基于BP神经网络的葡萄病害诊断系统研究

我国种植葡萄已经有两千多年的历史,葡萄病害严重影响了葡萄产品的产量和质量,葡萄病害的诊断对我国葡萄产业的发展具有重大意义。通过对葡萄病害知识和专家经验的研究,并将神经网络技术与计算机技术相结合,采用改进的BP算法,建立了BP神经网络诊断模型。以葡萄的发病部位、病斑形状、病斑颜色和主要症状为诊断参数输入,以病害名为输出,以诊断依据为训练样本。实验结果表明,该网络能够获得满意的诊断结果。采用MVC设计模式,利用JSP、Javabean、JDBC等技术,开发了基于WEB的葡萄病害诊断系统,实现了在线葡萄病害诊断的过程。     

鱼类病害查询诊断系统研究

为解决各种鱼类病害不能及时诊断的问题,提出了基于网络技术构建鱼类病害诊断系统的思路与方法。系统可对各种鱼病及时进行诊断。本文介绍了系统的结构、功能模块以及软件设计流程,叙述了推理算法及基于规则的汉语分词算法。测试结果表明,系统诊断结论的准确率达91%以上。     

基于改进残差网络的葡萄叶片病害识别

葡萄病害是导致葡萄严重减产的主要因素，大多数病害症状都反映在葡萄的叶片上，但是人工针对叶片的识别费时且效率低。本研究提出了一种基于改进残差网络的葡萄叶片病害识别模型。该研究在ResNet50的基础上采用金字塔卷积网络，通过其包含不同大小和不同深度的卷积核来处理输入，然后以特征融合来获得不同程度的病害特征细节。在金字塔网络结构上采用深度超参数化卷积层代替传统的卷积层，能够加快模型收敛速度，有效提升模型精度。结果表明，改进后的残差网络模型与AlexNet、MobileNetV2、ResNet50/101、VGG16模型相比，在准确性方面具有显著优势。与原模型相比较，识别准确率提高3.18百分比，改进模型对病害识别准确率高达98.20%。可以为识别葡萄叶片病害提供参考。     

基于深度残差网络的玉米病害识别

针对人工诊断玉米病害成本高、效率低、时延长等问题,提出一种基于深度残差网络的玉米病害识别网络TFL-ResNet.TFL-ResNet网络基于ResNet50网络,首先引入Focal Loss损失函数使模型专注于难分类的病害样本,其次将ResNet50网络在PlantVillage数据集训练好的参数迁移到改进网络上以完...     

基于高光谱技术的哈密瓜果实物候期判别模型

以新和地区种植的大田哈密瓜为研究对象,采集不同物候期哈密瓜果实样本,采集高光谱数据并通过Savitzky-Golay一阶导数(SG-1)、Savitzky-Golay二阶导数(SG-2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)4种光谱预处理方法进行预处理,建立广义回归神经网络(GRNN)和概率神经网络(PNN)2种哈密瓜物候期判别模型,以模型判别正确率为评价指标,结果显示,所建模型均能很好地识别哈密瓜果实物候期。将采集到的4个时期的哈密瓜果实样本光谱组合成10组具有输入变量的光谱样本,分别建立GRNN和PNN判别模型,以模型运行时间作为模型评价指标,得出以3个时期的哈密瓜样本光谱所建立的SG-1-GRNN和SNV-PNN模型为最优,运行时间为0.046 9 s,运行速率最多可提高57%。     

基于ResNet模型的玉米叶片病害检测与识别

针对当前玉米病害发生量大、病情复杂、难以防治,严重影响玉米产量和质量的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的玉米叶片病害检测与识别方法。首先收集了3 827张玉米健康叶片图像和3种不同的玉米病害叶片图像样本,为了使模型拥有更好的泛化能力,使用生成对抗网络对样本进行处理,得到分辨率更高的样本,再对样本进行平移旋转,使样本数量达到5 153张。然后构建ResNet模型,分别对ResNet34、ResNet50及对其添加CBAM注意力机制和FPN特征金字塔网络,并通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中。试验结果表明,ResNet50结合CBAM注意力机制模型的准确率达到了97.5%,相比ResNet50模型准确率提升了4.2百分点,相比ResNet34模型准确率提升了4.9百分点。本研究表明,提出的ResNet50结合CBAM注意力机制模型能够较精准地检测识别玉米枯萎叶、锈病叶、灰斑病叶和健康叶。并可将模型安装在无人机等移动设备上,实现对玉米叶片病害智能化防治,而且后期还会扩充更多的植物病害数据,实现对多类植物病害的检测,为智慧农业添砖加瓦,促进农业防治现代化。     

