基于人工智能的竹类主要害虫识别系统开发与应用

在当前四川省竹产业大发展背景下,将以人工智能为代表的计算机高新技术引入竹子的生产经营环节,对竹产业基地实行精细化管理和提高竹产业绩效具有重要的现实意义。文章介绍了基于深度神经网络搭建的人工智能识别模型,并在此基础上设计并开发了针对竹类主要害虫的识别系统,实现了通过APP软件对竹类主要害虫进行便捷、准确识别,极大地提升了森防工作效率,为竹产业基地的健康发展提供了有效科技支撑,同时也为林业生产经营由传统模式转向智慧化进行了技术储备。     

基于人工智能技术的竹类主要害虫识别系统在森防场景中的应用

人工智能技术及其应用已成为林草业重点建设领域的重要支撑和业务创新增长点。在四川省竹产业大发展背景下,邛崃市将基于人工智能技术开发的竹类主要害虫识别系统应用于竹产业基地森防场景,实现了对竹产业基地的害虫智能识别,并衍生出害虫发生情况统计分析、管护员巡护管理等智慧化管理手段,促进了当地竹产业基地的精细化管理,探索了竹产业现代化的新途径,为竹产业建设迈入智慧化目标提供了支撑。文中介绍了该系统采用的人工智能技术及相关功能的实际应用,并对相关成果在森防领域开展更广泛的后续应用进行了展望。     

刍议服务于深度学习研究的林业遥感数据集建设

林业遥感数据集是林草行业开展深度学习研究的重要基础,更是林草资源实现自动化、智能化和动态化精准监测的重要保障.文中分析了自然图像和遥感图像数据集建设现状与方法,通过对深度学习算法在林业专题信息识别和分类中最新研究成果的阐述,表明建立林业遥感专用数据集的必要性和紧迫性;基于人工智能在图像处理领域的发展经验,提出林草业遥感...     

人工智能在木材加工中的应用

随着新一代人工智能技术不断取得应用突破,将人工智能技术与木材加工产业深度融合,实现木材加工产业智能化控制、精准化配置、高效率利用、可持续发展,是促进林业人工智能发展的主要任务之一.文中概述了人工智能算法及理论在木材无损检测与分类、木材干燥、木材优选加工等木材加工过程中的应用现状,分析了相关算法的不足之处,提出人工智能技...     

江西省研发国内首款昆虫识别软件——“江西昆虫”APP

<正>为切实解决基层监测人员和林农在害虫识别和防治技术方面的迫切需求,江西省林检局借助人工智能技术,扎实开展了智能诊断系统--"江西昆虫"APP研发工作,目前已顺利完成该软件验收。"江西昆虫"APP是国内首款昆虫识别软件,包括"昆虫、拍照识别、我的"3个功能模块,分别对应昆虫的分类特性及防治措施、拍照识别、个人资料信息等内容。该APP已建立与林业有关的10个目、203个科、526个属、1 000余种昆虫的目录,其     

生态背景下基于人工智能深度学习的竹类害虫识别方法研究

针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5 663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的图片特征,并开展了4组不同训练集与测试集比例的实验。结果表明：模型的精确度随训练集比重的增大而增大,当训练集和测试集的比例为9∶1时表现最好,F₁值达到了95.48%,模型精确度为97.5%,体现了识别模型具有较好的综合性能和较高的实用性。该方法能较好地实现3种竹类害虫在生态背景下的智能识别,是针对竹类生产经营中的虫害防治问题的一种智能化解决方案,为竹产业精细化管理及高效生产经营提供有效的科技支撑。     

基于轻量级神经网络的2种害虫钻蛀振动识别方法

【目的】设计轻量级神经网络,使用声音识别技术构建钻蛀振动识别模型,自动识别双条杉天牛和臭椿沟眶象幼虫蛀干取食振动,为提高钻蛀性害虫的早期预警能力提供技术支撑。【方法】在接双条杉天牛、臭椿沟眶象幼虫木段中嵌入AED-2010L便携式声音探测仪的SP-1L压电式传感器探头,使用录音笔以音频格式记录钻蛀振动信号。双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种声音信号经端点检测、时间规整操作后,计算对数梅尔声谱作为卷积神经网络学习和识别的数据集。由于钻蛀性害虫取食振动脉冲持续时间短,数据量远小于图像,为避免模型出现过拟合,设计轻量级卷积神经网络Insect Frames,网络包含4层3×3卷积,全连接层前接全局平均池化进一步降低网络参数量。使用不同的中间层特征维度和降维方法,实现4种网络变体结构Insect Frames_1—4。【结果】基于轻量级卷积神经网络的钻蛀振动识别方法可有效监测早期虫害的发生,较准确地识别害虫种类。利用Insect Frames_1—4模型,对双条杉天牛钻蛀振动、臭椿沟眶象钻蛀振动和无钻蛀振动3种信号进行识别,在测试集上的平均识别准确率均达90%以上,CPU上平均识别时间为0.1～1.3 s。Insect Frames_2模型识别准确率达95.83%,较广泛用于虫声识别的高斯混合模型提高34.2%,较传统重量级神经网络Res Net18提高6.94%,时间效率提高171.1倍。【结论】将神经网络和声音识别技术用于幼虫钻蛀振动的自动化侦听,具有高效、简单、成本低等优势,可提升林业钻蛀性害虫的早期预警能力。     

怎样根据林木受害状判断害虫

鉴定一种害虫,除了根据其外部形态特征和生殖系统外,还可根据不同害虫对植的不同危害症状来判定.这一识别寄来虫的方法,对常在基层工作和生产第一线的林业职工比较实用,特别是当虫期已过,只留下害状时更有意义.现根据多年来的实践经验,把一部分林业害虫的危害症状与种类结合起来,整理如下,供参考.     

