“基于低空遥感的南方水稻油菜追肥变量管理技术与装备”进展

正浙江大学承担的子课题"基于低空遥感的南方水稻油菜追肥变量管理技术与装备",自主研制了8 kg任务载荷的折叠式八旋翼无人机及专用飞控系统,该专用飞控系统采用DSP与ARM的双MCU(微控制单元)结构,通过中央MCU的PID闭环控制实现前进、后退、升降等动作。开发了RGB和多光谱成像融合的无人机遥感平台,由全方位自适应云台搭载RGB相机、25波段多光谱相机和数字图传,具有照度信息的POS系统,可实现作物长势、养分、病害等信息的高效获取。在浙江省诸暨市安华     

基于纹理特征与植被指数融合的水稻含水量无人机遥感监测

含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（2）与RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数NDSI_771,611实现了更好的预测精度（R²=0.68，RMSEP=0.039，rRMSE =5.24%）；（3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（R²=0.86，RMSEP=0.026，rRMSE=3.51%），预测误差RMSEP分别减小了16.13%和18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。     

深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望

精确测量植物表型是深入分析表型-基因-环境互作关系,了解植物生理过程的前提和基础,也是培育良种和提升现代农业生产精准管控的关键。伴随高通量植物表型测量与分析技术的不断发展,以深度学习为代表的人工智能方法在植物表型研究与应用中取得了一系列重要进展。为系统阐述相关研究最新成果和热点问题,该研究首先概述了植物表型与深度学习方法的背景;随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管理的表型分析等方面综述了深度学习在植物表型交叉研究的进展;最后提出了未来深度学习和植物表型交叉融合研究与应用中亟需解决的问题,并展望了植物表型研究智能化的发展前景。     

基于快速叶绿素荧光技术的油菜冠层生化参数垂直异质性分析

准确获取作物冠层生化信息对监测作物生长和指导精准施肥具有重要意义。现有的作物生化参数的垂直分布研究以高光谱遥感反演为主,缺乏与光合生理的联系。本研究主要探究了不同氮素处理水平下油菜苗期冠层内的叶绿素、类胡萝卜素、干物质和水分等生化参数的垂直分布变化特性,同时利用快速叶绿素荧光技术测定了叶片的光合性能,并通过线性回归分析和主成分分析进一步剖析了荧光响应与生化参数的内在联系。试验结果表明：（1）苗期中期油菜冠层的叶绿素含量、类胡萝卜素含量、干物质和水分含量均呈抛物线型的非均匀垂直分布,而叶绿素与类胡萝卜素的比值具有与其他生化参数不同的垂直分布模式,其随着叶位升高和施氮量的增加逐渐下降,与推动力DF_Total、电子链末端量子产额φ_Ro等荧光参数的垂直分布模式相同;（2）荧光参数,特别是DF_Total,对油菜叶片叶绿素与类胡萝卜的比值、叶绿素和干物质含量具有较强的评估能力;（3）缺氮会降低苗期油菜叶片的光系统I和II（PSI和PSII）性能,通过最大光化学效率φ_Po等荧光参数可对氮素胁迫进行诊断;而不同叶位叶片在PSI性能即电子末端传递效率上具有显著差异,通过DF_Total可有效表征冠层生化参数的垂直异质性。上述结果表明,应用快速叶绿素荧光技术对作物进行生化信息的垂直异质性监测具有可行性,可为指导精准施肥和提高优质优产提供新思路和技术支撑。     

基于波段权重的多尺度Retinex遥感图像渐晕校正方法

针对传统函数逼近法存在的校正质量不稳定、耗时长以及Retinex算法存在的光晕、泛灰和光谱数据失真的问题,该文提出了一种带光谱恢复的多尺度Retinex渐晕校正方法。通过对无人机遥感图像全局亮度的估计以及光谱恢复因子的引入,实现无人机遥感光谱图像的渐晕校正。利用该文方法对遥感图像进行处理,并与基于高斯曲面的函数逼近法和多尺度Retinex算法结果进行对比,依据灰度分布情况、标准差、平均梯度、清晰度、光谱相关系数以及光谱角指标进行评价分析。试验结果表明,该文提出的方法可以取得较好的渐晕校正效果,结果不存在光晕、泛灰现象,结果的平均梯度和清晰度均值分别为0.077 4和49.33,相较原始图像和函数逼近法以及多尺度Retinex算法处理结果,平均梯度分别提高了5.94%、5.56%和4.78%,清晰度分别提高了8.94%、6.79%和6.63%,该文方法校正图像的对比度和清晰度更优,方法具有较好的渐晕校正效果。     

鸡单增李斯特菌全菌灭活苗的制备与效果检测

采用甲醛将分离自鸡的单增李斯特菌灭活后再与弗氏完全佐剂按体积比1:1混合制备成全菌灭活疫苗,通过平板划线和动物接种试验对制备的疫苗进行安全性与免疫效力检验.结果表明,15日龄京粉雏鸡接种1×1010 CFU/mL抗原含量的全菌灭活苗后无异常反应,注射部位及内脏器官无病变损伤,对致死量的本菌攻毒具有100％的保护率;1×109 CFU/mL抗原保护率达85％以上,表明所制备的全菌灭活苗具有对雏鸡具有较好的免疫效力.     

