基于Web的昆虫分类与检索系统实现

介绍以《中国动物志·昆虫纲》信息为基础,基于Java Web+Tomcat+MSSQL Server平台,开发的昆虫分类与检索系统。昆虫分类检索系统分为前台应用和后台应用两部分,前台部分主要包括昆虫的引导式检索,精确查询,昆虫信息树结构展示。后台主要是昆虫纲的目,科,属,种的信息管理,检索表信息管理和系统综合管理。     

我国天敌昆虫与生防微生物资源引种三十年成就与展望

本文汇总了30年来由中国农业科学院植物保护研究所(原生物防治研究所)引进的天敌昆虫及生防微生物资源,系统介绍了引进生防资源的种类、数量、来源国家、引种单位和应用情况,并对未来资源引种提出建议。30年来,累计引进境外天敌昆虫及生防微生物资源至少89种、232批次,提供给国内至少21家教学、科研及生产单位。据统计,引进境外天敌昆虫至少69种、212批次,包括茧蜂、瓢虫、草蛉、赤眼蜂、蚜茧蜂、蚜小蜂、跳小蜂、姬小蜂、绒茧蜂、捕食蝽、捕食螨、古巴蝇、食蚜瘿蚊、防杂草象甲、防杂草实蝇等;引进境外生防微生物资源至少20种、20批次,包括耳霉、疫霉、白僵菌、绿僵菌、轮枝菌、虫霉菌、多角体病毒、生防线虫等。这些引进资源的一部分,如广赤眼蜂、甘蓝夜蛾赤眼蜂、丽蚜小蜂、桨角蚜小蜂、半闭弯尾姬蜂、小黑瓢虫、孟氏隐唇瓢虫、黄瓜新小绥螨、智利小植绥螨等已在我国商业化生产,广泛应用于农作物、蔬菜、水果、茶叶、林业的病虫害防控,部分天敌昆虫已成功定殖,成为国际生物防治资源引进与利用的成功案例。显著提升了我国生物防治科研、教学和生产水平,促进了我国生物防治事业的进步。在"转方式、调结构"的新型农业生产形势下,发展生物防治,加强生物防治资源引进与利用,具有重要的科学和生产意义。     

昆虫对植物源手性气味的立体选择性识别

昆虫对手性植物气味表现出立体选择性反应和行为,手性识别影响植物/昆虫的关系。3种鳞翅目雌蛾对寄主中(-)-D-杜鹃烯高度敏感和具有高选择性反应。棉铃虫对α-蒎烯对映异构体表现出立体选择性的行为反应和记忆。云杉八齿小蠹(Ips typographus)利用其寄主中的(-)-α-蒎烯合成其聚集信息素(S)-Z-马鞭草烯醇。虫瘿雄蜂(Antistrophus rufus)通过识别其幼虫危害诱导的手性单萜异构体比例作为性信息素寻找雌蜂。     

农业害虫自动识别与监测技术

随着计算机和互联网技术的发展,信息技术已被广泛地应用于植物保护领域,推动农业害虫的监测走向信息化、智能化和精准化。我们综述了农业害虫自动识别与监测技术的最新研究进展,分析了各种技术的特点与优势。这些技术均需要特定的设备获取农业害虫及其生境的信息,提取昆虫信息特征,并利用这些特征进行昆虫种类的识别与计数,达到害虫监测的目的。图像识别技术适合于自动识别与监测栖息于作物表面的害虫,昆虫雷达(厘达或激光雷达)技术特别适合于自动识别与监测高空中飞行的害虫,而声音识别技术在自动识别与监测隐蔽害虫方面具有优势。最近发展起来的基于深度学习的害虫识别方法避免了传统的手工设计特征方法,提高了害虫识别的鲁棒性,展示了一旦建立完整的昆虫信息库就可以实现害虫自动识别与监测的可能;这给昆虫学家提出了一个艰巨的任务,即鉴定和正确标识机器学习所需的大量的昆虫信息。     

