基于无线传感器网络的橘小实蝇成虫监测系统设计与试验

为实现在橘园区域内及时、准确地监测橘小实蝇成虫数量及环境、气象变化,该文提出将无线传感器网络技术作为其信息感知和传输的载体,设计和开发了橘小实蝇成虫动态监测系统并部署于华南农业大学国家柑橘产业技术体系柑橘机械研究室试验橘园,包括10台橘小实蝇成虫监测节点、1台环境气象监测节点及1台WSN+GPRS型边际路由器。系统中各监测节点采用TinyOS操作系统,节点间通信遵循ZigBee协议,节点在待机和全功能模式消耗的电流分别为39.52～42.72 mA和92.21～95.32 mA,边际路由器在待机和数据收发工作状态消耗的平均电流分别为190和250 mA,与之相配置的太阳能供电模块的供电能力均能满足其能耗需求;开展了近5个月的数据包传输率试验,各节点丢包率控制在11.9%～20.8%,数据通信的稳定性与植被和气候条件等因素密切相关,合理部署节点天线高度可解决该问题。试验结果表明,系统可实现数据稳定传输,适合橘园橘小实蝇成虫的动态监测。     

基于卡尔曼滤波的橘小实蝇成虫运动轨迹优化跟踪

为了实现橘小实蝇虫口密度的精准监测,该文将机器视觉技术作为田间橘小实蝇成虫入侵自动化监测的感知方法。通过对监测区域内运动目标和背景的颜色分析,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波的运动目标颜色均值漂移跟踪算法,优化了多目标运动轨迹跟踪效果。该算法通过图像处理和匹配技术提取了橘小实蝇成虫在虫口监测区域二维平面X轴和Y轴方向上的位置坐标和速度分量,推算了橘小实蝇成虫运动轨迹递推关系。基于动态系统的状态序列线性最小方差估计理论和成虫运动轨迹关系分析,构建了卡尔曼滤波状态估计模型,并建立其预测和修正方程实现了橘小实蝇成虫运动目标位置估计。通过在虫口监测区域开展单目标和多目标分散及粘连条件下的成虫跟踪试验,试验结果表明颜色均值漂移跟踪算法对橘小实蝇成虫单目标跟踪具有较好的适应性,成虫监测计数准确率达100%,对于多目标分散和粘连情况跟踪处理效果较差,计数准确率分别下降至86%和76%;通过在颜色空间均值漂移跟踪算法的基础上引入Kalman滤波器估算目标运动的近似位置,实现了对橘小实蝇成虫分散和粘连多目标运动的持续跟踪优化,监测计数准确率分别提升至96%和93%。机器视觉技术实时跟踪橘小实蝇成虫在虫口监测区域运动轨迹试验进一步验证了橘小实蝇成虫虫口密度监测的可行性,为田间橘小实蝇成虫发生自动化监测技术研究提供了参考。     

高能电子束对橘小实蝇的辐照效应研究

橘小实蝇是一种毁灭性果蔬害虫,本文研究了高能电子束对香蕉中橘小实蝇的致死效果,探索其用于防治和口岸检疫诊断的可行性。通过AB5.0~20x型电子直线加速器对香蕉中橘小实蝇的卵和幼虫、沙土中蛹辐照,辐照剂量为0、500、1000、1500、2000、3000Gy,结果显示高能电子束辐照对橘小实蝇卵、幼虫、蛹的LD50分别为879.8、2839.1、868.5Gy,表明幼虫对高能电子束的耐受能力较强。3000Gy能有效抑制卵的孵化(孵化率1.05%)、蛹的羽化(羽化率0),而幼虫致死率仅62.22%。高能电子束辐照效应还有待进一步研究优化。     

