深度学习在农作物病害识别中的研究进展

农作物病害是严重影响农业生产的关键因素之一。近年来,深度学习技术迅速发展,其在农作物叶部病害检测和识别领域的应用逐渐受到关注。本文对基于深度学习的农作物病害识别方法进行总结,分析了该技术在农作物病害识别中的应用,从田间环境、成本和数据量等方面入手探讨其需要解决的一些问题,并对其发展进行了展望,为今后农作物病害识别的深入研究与发展提供参考。     

玉米叶部病害流行动态及预测预警研究进展

玉米叶部病害发生危害日趋严重,已成为我国玉米产区的主要病害。作者结合近年来对玉米叶部病害流行动态及预测预警研究工作基础,根据植物病害流行学原理以及相关研究报道,系统综述了我国玉米叶部病害发生危害、病害流行动态预测模型构建、病害损失估计、新型栽培模式对玉米叶部病害流行影响等方面的研究进展。     

天水城市园林植物真菌病害调查初报

2014—2016年对天水城市园林植物真菌病害进行了调查。结果发现,危害天水市园林植物的真菌病害有12类39种,其中发生较严重的病害有月季白粉病、大叶黄杨白粉病、海棠锈病、月季黑斑病、合欢枯萎病、大叶黄杨炭疽病、金叶女贞褐斑病、侧柏叶枯病、樱花褐斑穿孔病,并对上述病害的症状、病原作了描述。     

不同植保器械施药对猕猴桃叶部病害的防治效果影响

为研究不同植保器械对猕猴桃叶部病害的防治效果,进行了背负式手动喷雾器、背负式静电电动喷雾器、背负式普通电动喷雾器及电动推车式喷雾机田间比较试验。试验结果表明,在相同药剂配方条件下,使用3JWB-16A-2型背负式静电电动喷雾器喷施,猕猴桃叶部病害药后14天的防治效果达到87.79%;3 WBD-18 L型背负式普通电动喷雾器喷施,猕猴桃叶部病害药后14天防治效果达到82.44%;YQ-16型背负式手动喷雾器、JF150型电动推车式喷雾机喷施,猕猴桃叶部病害防治效果为73.29%、80.15%。     

大叶黄杨病虫害防治浅谈

在种植大叶黄杨的过程中,常发生一些病虫害,对于如何有效的进行大叶黄杨的病虫害的防治,这是能否把大叶黄杨的生产进行提高的关键。大叶黄杨在生长过程中遇到的一些病虫害,如大叶黄杨白粉病、大叶黄杨褐斑病、大叶黄杨绢叶螟、日本龟蜡介等,同时给出了大叶黄杨的这些病虫害相对应的一些防治措施,以希望对朋友对大叶黄杨的种植有所帮助。     

基于图像识别的玉米叶部病害诊断研究

【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点，综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法，对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征，最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征，确定了诊断流程，并开发了识别系统。经检验，该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明，用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的，本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。     

濮阳市大叶黄杨白粉病危害情况调查及防治

白粉病是大叶黄杨主要病害。该病发生面积广,危害程度大,不仅对大叶黄杨的生长发育造成了影响,而且观赏价值也随之降低,严重影响了大叶黄杨在园林绿化和造景中的主导作用。2013~2015连续三年对濮阳市区定点路段进行系统调查并进行防治试验,初步掌握了大叶黄杨白粉病在该地区的发病情况。药剂防治试验结果表明,50%多菌灵、70%甲基托布津、25%粉锈宁和2%多抗霉素等对大叶黄杨白粉病具有一定的防治效果。在此基础上提出了相应的综合防治措施。     

甘草叶部病害研究进展简述

简述了甘草叶部病害尤其是褐斑病和叶斑病的病原菌生物学特性、致病性及病害关键防控技术等方面研究进展,展望了甘草叶部病害研究的发展趋势,认为今后应加强病原致病机理及甘草抗病机制等方面的研究。     