叶绿素荧光成像技术下的柑橘黄龙病快速诊断

柑橘黄龙病被称为柑橘的"癌症",具有极强的传染性,造成柑橘产业巨大的经济损失。为探究病原菌对宿主光合作用进程中对光能吸收、分配和利用的影响,并实现柑橘黄龙病的快速诊断,该研究利用叶绿素荧光成像技术对感染黄龙病不同程度柑橘叶片的叶绿素荧光特性和相应淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量进行研究,分析了叶片的叶绿素荧光图像与淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量之间的关系,并构建了柑橘黄龙病快速诊断模型。结果表明,染病叶片中的淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖出现异常累积,糖代谢异常与病原菌的侵染有关;宿主的叶绿体光系统Ⅱ(Photosystem Ⅱ, PSⅡ)反应中心遭受破坏,导致最小荧光产量上升,PSⅡ的最大光量子效率下降及PSⅡ中有活性的光反应中心数量减少,染病叶片的光化学反应的能力降低,激发能被转换成不可调制荧光淬灭的比例上升;叶绿素荧光参数能够精确地反演出叶片的淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量,两者具有很强的相关性。利用叶绿素荧光参数构建的随机森林模型对柑橘黄龙病诊断的总体识别正确率为97.50%。采用叶绿素荧光成像技术能够实现柑橘黄龙病快速无损检测,可为柑橘黄龙病的早期预警提供新方法。     

基于无人机多源图谱融合的水稻稻穗表型监测

稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表型监测方面的研究非常有限。因此,该研究利用无人机多源图谱数据进行水稻稻穗表型监测研究,分析了不同氮肥梯度和生长时期对稻穗表型的影响,构建了稻穗覆盖度、生物量以及倒伏等监测模型。结果表明,不同生长时期和氮肥梯度的稻穗表型呈现显著差异,稻穗覆盖度与图像特征高度相关。利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）回归模型能够从可见光图像中准确识别稻穗,计算的穗覆盖度与实际标记值高度相关,决定系数（coefficient of determination,R2）为0.87,将此结果与多光谱图像反射率融合,利用随机森林（Random Forest,RF）回归模型可以提高稻穗覆盖度的评估精度,R2为0.93,相对均方根误差（relative Root Mean Square Error,rRMSE）为9.47%。融合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率改善了穗生物量的评估精度,R2高达0.84,rRMSE为8.68%,此模型能够在不同种植年间迁移,进一步利用模型更新添加10%新样本能够改善模型迁移能力。基于PSO-SVM分类模型,联合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率也准确地识别稻穗倒伏,准确率达99.87%。上述研究结果证明了无人机遥感用于水稻稻穗表型监测的可行性,可为作物精准管理和智慧育种提供决策支持。     

洪山鸡和麻城绿壳蛋鸡禽内源性反转录病毒基因检测与分析

为了解禽内源性反转录病毒(AERs)在湖北地方鸡种洪山鸡和麻城绿壳蛋鸡基因组中的存在状况,利用禽内源性反转录病毒EAV、ev loci和ev/J特异性引物对两种鸡的基因组进行PCR检测。结果表明,洪山鸡和麻城绿壳蛋鸡中均检测出EAV、ev loci和ev/J三种禽内源性反转录病毒基因序列;核酸序列同源性分析显示,洪山鸡和麻城绿壳蛋鸡基因组中的EAV、ev loci和ev/J之间的同源性分别为98.8%,99.6%和99.6%;进化树分析显示,两种鸡内的三种禽内源性反转录病毒均分别位于进化树的同一分支,表明洪山鸡和麻城绿壳蛋鸡内源性反转录病毒具有共同的祖先并且进化路径相似。洪山鸡和麻城绿壳蛋鸡的ev/J与ALV-J原型株HPRS-103同源性高于98%,且进化树处于同一分支。而与ALV-J国内分离株SD9901、YZ9901毒株的同源性较低,并且进化树位于不同分支,表明这两种鸡的ev/J可能与ALVJ原型株HPRS-103亲缘关系更近,而与国内的外源性ALV-J分离毒株SD9901、YZ9901亲缘关系较远。