卵期辐照对橘小实蝇生长发育繁殖的影响

为研究卵期辐照对橘小实蝇生长发育及繁殖的影响,取12、24、36 h卵龄的橘小实蝇卵分别经过60Co 5.0、10.0、15.0、20.0、25.0、30.0、35.0、40.0Gy的剂量辐照,比较辐照后橘小实蝇卵的孵化率。结果显示,大于5.0Gy的辐照剂量显著抑制12 h卵的孵化,而各剂量的辐照对24、36 h的橘小实蝇卵的孵化率均无显著影响。取孵化率较高的36h的辐照卵做后续研究,结果表明,所有剂量辐照对橘小实蝇的影响无性别差异;20Gy及以上的剂量辐照显著降低蛹重,且均使橘小实蝇的蛹不能羽化;随辐照剂量的增加,橘小实蝇成虫飞出率、死亡率增大,子一代F1卵孵化率降低。15~20Gy的剂量辐照36 h卵龄的卵可达到对橘小实蝇幼虫和蛹的影响最小但能显著降低或抑制成虫羽化的目的。本研究为有效分离橘小实蝇与以橘小实蝇卵为寄主的寄生蜂提供一定科学依据,为人工大量饲养寄生蜂防治橘小实蝇的危害提供基础。     

橘小实蝇在苏州地区发生及发展趋势研究

橘小实蝇Bactrocera dorsalis(Hendel)俗称金苍蝇,属双翅目实蝇科,寄生范围非常广泛,可寄生和危害芒果、柑橘、葡萄、梨、枣、香石榴、香蕉、荔枝、蕃茄、茄子、黄瓜、南瓜等250余种水果、蔬菜类作物及野生植物上.以成虫产卵于果实中,幼虫孵化后取食果肉和种子,使果实未熟先黄,内部腐烂,造成落果,经济损失严重,属于二类检疫性害虫,为我国对外植物检疫对象之一.     

基于机器视觉的橘小实蝇运动轨迹跟踪与数量检测

橘小实蝇发生期虫口数量是威胁果树生长状况的重要参数,是实施精准变量喷雾的基础。为实现果园大尺度、现场、实时和快速检测橘小实蝇虫害发生情况,该文提出了一种基于机器视觉技术在虫口区域跟踪橘小实蝇运动轨迹和数量检测的方法。试验采用橘小实蝇视觉检测平台,选取华南农业大学资源与环境学院橘小实蝇饲养室采集的视频图像作为评价样本,通过人工与机器视觉方式比较视频前50?000帧的检测效果,试验结果表明人工和机器视觉检测的橘小实蝇数量分别为85、78头;机器视觉漏检率为9.4%,达到虫害数量统计要求。     

橘小实蝇雄性不育技术——雄蛹辐照最佳时期和剂量

羽化前1、2、3d的橘小实蝇雄蛹分别经过901、001、05Gy的60Co辐射,检测其羽化率、飞行能力和耐压存活率;羽化后再分别与普通雌虫杂交,在羽化后的第10天、第17天分别取卵200粒,计算卵孵化率。研究结果表明,对橘小实蝇雄蛹辐射的最佳时期为羽化前2d;最佳辐射照量为100Gy。     

橘小实蝇雄性不育技术应用过程中混入雌虫活力的研究

取羽化前1、2和3d(即-1d、-2d和-3d)来自橘小实蝇遗传性别品系的雌蛹,分别经过90、100和105Gy的60Co辐照后,检测成虫的羽化率、飞行能力和耐压存活率;辐照处理的雌蛹羽化后再分别与普通雄虫和来自遗传性别品系的不育雄虫杂交,在羽化后的第10天、第17天分别采卵,记录产卵量和卵孵化率。结果表明,雌虫羽化率、飞行能力和耐压存活率等变化与雄虫接受辐照后的质量监测结果相同;经过辐照的雌、雄虫相互交配不产卵;辐照处理过的雌虫与普通雄虫交配,成虫的产卵量明显减少,而且剂量越大,蛹龄越小,产卵量越少。     