如何防治大叶黄杨叶斑病

<正>大叶黄杨,别称冬青卫矛、扶芳树、正木,是卫矛科,卫矛属的常绿灌木或小乔木。因大叶黄杨具有着特别耐修剪的特点,故其常被作为绿篱材料的一种,应用在园林绿化中,并被广泛地种植在各个城市。但大叶黄杨常常会发生一种病害——大叶黄杨叶斑病。大叶黄杨叶斑病是由半知菌门亚门丝孢纲丝孢目坏损尾孢菌引起的一种真菌病害,其是以菌丝等的形态在植株的病叶或者是落叶上面进行越冬的。其孢子是会由风雨进行传播的。通常待到翌年的春季,伴随着气温的回升,其     

梨树叶部病害的发生与防治

郸城县梨树种植面积较大，近年来，随着梨树树龄的增长，梨树叶部病害有多发趋势。梨树常见的叶部病害有梨树白粉病、梨灰斑病和梨疫腐病等。     

郑州地区大叶黄杨主要病虫发生与防治

一、郑州地区大叶黄杨病虫发生情况调查 (一)大叶黄杨害虫 主要有大叶黄杨尺蠖、日本龟蜡蚧、卫矛矢尖蚧、桃粉蚜、二点叶螨、黄杨绢野螟、天牛、大叶黄杨斑蛾等.其中大叶黄杨斑蛾、桃粉蚜发生较重.     

大叶黄杨病虫害防治探思

大叶黄杨是我国现代城市绿化景观中较为常见的植物之一，能够在短时间内快速生长，为了全面提升城市绿化景观后期治理的实质质量，有效防治各类常见的大叶黄杨病虫害，管理者必须采用具备实效性、系统性特征的全新管理方法，根据大叶黄杨的不同栽种地点的水文、天气、土壤等自然条件，选择更为适当的防治措施与管理方法，避免大叶黄杨的正常生长受到来自病虫害的影响，选择正确的切入点，强化大叶黄杨的抗病能力。本文主要分析了在大叶黄杨生长过程中常见的各类病害与虫害的基本特性，并总结了防治各类病虫害的正确措施与治理方法。     

珙桐叶形态结构研究

珙桐(Davidia involucrata Bail)是我国所特有的珍稀植物,为我国一级保护植物。通过观察和测量珙桐叶片的外部形态和内部结构,并与阳生性植物大叶黄杨(Euonymus japonicus Thunb)的叶片进行对比。结果表明,珙桐叶片相对较大较薄,其角质层明显要薄一些;珙桐叶的栅栏组织相对较薄,海绵组织排列更为疏松;珙桐叶片的气孔密度远小于大叶黄杨叶,这种结构特点使得珙桐更适应阴凉湿润的环境。     

深度迁移学习在花生叶部病害图像识别中的应用

运用深度学习方法对花生叶部病害图像进行分类时,需要大量训练样本。而花生叶部病害发生时间较短,多呈地域性分布,为叶部病害图像的采集增加难度。为降低图像采集难度,减少图像标注成本,提出了一种基于微调策略的Inception-v3花生叶部病害图像识别方法。首先迁移Inception-v3模型在茶叶叶部病害图像数据集上进行微调,然后将微调所得模型迁移至花生叶部病害图像数据集上继续训练。实验结果表明,Inception-v3、VGG19、ResNet50、卷积神经网络和微调卷积神经网络在测试集上的准确率分别为94.1%、92.9%、93.2%、80.3%和87.0%,本文提出的方法准确率为95.3%。在花生叶部病害图像数量有限时,本文提出的方法识别准确率显著提高。     

大叶黄杨常见病虫害及其防治

本文对巢湖市园林绿化树种大叶黄杨常见的几种病害和虫害进行了研究,重点对虫害的生活史、病害的侵染规律及综合防治进行了探讨.     

