二氧化碳气调储粮的实仓试验研究

用CO2作气调基质的气调储粮技术不但能有效地杀灭储粮害虫,突破我国粮食储藏长期依赖磷化氢等化学药剂防治害虫的局面,而且避免了化学药剂危害人体、污染粮食、腐蚀仓储设备和破坏环境,实现储粮化学药剂的“零排放”,满足了人们对绿色食品和环保的需求,同时为抑制害虫抗性增长提供了新方法,是一种安全、简便、有效、卫生的技术。     

基于Bi-LSTM与多尺度神经网络模型的番茄病害识别

番茄叶片病害的精准识别对农业领域未来的发展至关重要，农业研究人员逐渐使用深度学习的方法进行植物病害的精准检测。然而对比以往的神经网络可以发现，它们普遍缺少上下文信息的连续性以及全文信息的完整性。对此本研究提出了一种Bi-LSTM和多尺度卷积神经网络相结合的模型，采用双向长短期记忆网络，可以更好地捕捉双向信息的反馈，使上下文的信息更具有连续性，而所提出的多尺度卷积神经网络既保证了全局信息的完整性，同时减少了细节信息的丢失，为了提高模型对病害特征的识别能力引入注意力模块，从而使模型重点关注疾病的特征部分。从公开的PlantVillage数据集中选取番茄的9类疾病和健康的叶片作为研究对象，试验结果在验证集上得到最高分类准确率为98.16%,与其他几个经典的CNN模型相比较，该模型的识别准确率优于其他的基础模型，并且具有较好的稳定性。经过试验验证，该模型可以为番茄病害识别提供一种有效的解决方法。