大豆灰斑病Fuzzy测报模型

本文运用模糊数学理论建立了大豆灰斑病预测预报模型。经对国营350农场种植的大豆中熟品种“合丰25”十年的资料拟合,符合率达90%,对中熟品种“黑农26”九年的资料拟合,符合率达89%,对早熟品种“黑河3号”九年的资料拟合,符合率达78%。     

浅议大豆灰斑病

大豆是黑龙江省的主要农作物之一,在黑龙江省东部三江平原种植比较广泛,但在大豆生长过程中,常常会患上各类病虫害,尤其是大豆灰斑病,已成为影响全省范围的大豆病害之一,不仅会影响大豆的正常生长,导致减产、低产,还会造成广大农民朋友经济收入的减少,也会影响我省农业经济的稳定发展。本文对大豆灰斑病的发病病因、发病症状、发病条件、发病时间、影响因素以及防治方法等加以分析,为我县农户提供参考依据。     

通径分析在大豆灰斑病流行研究中的应用

本文应用通径分析的原理，对１９８０～１９９２年大豆灰斑病的试验资料进行分析，力图剖析大豆灰斑病发生发展各气象因子的相对重要性和相互关系，在所选定的七个气象因子中，确定了大豆开花后２０～３５ｄ之间降寸雨量，ＴＲＨ日，降雨日数和相对湿度等为主因子，并在此基础上建立了流行预测模型。     

大豆灰斑病的防治方法

大豆灰斑病初次侵染来源是病株残体和带菌种子。因此认真清除菌源,合理轮作,种植抗病品种及搞好预测预报。大发生年份及时喷药保护,可以减轻发生为害。     

大豆灰斑病发生发展规律的研究

１９８０～１９８９年利用室内和室外试验相结合的方法研究了黑龙江省密山虎林地区大豆灰斑病的再侵染条件，初步结果表明大豆叶片病斑在温度２４℃左右，日保湿润１６ｈ以上最利于病菌产孢。病菌孢子在温度２２℃条件下生命力６～１１ｄ，高温环境不利于病菌孢子存活。大豆成林期叶部发病程度取决于日平均气温高于１８℃、日最低温度高于１２℃及日平均相对湿度大于８０％或有降雨量多于０．１ｍｍ的气象条件出现的日数。大豆籽粒发病率与大豆开花后２０～３５ｄ之间的降雨量、雨日、平均相对温度、日平均湿度≥２０℃且日平均相对湿度≥８５％的天数呈显著正相关。     

黑龙江大豆灰斑病流行速度研究

研究表明,大豆灰斑病的病叶和病荚是次年灰斑病的初次侵染源。灰斑病叶的病情田间动态分布呈“S”型。病情的流行速度可用K．O．Mueller模型预测。     

基于成像高光谱的苹果树叶片病害区域提取方法研究

【目的】对带病斑苹果树叶片的高光谱图像进行病斑提取,为作物病虫害的遥感监测提供支持。【方法】对带有病斑的苹果树叶片成像高光谱图像,从传统基于光谱特征和面向对象特征2个方向入手进行病斑提取。为减少高光谱图像波段之间的冗余,首先对高光谱图像采用PCA变换进行降维处理,利用降维之后的前11个波段,分别采用波谱角分类和面向对象分类的方法提取苹果树叶片病害区域。【结果】由于同物异谱和异物同谱现象的存在,波谱角分类算法在提取病斑时,对叶柄和叶脉产生了错误的分类,而且以像元为分类单位的波谱角分类,在分类结果图中存在椒盐噪声,而面向对象分类则避免了这一现象的发生。【结论】采用面向对象分类方法提取苹果叶片病斑的结果优于基于光谱特征的波谱角分类方法,其总体精度和Kappa系数分别为98.44%和0.97。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

苹果黑星病菌DNA提取方法研究

采用CTAB法、SDS法、Parker法及改进的SDS法提取苹果黑星病菌的DNA,经紫外分光光度计测定,改进SDS法提取的DNA得率较其他3种方法高,约为Parker法的2倍。改进SDS法提取的DNAA260nm/A280nm值为1.700～1.900,DNA纯度较高,而其他3种方法提取的DNAA260nm/A280nm值均高于1.900,DNA中所含RNA的量较高。4种方法提取的DNA在230nm波长处的吸收值分别为0.658,0.257,0.926和0.208,说明DNA不同程度地被酚类物质所污染,但改进的SDS法提取的DNA受污染程度最小。     