橘小实蝇蛋白饵剂中氨基酸的HPLC分析及生物测定

采用生物测定的方法比较Prima蛋白饵剂和自行研制蛋白饵剂的引诱效果。结果表明,两者对橘小实蝇(Bactrocera dorsalis(Hendel))引诱效果相当,但水解后的同种蛋白饵剂引诱效果高于水解前。采用柱前衍生高效液相色谱法(Acc Q·Tag法)测定以上两种蛋白饵剂中氨基酸的种类和含量,结果表明,这两种蛋白饵剂中均含有游离氨基酸17种,总氨基酸18种。其中Prima蛋白饵剂总氨基酸含量为52.847 6mg/m L,游离氨基酸含量为5.736 4 mg/m L,多肽含量为4.711 12 mg/m L;自行研制的橘小实蝇蛋白饵剂总氨基酸含量为65.624 3 mg/m L,游离氨基酸含量为6.301 0 mg/m L,多肽含量为59.323 3 mg/m L。通过比较两者氨基酸的差别,为蛋白饵剂的工业化生产质量监控提供方法依据。     

蛋白饵剂对橘小实蝇辐照不育雄虫的引诱作用

以橘小实蝇为研究对象,研究蛋白饵剂对不同日龄、不同释放密度不育雄虫的引诱作用,以及施用蛋白饵剂后不同时间、添加多杀菌素对不育雄虫的引诱效果。结果表明,蛋白饵剂对不育雄虫的引诱率明显低于同日龄正常雄虫,5日龄时最高,分别为36.24%和48.93%,且随着日龄的增加,引诱率会不同程度下降。不育雄虫释放密度对引诱率无显著影响,0.25～1.00头/m2的释放密度下引诱率为33%～58%。不论是挂瓶法引诱,还是混入0.02%多杀菌素后点喷,蛋白饵剂对不育雄虫的引诱效果均随蛋白饵剂施用天数的增加而逐渐下降,挂瓶法前2d引诱的不育雄虫数量占总引诱数量的65%,添加多杀菌素法该比例则达到80%,5d后这2种方法不再有引诱效果。残留的多杀菌素对不育雄虫无触杀作用。     

适应场景光照变化的桔小实蝇诱捕监测系统优化设计与试验

为了减少光照造成的桔小实蝇误判,该文在前期设计的基于视频监控的桔小实蝇诱捕装备的基础上,优化改进了硬件装备及监测执行算法。主要通过对装备遮光系统和太阳能装置的改良及Wi Fi/4G等技术的应用形成了一套较完善的集采集、处理、传输和供电为一体的桔小实蝇诱捕监测新装备。同时,改进提出了一种可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法(Bactrocera dorsalis detection algorithm under lighting variations,BDDA-LV),并对软件系统的控制流程与感兴趣数据的判别、获取及传输进行优化,最终形成了一套有较好人机交互的桔小实蝇监测软件系统。通过对新旧桔小实蝇检测算法及系统分别开展了室内和野外试验,结果表明,在中度光照影响下,BDDA-LV算法错误率为7.21%,比原算法降低19.07%,且其运算耗时为原算法的41.7%。在严重的光照影响下,BDDA-LV算法错误率为12.4%,比原算法降低23.07%,且其运算耗时为原算法的42.2%。同时在广州市天河区杨桃公园自然环境下进行了的较长期系统监测试验,该系统可实时稳定地对桔小实蝇进行监测计数。通过对2015年6月18日至24日自然环境下的试验,用计算机系统记录和人工计数比较分析,得到计算机系统计数1634头,人工计数1613头,准确度达98.7%,比优化之前在实验室进行监测试验的系统跟踪精度提高了3.8%。该文所提出的BDDA-LV准确率和运算速率都远高于BBDA算法,整个系统拥有较高的精度和稳定性,具有较好的推广应用价值。     

橘小实蝇不育雄虫与野生雄虫间遗传分化

对橘小实蝇不育雄虫和福建7个不同地区的野生雄虫共37个个体的线粒体细胞色素氧化酶I（mtDNA COI）基因进行了部分序列测定。在获得的650bp序列中,共有72个变异位点、32个单倍型,其中共享单倍型3种;对所有单倍型聚类分析发现,单倍型在系统树中的分布散乱,没有显示出明显的地理分布族群;结合遗传变异指数（Fst）和净遗传距离（Da）分析认为橘小实蝇不育雄虫与野生虫源间、不同来源的野生虫源间已存有一定程度的遗传分化,但分化程度较低。研究认为应用昆虫不育技术防治橘小实蝇,在饲养过程中需针对不同防治区引进野生虫源复壮,以确保不育雄虫和野生虫源相匹配,提高防治效果。     