昆虫拒食剂与其它药剂的区别

本文论述了植物性昆虫拒食剂抑制昆虫取食的特点和使昆虫致死的作用机理 ,并比较了昆虫拒食剂与其它药剂的区别。     

昆虫性信息素研究进展与应用前景

昆虫性信息素是由性成熟的个体产生和释放,能引诱或激起同种异性个体进行交尾的微量化学物质。由于昆虫性信息素具有微量、高效、灵敏度高、对天敌无害、对环境友好等特点,目前已广泛应用于虫情监测、干扰交配、害虫检疫及大量诱杀等方面。近年来,随着性信息素分析技术的改进,检测仪器的多样及灵敏度的提高,针对昆虫性信息素的研究不断拓展和深化。本文在广泛调研国内外大量文献的基础上,综述了昆虫性信息素的生物学研究概况、性信息素的结构特点、提取方法、鉴定方法、化学合成以及其在调控害虫行为方面的应用等领域的研究进展,并对其应用前景进行了展望,旨在为昆虫性信息素的研发与应用提供技术参考和理论依据。     

昆虫声波研究的一些新进展

本文综述了近年来昆虫声波研究,特别是对昆虫鸣声、振动和噪声的研究以及昆虫声波利用的情况,并指出了该领域今后的发展方向。     

鳞翅目昆虫细胞株的建立与应用

通过建立鳞翅目昆虫细胞株 ,以昆虫杆状病毒为载体 ,可成功、高效地表达外源基因 ,生产具有重要药用价值具备天然活性的生物工程制品 ,同时对昆虫病理学以及生物杀虫剂的研制与生产具有巨大的应用价值     

基于混合蛙跳算法的马铃薯病害图像分割优化

针对Otsu算法对直方图呈现多峰多谷的复杂马铃薯病害图像分割效果不佳的问题,结合混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)提出了一种Otsu-SFLA分割优化模型,将Otsu病害图像的分割结果作为SFLA算法的优化起点,进行复杂背景的马铃薯病害图像的分割优化,将马铃薯叶枯病、马铃薯晚疫病、马铃薯菌核病、马铃薯根腐线虫病、马铃薯灰霉病的病害图像作为分割对象进行分割,分割匹配率分别为97.0%、96.2%、96.9%、95.7%、94.8%,平均分割匹配率为96.1%,错误率分别为1.6%、1.1%、1.2%、1.1%、1.4%、平均错误率为1.3%,正确率分别为95.4%、95.1%、95.7%、94.6%、93.4%,平均正确率为94.8%,表明Otsu-SFLA模型可有效从复杂马铃薯病害图像中获取病斑区域。     

我国昆虫病原线虫的研究与应用现状

本文就昆虫病原线虫的分类地位、生物学和生态学特征进行了介绍,并重点对昆虫病原线虫以及其共生菌防治靶标害虫的研究和应用进展进行了综述,最后探讨了现有的应用研究存在的问题和解决办法。     

基于改进马尔可夫链算法的农业害虫定位研究

为了提高农业害虫定位的效果,提出改进马尔可夫链算法。首先用非齐次马尔可夫链算法提取像素随机序列水平、垂直方向状态数等害虫特征,设定检测概率阈值,去除伪信息;接着用隐性非齐次马尔可夫链算法将害虫定位提取得到的信息以序列输入,当最大后验概率大于固定阈值的状态序列即为定位目标;最后给出了算法流程。实验仿真显示该算法定位叶片表面的农业害虫时,在准确性、最大偏移量方面较优。     

基于图像处理的玉米叶片含水率诊断方法研究

研究了利用数字图像处理技术进行作物叶片含水率诊断的方法.以温室中培育的90株不同灌水量的盆栽玉米为研究对象,使用佳能IXUS110的1 210万像素数码相机采集离体抽穗期玉米叶片的图像信息,然后利用烘干法测量叶片样本的含水率;利用叶片图像的灰度直方图提取叶片图像的均值、峰态、方差、歪斜度、能量、熵六组特征值.利用提取的20组玉米叶片样本的数据,采用线性回归的方法建立均值与玉米叶片含水率之间的关系模型;使用其余20组样本对模型进行验证,其标准差为0.021.结果表明,利用作物叶片灰度直方图均值参数可以对玉米的叶片含水率进行预测.     

基于DEM与遥感影像数据的梯田信息强化表达研究

将DEM信息与遥感影像信息有效结合是实现信息强化表达的有效途径,本研究通过在所选梯田实验样区布设实验样点,获得该点所处梯田田面的田面宽度值及由DEM数据求取的坡度值,基于两者关系进行了相关拟合、反演、分类及假彩色合成实验,强化了梯田信息的表达效果.结果表明:通过DEM与遥感影像数据进行地物的联合特征分析,可有效提高研究对象的信息量,为实现梯田信息的强化表达提供了一种新的途径.     