福州于山风景区环境容量及其对策研究

风景区环境容量和游客容量是风景区规划的重要依据。通过调查于山风景区现状及游客情况,采用综合测算法,计算出于山风景区环境年容量为652 950人次、游客年容量为253 350人次。与实际于山风景区环境年容量相比较,实际值已大幅度超出于山风景区允许的环境年容量。进而提出了增加环境容量和分流游客的整改措施,以缓解游客人数过饱和状态,实现于山风景区的保护和可持续利用。     

不同斑点果型青翘的质量研究

为给连翘种质资源评价及其有效成分的开发利用提供参考依据。对3 种不同果实表面 斑点占比果型连翘植株（共40 株）果实形态参数,青翘内连翘苷、连翘酯苷A 检测和分析。测定 结果表明,斑点占比居中的有效成分含量高于其他两类。育种可以优先考虑斑点居中种源。     

基于颜色特征的草莓成熟度识别技术研究

草莓成熟度识别技术是草莓采摘机器人顺利完成采摘任务的关键。本研究以"丰香"草莓为研究对象,首先提取不同成熟度草莓的颜色特征,计算草莓图像在HIS颜色空间模型下H分量的均值和方差;然后计算草莓果实红色部分着色面积所占比例;最后,建立BP神经网络,以H分量的均值、方差和草莓红色着色面积比作为BP神经网络的输入,训练完成后,判断待测样本的成熟度等级。通过本研究实验方法划分成熟度等级与经验丰富的果农判断结果对比,实验正确率可以达到90%以上。     

葡萄枝条中多酚类物质的超声波辅助提取

【目的】探讨利用超声辅助技术从葡萄枝条中提取多酚类物质的最佳工艺条件,并比较8个酿酒葡萄品种枝条中多酚类物质含量的差异。【方法】对影响葡萄枝条中多酚类物质提取率的乙醇溶液体积分数、浸提温度、料液比(质量(g)与体积(mL)比)、提取时间和提取次数进行单因素试验,并在此基础上设计4因素3水平的正交试验,以确定超声波提取的最佳工艺条件;利用最佳工艺条件提取8个葡萄品种枝条中的多酚类物质,并对其含量进行测定。【结果】超声波辅助提取葡萄枝条中多酚类物质的最佳条件为:以体积分数60%乙醇溶液为提取液,料液比为1∶12,超声提取时间为30 min,于20℃下浸提2次。在最佳工艺条件下,多酚类物质的提取率为97.38%。8个酿酒葡萄品种枝条中的多酚类物质含量均大于20 mg/g,其中品丽珠含量最高(32.855 4 mg/g),其次为梅尔诺(31.967 7 mg/g),以8804最低(20.815 6 mg/g)。【结论】确定了超声波辅助提取葡萄枝条中多酚类物质的最佳工艺条件,在此工艺条件下提取率最高可达97.38%。     

基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法

基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材,对木材科学和产业具有十分重要的意义。提出了一种基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法:采用分治策略改进区域生长法实现木材横切面显微图像中导管细胞的快速分割,用链码跟踪技术提取了10个导管细胞的形态特征;选取了6种阔叶材树种的横切面显微图像进行仿真实验。实验结果显示:本文方法能提高导管细胞的分割速度;所提取的10个形态特征在给定的树种显微图像上具有较高的区分度,说明将本文方法用于阔叶材树种智能识别具有较强的可行性。      

昆虫图像几何形状特征的提取技术研究

为进行昆虫图象的识别和分类，对昆虫图象几何形状特征的提取及测量进行了研究。提取了区域面积、边界周长、孔洞数、偏心率、形状参数、圆形性、似圆度、球状性和叶状性9个直观易测的特征。采用判别分析方法对这些特征进行筛选得到6个具有判别意义的特征，分别为区域面积、偏心率、形状参数、周长、似圆度、叶状性；剔除了与似圆度具有相关性的圆形性和球状性等特征。利用这6个特征对3种昆虫进行了识别，准确率均达到100％，表明本研究所提取的6个昆虫图象特征用于昆虫图象识别是有效的。     

基于傅里叶变换和独立成分分析的木材显微图像特征提取与识别

正确识别木材对木材科学和木材产业具有重要意义。提出一种提取木材显微图像特征并进行识别的新方法。首先进行傅里叶变换得到木材显微图像的傅里叶变换功率谱图,然后进行独立成分分解得到功率谱图的独立基,所提取的特征就是木材显微图像的功率谱图在独立基上的投影系数,最后利用支持向量机对待识别图像在独立基上的投影系数进行分类,实现木材识别。在200幅木材显微图像库上进行小样本实验,取得了较高的识别率。实验结果表明,该方法具有较大应用潜力。图4参12