基于YOLOv5m和CBAM-CPN的单分蘖水稻植株表型参数提取

为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数，该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别，将所得数据分别输入到关键点检测模型检测各部位关键点，按照语义信息依次连接关键点形成植株骨架，依据关键点坐标计算穗长度、茎秆长度、叶片长度、叶片-茎秆夹角4种表型参数。首先，构建单分蘖水稻的关键点检测和目标检测数据集；其次，训练Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv5m目标检测模型，经过对比，YOLOv5m的检测效果最好，平均精度均值（mean average precision，mAP）达到91.17%；然后，应用人体姿态估计的级联金字塔网络（cascaded pyramid network，CPN）提取植株骨架，并引入注意力机制CBAM（convolutional block attention module）进行改进，与沙漏网络（hourglass networks，HN）、堆叠沙漏网络模型（stacked hourglass networks，SHN）和CPN模型相比，CBAM-CPN模型的预测准确率分别提高了9.68、8.83和0.5个百分点，达到94.75%，4种表型参数的均方根误差分别为1.06、0.81、1.25 cm和2.94°。最后，结合YOLOv5m和CBAM-CPN进行预测，4种表型参数的均方根误差分别为1.48 、1.05 、1.74 cm和2.39°，与SHN模型相比，误差分别减小1.65、3.43、2.65 cm和4.75°，生成的骨架基本能够拟合单分蘖水稻植株的形态结构。所提方法可以提高单分蘖水稻植株的关键点检测准确率，更准确地获取植株骨架和表型参数，有助于加快水稻的育种和改良。     

热胁迫对植物生理影响的研究进展

热逆境是影响植物生理过程的重要生态因子之一.近年来,伴随着全球气温变暖,热胁迫对植物的影响愈加显著.该文从高温胁迫对植物叶片功能(包括叶绿素含量、光合作用、蒸腾速率)、细胞膜结构、渗透调节物质、抗氧化物质等方面的影响的研究进展进行了综述,旨在为植物抗热性品种的选育提供参考.     

农机深松推广模式研究与探讨

廊坊市农业生产条件较差,干旱缺水,特别是大城、文安、霸州、安次等南部地区更是连年干旱,春季播种出苗困难。加之长期采用旋耕作业,耕层浅、造成土壤板结,保土、保水、保肥能力下降,耕地质量下降已成为提高农业综合生产能力的基础性障碍因