林业害虫内部器官与防治关系探讨

昆虫的内部器官和害虫的防治关系密切.该文阐述了消化、呼吸、生殖、神经系统的结构和功能,并指出了将害虫内部器官和防治结合起来的途径和方法,为林业害虫的防治提供理论依据     

鸟类全景观测系统中的人工智能识别技术

随着数字化基础设施建设的推进,采用人工智能技术对鸟类观测影像进行实时识别,以期为湿地监控与生物多样性保护提供新的手段.2020年,在长兴仙山湖国家湿地公园,根据鸟类监测、识别场景的特点,利用级联分类器和卷积神经网络人工智能识别技术对鸟类进行监测、识别.结果表明,该鸟类检测和分类模型在验证集中分类精度达到87.75％以上...     

农林复合模式蒸散耗水的研究

应用土壤分层水量平衡模型，对林带与冬小麦的根系吸水量、林带和农田的蒸散耗水量、林带影响农田土壤水分范围与程度进行了研究，结果表明：（１）冬小麦拔节至乳熟期间，林带根系吸水以消耗农田土壤水分为主，主要表现在０．０～１．５Ｈ（Ｈ为树高）范围内。（２）林带可降低１２．３％的农田蒸散量。（３）由于林带的影响，在农田中，０．０～０．５Ｈ为土壤水分降低区，０．５～５．０Ｈ为土壤水分提高区。总体平均，０～２００ｃｍ农田土壤贮水量可提高１１．２％。     

美国黑莓快繁技术研究

采用组织培养方法对美国黑莓主要栽培品种进行培养。通过试验,筛选出一种高效防褐化剂和几种适宜的芽诱导、增殖及生根培养基。并且实验达到了黑莓工厂化育苗的技术要求,为黑莓优良品种提供了快速繁殖的新技术。     

高校园林绿地景观探讨

以湖南工业大学为例,探讨高校园林绿地景观规划设计的原则、构思、方法。以期对当今高校园林绿地规划设计提供一种思路。     

促进海南岛香草兰生产的几点建议

海南岛地处北纬°′～°′，东经　18102010°′～°′，属热带季风气候，适宜香1083711003草兰生长。年，华南热带作物科学研究院刘松1962泉教授从斯里兰卡引种墨西哥香草兰到海南岛儋州种植，多年来只开花不结果。年，在福建省亚1983热带作物研究所和云南省热带作物科学研究所引种试种成功的鼓舞下，华南热带作物科学研究院从广东粤西亚热带作物试验站引进香草兰茎蔓条，试100种于海南万宁县兴隆试验站（现为热带香料饮料研究所，下称香饮所），按福建种植模式并改进为荫棚集约栽培。年，该站《香草兰在海南兴隆地1987区引种试种研究》项…     

南方山地森林小班蓄积量调查方法的对比分析

以南方山地森林为研究对象,选取有代表性的4个小班,分别采用角规抽样调查法、中心样圆法、样圆群法、六株木法、垂直样带法、标准地法共6种方法对小班蓄积量进行测定,并从6种方法的调查精度、误差大小、工作量及工具和仪器的难易程度等方面对小班蓄积量进行了对比分析,认为角规抽样调查法是最适合南方山地森林小班蓄积量的调查方法。     

美登叶面施肥试验初报

应正交设计对美登叶面施肥试验结果分析得出,施肥种类是影响百果重的主要因素,施肥次数是影响株产果重的主要因素。单株产量是影响蓝莓浆果总产量的最重要因子,因此应选取单株产量最大的组合,即A1B1C1D1,施硫粉150 g.n-1和木醋原液,浓度200倍,1~2次。     

食用菌多糖研究进展

对食用菌多糖的提取、分离纯化、定性定量分析、活性研究和临床应用等研究进展进行了综述,指出了目前存在的不同食用菌多糖较难鉴别、真菌多糖提取纯化工艺需进一步加强、食用菌多糖结构和功能之间的关系问题,提出真菌多糖的提取工艺和构效关系是今后研究的主要方向.     

生态旅游对生态环境影响评价

阐述生态旅游与传统旅游的不同，结合目前生态旅游的发展状况．以广东鼎湖山自然保护区开展生态旅游为例．分析生态旅游业的兴盛对生态环境的影响，并给出对策。     

关于科尔沁沙地生态工程建设的探讨

根据科尔沁沙地生态系统退化的现状,提出了本地区生态工程建设的出发点和重点内容,并介绍了一些在工程建设中成功的经验和技术。提出了今后本地区生态建设的方向。