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。     

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。     

不同温度下TMV侵染枯斑三生烟的LncRNA差异表达

【目的】 筛选不同温度下烟草花叶病毒（Tobacco mosaic virus,TMV）侵染后枯斑三生烟（Nicotiana tabacum var. Samsun NN）差异表达的长链非编码RNA（long non-coding RNA,lncRNA）,研究lncRNA在枯斑三生烟抗性反应中的作用。【方法】 N基因的温度敏感性使枯斑三生烟在25℃时具备对TMV的抗性、在31℃抗性丧失,在这两个温度条件下对枯斑三生烟接种TMV和磷酸盐缓冲盐水（phosphate buffered saline,PBS）,48 h后提取系统叶总RNA,构建链特异性文库后进行深度测序。对测序结果进行过滤后利用HTSeq将有效数据与近缘品种TN90（N. tabacum var. TN90）基因组比对,筛选得到lncRNA后利用FPKM法估计lncRNA的表达水平。通过edgeR筛选差异表达lncRNA（differentially expressed lncRNA,DElncRNA）,并利用qRT-PCR技术对这一结果进行验证。通过共定位及共表达分析预测DElncRNA的靶基因,通过参考基因组注释、GO和KEGG富集分析研究靶基因的功能。【结果】 4个处理共12个样本经lncRNA-seq各测得约8 000万条clean reads,共获得4 737条已知lncRNA、40 169条新lncRNA。其中64个lncRNA在不同温度条件下TMV侵染后存在差异表达,qRT-PCR测定结果显示这些lncRNA的测序正确率在80%左右,表明本研究所得测序数据具备较高的可信度。对DElncRNA进行靶基因预测,发现一些基因同时被25℃下调和31℃上调的DElncRNA靶向。靶基因注释功能丰富,主要参与植物抗病、激素和代谢等生理过程。部分可能与激素通路相关的lncRNA,在25℃下TMV侵染时呈现下调趋势,而在31℃下TMV侵染则呈现上调趋势。GO富集分析显示靶基因主要参与构成膜、囊泡等组分,具备钙、钾离子通道抑制剂活性等分子功能,使相应离子得以转运引发随后的反应,同时也参与发病、抗原加工和呈现、细胞分裂素代谢等生理过程。KEGG分析发现靶基因显著富集在植物激素信号转导通路,25℃下调和31℃上调的DElncRNA靶基因同时富集在激素信号传导、ABC运输蛋白、苯丙烷类生物合成等通路。【结论】 不同温度（25℃和31℃）条件下TMV侵染枯斑三生烟后,长链非编码RNA差异表达,DElncRNA通过作用于激素信号传导、物质转运等过程参与寄主系统获得性抗性反应。研究结果可为揭示植物系统获得性抗性中lncRNA的调控功能以及新型抗病毒技术开发提供依据。     

基于主成分和隶属函数分析的高粱品种耐深播性综合评价

采用盆栽试验,分别设置1、3、5、7 cm播深,对34个高粱品种在不同播深下的出苗率、幼苗形态和幼苗干物质量进行分析,筛选耐深播性鉴定指标,综合评价高粱品种的耐深播性。研究结果表明,随着播种深度的加大,出苗率、苗长、根长、根数和苗重均呈下降趋势,3、5、7 cm与1 cm播深上述指标测定值的比值分别为0.84～0.60、0.96～0.75、0.83～0.53、0.88～0.64和0.95～0.85;中胚轴长、根重和根冠比呈上升趋势,3、5、7 cm与1 cm播深上述指标测定值的比值为1.52～3.30、1.10～1.25和1.17～1.50;胚芽鞘长在播深间差异不显著。主成分分析结果表明,前4个主成分的累积方差贡献率为77.647%,相对根冠比、相对根长、相对中胚轴长和相对出苗率载荷量最大,将其作为高粱耐深播性筛选的主要指标并计算隶属函数值。根据隶属函数值对高粱品种进行聚类分析,结果显示,34个高粱品种可聚为3类,晋粱白2号等11个品种为耐深播品种,红青壳等14个品种为中等耐深播品种,吉品609等9个品种为深播敏感品种。品种间耐深播性差异明显,杂交种较常规种耐深播性强。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

黄瓜花叶病毒浙江白术分离物全基因组序列测定与分析

正白术(Atractylodes macrocephala Koidz.)为菊科(Compositae)苍术属(Atractylodes)多年生草本植物,其根茎入药具补脾健胃、燥湿利水、止汗安胎等功效,在我国广泛栽培,并以于术(浙江临安于潜)品质最佳[1]。近年来白术生产由于品种单一,长期连作等因素导致病毒病害日趋严重。据报道,黄瓜花叶病毒(Cucumber mosaic virus,CMV)~([2])、蚕豆萎蔫病毒2号(Broad bean wilt virus 2,