基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建

【目的】构建基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台。【方法】将客观计算与专家经验相结合,分别对病害症状的重要性及其模糊描述进行分析量化。建立模糊BP神经网络通用诊断模型用于诊断推理,引入附加动量法和自适应学习速率法对传统BP算法进行改进。采用面向对象的方法,运用Java语言开发病害动态诊断平台,并以葡萄病害诊断为例,对平台功能及性能进行测试。【结果】基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台构建成功,其对葡萄病害的诊断结果与专一的葡萄病害诊断专家系统诊断结果一致,且神经网络的训练速度显著提高。【结论】构建的基于模糊神经网络的农业病害诊断通用平台,适用于多种作物的病害诊断,克服了完全依靠专家经验的主观性,诊断效率高,具有较高的实用性、通用性和灵活性。     

基于三维重建的多角度葡萄叶病害识别方法研究

为了解决葡萄在生长过程中因病害侵袭导致品质和产量下降的问题，提出了基于三维重建的多角度图像识别模型。该模型通过三维建模技术对数据进行增强，并扩充数据集用于特征辅助训练，最后与卷积神经网络相结合实现对葡萄叶片病害的识别。在测试集上，训练的3D-MobileNet、3D-Darknet53、3D-resnet34和3D-Resnet101模型相比原模型对葡萄叶片病害识别的准确率分别提高了7.2%、9.6%、10.2%、19.1%。结果表明，提出的基于三维的多角度葡萄叶片病害识别方法能够有效识别葡萄叶病害，为实现葡萄病害的自动识别提供参考。     

辽宁省农业科学院 “葡萄主要病害发生机制和控制技术研究与应用”成果简介

正辽宁省农业科学院和北京市农林科学院以辽宁省葡萄溃疡病、炭疽病、白粉病、褐斑病、灰霉病等5种主要病害为研究对象,历经10余年协作攻关取得了重大突破。病原研究方面:首次诊断并定名葡萄上的新病害——葡萄溃疡病;发现并命名病原菌新种1个,侵染葡萄的国际新记录种1个、国内新纪录种4个;明确了辽宁省葡萄5种主要病害的病原菌优势种群及遗传分化特点。     

基于BP网络的葡萄病害发生预测系统的开发研究

[目的]提高葡萄病害预测的准确度。[方法]介绍基于BP网络的葡萄病害预测系统的开发研究,包括网络结构的确定、网络学习参数的选取、样本数据的处理等方面。[结果]对河北省怀来县葡萄病害发生程度进行预测,取得良好的效果。[结论]运用BP网络模型对葡萄病害的发生量进行预测预报,适合于影响葡萄病害发生因素多、关系复杂、难以定量分析以及需长期预测的情况,对于葡萄病害发生程度的预测具有重要的参考价值。     

葡萄病理性病害研究进展

病害是葡萄生产的主要限制因素之一，直接影响葡萄的产量和品质，进而影响果园生态系统的健康持续发展。本文通过对国内外相关文献的回顾，从葡萄病害的病原菌、病害发生规律及防治措施等方面加以综述，分析我国葡萄病理性病害及其防治中存在的主要问题，探讨我国葡萄病害研究方面亟待开展的工作，为葡萄病理性病害的深入研究与可持续管理提供基础资料，也为我国葡萄高产优质高效生产提供理论依据。     

新疆葡萄重大病虫害发生规律及绿色防控技术

[目的]新疆的葡萄产区具有典型的地理区域分布特点,不同区域葡萄的主要病虫害种类和发生规律不同.通过研究葡萄主要病虫害的发生规律,提出新疆葡萄病虫害区域化的绿色防控关键技术.[方法]通过五点取样法,对病虫害进行分级和定点定株调查.[结果]北疆地区葡萄以霜霉病为害为主,6～7月为病害初发期,8月为发病高峰期;哈密地区以葡萄白粉病及穗轴褐枯病为主,葡萄白粉病发病初期为6月下旬～7月初,发病高峰期为7月下旬～8月中旬;穗轴褐枯病发病初期为5月上旬～下旬,发病高峰期为5月下旬～6月中旬.吐鲁番地区则以葡萄斑叶蝉为主,为害自每年4月初～10月,5和8月发生量最大,是葡萄斑叶蝉发生的盛期.[结论]在葡萄病虫害治理的多项科研成果基础上,结合新技术、新农药的应用,提出以农业栽培管理措施和物理机械防治为基础,环境友好农药早期防控技术为辅助措施的新疆葡萄重大病虫害绿色防控技术,为新疆葡萄绿色食品生产提供技术支撑.     