气扰刺激与波谱光源耦合作用下蝗虫的诱导捕集试验

灾害蝗虫光电诱导捕集技术中,致使蝗虫产生良好趋光效率的诱导光源是获取该技术高效应用的关键。为给诱导光源的研制提供最优设计参数,利用自行设计的发光二极管(light emitting diode,LED)阵列波谱光源与光电诱导蝗虫滑移捕集机分别进行了蝗虫趋光行为的对比试验和诱导捕集试验。结果表明:与其他诱导光源相比较,蓝色(465 nm)波谱光源和白色(395~720 nm)波谱光源均能促使蝗虫产生较为明确的趋向选择行为且具有相对较高的趋向运动速度,最终诱使较多的蝗虫集聚于诱导光源区域;气扰刺激能够激发处于栖息状态蝗虫的生理活性,促使蝗虫对波谱光源产生较强的趋向行为并表现出较高的趋向运动速度。气扰刺激与波谱光源的耦合作用可使蝗虫的趋光行为同时具有明确的方向选择性、较强的趋向运动持续性和较高的趋向运动速度,能够显著提高波谱光源对灾害蝗虫的诱导率,并能提高光电诱导蝗虫滑移捕集机对灾害蝗虫的捕集效率和捕集总量。研究结果为光电诱导蝗虫捕集技术中诱导光源的研制提供了设计参数方面的参考。     

油菜无人机飞播装置设计与试验

针对丘陵山区油菜种植面积逐步扩大和平原地区稻油茬口矛盾突出的生产现状,结合无人机飞播作业不受地形限制、作业速度快、工作效率高和适用范围广等优点,该研究开发了与极飞P20四旋翼无人机平台配套的油菜无人机飞播装置和控制系统。分析确定了飞播装置种箱、充种漏斗、槽轮等的结构参数,并研制了相应的控制系统。在分析无人机飞播质量影响要素基础上,建立了无人机旋翼气流场仿真模型,并以充种漏斗长度和槽轮转速为试验因素开展台架试验。仿真分析和台架试验结果表明,旋翼气流场对油菜种子的空中漂移运动轨迹有较大影响,根据获得的无人机飞行速度与槽轮转速关系模型,确定了旋翼气流场对种子影响较小的参数组合：导种管出种口与无人机旋翼距离300 mm,充种漏斗长度53 mm,槽轮转速10～50 r/min、无人机飞行速度2～4 m/s。场地试验表明：导种管出种口横向距离为1.1 m,无人机飞行高度为2～2.5 m时,无人机有效作业幅宽2.15～2.45 m,种子分布均匀性变异系数为32.05%～34.78%,装置作业性能较好,满足油菜农艺种植要求。研究结果可为油菜无人机飞播配套装置设计提供参考。     

玉米高通量自动考种装置设计与试验

考种是玉米育种的重要环节,针对现有考种方法分别进行玉米果穗或玉米籽粒考种参数测量,难以满足玉米商业化育种过程大量样本自动考种需求的现状,该文设计了一种玉米高通量自动考种装置,主要包括玉米果穗考种单元、自动脱粒单元、玉米籽粒考种单元、后处理单元及系统控制单元,可实现玉米果穗考种、自动脱粒、籽粒考种、籽粒提升、籽粒封装、标签打印等全过程的自动化.依据设计方案进行原理样机试制及试验,结果表明:该装置可实现玉米穗质量、果穗长宽、穗行数、行粒数、秃尖区域、籽粒厚度、籽粒长、籽粒宽、穗粒数等考种参数的实时测量,且对果穗长、宽的平均测量精度分别为99.13％,99.25％、对籽粒数量的平均测量精度为99.39％.样机对单个玉米考种时耗时约为27.2 s,连续考种作业时处理速度达4穗/min.该研究为玉米高通量自动考种装备的实现提供了参考.     

自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法

为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。