昆虫性信息素及其类似物干扰昆虫行为的机理和应用研究进展

昆虫性信息素及其类似物在有害生物综合治理中起到了越来越重要的作用,如可以对目标昆虫进行监测、诱捕和迷向等。干扰昆虫行为是一种环境友好型的植物保护策略,近年来已在害虫防治领域广泛使用。干扰昆虫行为的机理一直是科学家研究的主要方向,明确其机理能使之得到更有效合理的应用。本文主要对昆虫性信息素及其类似物干扰昆虫行为的机理,以及缓释材料、施用剂量及密度、与其他挥发性物质在田间混合应用等方面的研究进展进行简要综述。     

杀虫剂对昆虫的亚致死效应的研究进展

杀虫剂亚致死效应是农药生态毒理学研究的一个重要方面.根据近年文献资料,综述了杀虫剂对昆虫生殖力、发育历期、行为和抗药性方面的亚致死效应,阐述了有关解毒酶的作用机制.杀虫剂亚致死效应对农业生态系统具有深远的影响,应展开更加深入、全面的研究.     

昆虫信息化合物的筛选及鉴定技术研究进展

在化学生态学领域中,触角电位仪 (EAG)、气相色谱-触角电位联用仪 (GC-EAD)、气相色谱-质谱联用仪 (GC-MS)、单感器记录仪 (SSR) 和气相色谱-单感器记录联用仪 (GC-SSR) 是开展昆虫信息化合物的鉴定及活性组分筛选的重要技术手段,常用于昆虫对信息化合物感受机制、昆虫与植物的互作关系研究。本文详细分析了这几种技术的作用机理,综述了近些年昆虫电生理技术的应用和研究进展,可为昆虫信息化合物的研究提供技术参考。     

基于电路理论的生态格局识别与保护研究——以宁武县为例

基于电路理论中电荷随机游走特性与连接模型,采用生态源地识别、生态廊道构建等生态安全格局研究一般范式,对山西省宁武县生态格局进行了研究。结果表明:1) 18块生态源地以林地和草地为主,水域和湿地为其补充,分布相对分散,占县域面积23%; 2) 41条生态廊道(含34条关键廊道,潜在廊道7条)主要围绕次生原始森林分布,由草地和灌木林地组成; 3)生态廊道改善系数介于0-9. 27,夹点区域相对集中于县域南部; 4)将生态源地、生态廊道、夹点区域、改善区组合构成了综合生态安全格局,并划定保护区、改善区和发展区等3个类型区。     

基于深度学习的病虫害智能化识别系统

我国农作物种植覆盖面广、分散度高,病虫害发生种类多、区域性发生规律复杂,传统的人工鉴定技术从效率、能力与精度方面均难以满足新形势下重大病虫测报要求。针对这一实践需求,以测报灯下害虫图像数据库(约18万张)、田间病虫害图像数据库(约32万张)为基础,构建了基于深度学习方法的病虫害种类特征自动学习、特征融合、识别和位置回归计算框架,并研发了移动式病虫害智能化感知设备和自动识别系统。通过近2年的精确度和实操运行效率检验,该系统在自然状态下对16种灯下常见害虫的识别率为66%～90%,对38种田间常见病虫害(症状)的识别率为50%～90%。随基础数据库的不断丰富、神经网络深层特征提取的不断完善,该系统有望进一步提高识别准确率,从而真正实现田间病虫害识别自动化、智能化和高效率。     

昆虫不育技术在害虫防治中的应用和研究进展

昆虫不育技术是一种通过释放不育昆虫来控制田间害虫种群的生物防治新策略。为将昆虫不育技术应用于防治全球入侵害虫草地贪夜蛾Spodoptera frugiperda,该文对昆虫不育技术的作用机理和防治现状进行了综述,并对国内外利用该技术成功防治害虫的作用原理、作用方式和对多种害虫防治的成功案例进行了归纳;同时,对防治靶标基因doublesex的功能性作用进行总结。本综述基于CRISPR/Cas9基因编辑系统调控靶标基因,整理并展望通过释放携带显性致死基因的昆虫种群实现虫口密度控制的研究现状,为促进昆虫不育技术防治害虫提供理论基础。