颜色传感器在葡萄病虫害防御中的应用

主要介绍一种大面积种植葡萄的远程即时监控系统。研究颜色识别应用到葡萄种植业中,以便尽早地发现病虫害,减少经济损失。设计利用颜色传感器,使用ATmega16单片机、LED光源作为系统和Zigbee无线通讯模式,连接计算机输出,对测量结果进行实时报警、评价处理。颜色传感器与ATmega16单片机搭建颜色识别系统平台,信号误码率低、结构简单,造价低廉,可以识别葡萄果实和叶片上的颜色标记和虫斑痕迹。     

葡萄穗轴褐枯病初步研究

葡萄穗轴褐枯病是我国葡萄产区一种新的病害,近几年在哈密市蔓延迅速.通过对哈密市回城乡采集的葡萄受害穗标样进行鉴定,葡萄穗轴褐枯病病原为半知菌亚门葡萄生链格孢霉(Alternaria viticola Brun).主要为害葡萄果穗幼嫩的穗轴组织.田间出现症状在5月下旬～6月下旬,病菌能以分生孢子在葡萄枝蔓表皮或芽鳞片内越冬,借风雨传播,不同品种对葡萄穗轴褐枯病抗病性有一定的差异.     

植物病害数值诊断法及其应用前景

植物病害数值诊断法是运用模糊数学原理和灰色系统理论，利用模糊识别、灰色判断系统、信息控制理论、专家系统原理的原则，应用知识工程处理方法，将植物病害症状信息经序化、量化、经纬化（二维化），实现了数量化处理，量化为诊断数值，在诊断中用模糊识别、经简单加减运算求和，以和值最大者为诊断结果。此法具有简便易于掌握，快速诊断准确率高的特点，是植物病害诊断与模糊数学、灰色系统理论、信息系统论、控制论等新学科相结合的一种新方法，有利于推进植物病害诊断的现代化。     

元谋县干热区葡萄病虫害综合防治技术

元谋县具有得天独厚的气候条件,是全国葡萄最早熟的地区之一。介绍元谋县葡萄病虫害和生理病害的发生种类、发生规律,以及综合防治技术,以期对葡萄病虫害的科学防治提供参考。     

新疆伊犁河谷地区葡萄园生草对有机红地球葡萄主要病虫害的影响

[目的]新疆伊犁河谷地区是我国红地球葡萄的主要产区之一.探讨伊犁河谷地区葡萄园生草对有机红地球葡萄主要病虫害的影响.[方法]2008-2010年,在有机葡萄园设置了4种处理:有机-清耕、有机-首蓿、有机-白三叶和常规防治对照,田间调查伊犁地区有机红地球葡萄的主要病虫害发生情况,评估葡萄行间生草对其主要病虫害发生的影响.[结果]在伊犁河谷地区红地球葡萄园发生的主要病虫害是葡萄箱霉病、葡萄褐斑病和葡萄毛毡病.葡萄园人工生草可改善果园的生态条件,在高温干旱年份,这三种病害发生极轻,不用防治(2008年);在当年4-6月降雨相对较少,葡萄霜霉病和褐斑病发生较轻的年份(2009年),在有机葡萄行间种植紫花苜蓿或白三叶对这些病虫害有一定的控制作用;而在当年4-6月降水相对较多,发病较重的年份(2010年)则会加重病情.对于葡萄毛毡病,尽管两年的发病情况有所差异,分析表明有机葡萄行间种植紫花苜蓿和白三叶对控制该病发生有一定的效果.[结论]在有机葡萄生产中应该趋利避害,综合考虑分析有机葡萄园生草对病虫害的防控作用.     

葡萄霜霉病预测模型及预警技术研究进展

霜霉病是危害葡萄最严重的病害之一,目前采用的主要防治手段是喷施化学农药,但其用量过多也带来许多严重问题。若要减轻农药污染,就必须对病害进行精确的预测预报,以便确定最合理的农药使用时机和使用量。在此,从病害流行系统的监测、因子选择、结构及应用等方面综述了利用农业气象模型预测葡萄霜霉病的研究应用进展,并对其存在的问题及发展前景作了讨论。