件进行miRNA鉴定和靶基因预测。结果显示CYVCV侵染对13个保守miRNA和12个新鉴定的非保守miRNA的表达具有调控作用,对这些差异表达miRNA的靶基因进行预测和功能分析的结果显示,保守miRNA的靶基因功能在植物逆境反应及光合作用和能量代谢相关通路中具有明显的富集现象,推测与CYVCV侵染柠檬植株及诱导病害症状表现有关,而多数新鉴定的非保守miRNA的靶基因功能未能注释到KEGG通路。采用实时荧光定量PCR对部分miRNA的表达水平进行了分析,结果表明miRNA的表达水平在接种CYVCV后30～90d呈时间动态变化。研究结果为进一步揭示CYVCV与柠檬互作机制提供了重要信息。