基于MobileNetV3的马铃薯病害识别

针对传统卷积神经网络在马铃薯叶部病害识别中结构复杂、参数庞大,难以实现在移动设备上的良好应用的问题,提出一种基于轻量级卷积神经网络和迁移学习的马铃薯叶部病害识别方法。首先,采集马铃薯叶部病害图像样本,再运用GrabCut算法进行图像分割;再基于MobileNetV3构建病害识别基础模型,并通过调整模型结构及宽度系数α等方式对模型进行优化,最后运用迁移学习的方式将预训练参数迁移至优化模型进行训练。结果表明,该方法对马铃薯健康、晚疫病、早疫病、炭疽病及其他病害叶部图像识别准确率为98.00%,模型权重仅为0.68 MB,识别速率为0.014 s/幅。本研究结果可为马铃薯叶部病害识别在移动设备上应用的实现提供理论支持。     

基于SENet和深度可分离卷积胶囊网络的茶树叶部病害图像识别

茶树是重要的经济作物,叶部病害的发生直接影响其产量和质量.针对胶囊网络在茶树叶部病害图像识别中识别率低和参数量大的问题,提出了一种基于SENet和深度可分离卷积胶囊网络的茶树叶部病害图像识别算法.首先,由于尚无茶树叶部病害图像标准数据集,构建了茶树叶部病害图像数据集.其次,在胶囊网络中引入深度可分离卷积,并在深度可分离...     

天津3种常绿植物气孔特性与滞尘量的关系

为了比较天津常绿植物的单位面积滞尘量与叶表面气孔特性的关系,以天津常见的常绿植物大叶黄杨、小叶黄杨和凤尾兰为试材,通过离心称重法、徒手制片、显微镜观察等方法,分析了植物的单位面积滞尘量和气孔密度、气孔开张度和保卫细胞面积之间的关系。结果显示:不同常绿植物滞尘量为大叶黄杨小叶黄杨和凤尾兰。大叶黄杨单位面积滞尘量显著高于其他两种,为7.376 3 g/m~2。3种常绿植物气孔密度差异极显著,为大叶黄杨小叶黄杨凤尾兰,其中大叶黄杨气孔密度较为显著。说明大叶黄杨的滞尘量高与其气孔密度大有关,气孔口便于滞留了更多的灰尘。3种植物的气孔开张度为小叶黄杨凤尾兰大叶黄杨,与滞尘量无关。3种植物保卫细胞的面积为凤尾兰小叶黄杨和大叶黄杨。建议在进行天津城市绿化时,优先种植大叶黄杨。     

橡胶树叶部病害大载荷植保无人机防治技术规程

白粉病、炭疽病和棒孢霉落叶病是国内橡胶树主要叶部病害，目前生产上主要采用人工背负式喷粉的施药方式，存在防治技术落后、施药效率低、用药量大、耗费劳动力等问题。大载荷植保无人机飞防将成为热带高大经济作物病害防治更为高效的技术手段。为了规范指导大载荷植保无人机在橡胶树叶部病害防治技术上的应用，确保防治效果和作业安全性，文章总结了飞防技术的适用范围、规范性文件引用、术语和定义、病情调查、无人机作业环境和条件、飞防作业要求、飞行参数、药剂准备和装载、防效调查等内容，并形成了一套橡胶树叶部病害大载荷植保无人机防治技术规程，对规范植保无人机在橡胶树上的应用、确保高质量安全作业、保证防效等方面具有重要意义，为制定橡胶树叶部病害植保无人机飞防技术标准提供参考。     

基于注意力神经网络的番茄叶部病害识别系统

基于注意力机制的卷积神经网络构建了番茄叶部病害识别系统。依据注意力机制构建并行注意力模块以提升特征提取能力,并与残差结构相结合构建PARNet模型。以分别患有早疫病、晚疫病、叶霉病、斑枯病和花叶病毒病这5类病害的叶片和健康叶片的叶部图像为研究对象,将PARNet模型与VGG16、ResNet50、SeNet等模型相对比,结果显示PARNet模型的识别率为96.91%,高出其他模型2.25%～11.58%。各类预测结果的精确率平均为96.84%。最后使用Flask完成WEB应用程序的开发,实现了跨平台的番茄叶部病害识别。