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41.
基于深度学习的水稻表型特征提取和穗质量预测研究 总被引:6,自引:4,他引:2
水稻产量与水稻穗数和穗质量密切相关,精确预测水稻产量可以加快育种速度。以盆栽水稻为研究对象,首先利用可见光图像结合图像处理技术进行特征提取,获取整株水稻的51个表型特征。结合深度学习,运用Faster R-CNN卷积神经网络训练模型对水稻穗数进行检测,同时使用SegNet网络框架训练得到的模型对水稻稻穗进行分割,得到水稻穗部的二值图像,结合图像处理技术提取穗部的33个表型特征数据。提取了颜色、形态、纹理共85个表型参数,对所有85个数据进行归一化处理,将归一化的85个表型数据与稻穗鲜质量、干质量进行逐步线性回归,挑选相关性高的特征数据。分别使用穗数和33个特征穗部、51个特征整株、所有85个特征中相关性高的特征数据构建盆栽水稻稻穗鲜质量、干质量的预测模型,最后根据模型的决定系数R2、平均相对误差(MAPE)和相对误差绝对值的标准差(SAPE)挑选最优预测模型。预测结果表明穗部特征预测效果最好,其中效果最好的模型鲜质量、干质量预测值与真实值的决定系数R2分别达到0.787±0.051和0.840±0.054。 相似文献
42.
桑大象(Episomus kwanhsiensis Heller)成虫取食桑叶,幼虫取食桑根,可以造成整株桑树和整片桑园死亡。近年来,在四川蚕区的许多地方已成为主要害虫。桑大象分一年一代和二年一代两个类型。以幼虫和成虫在地下越冬,成虫出土为害的高峰期在4—5月和8一9月。卵产在杂草或桑叶上,卵的发育起点温度为12.8℃,发育有效积温为142日·度,幼虫期约300天,蛹期24—28天。桑大象的天敌,主要有卵寄生啮小蜂(Tetrastichus sp.)寄生率可达60—80%。 相似文献
43.
44.
崩壁治理中几种稳定复绿技术对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨边坡治理常见工程技术与乡土植物不同组合措施对崩壁稳定复绿效果,筛选崩壁稳定复绿最优组合措施。采用崩壁人工径流小区定位观测试验,布置了9种不同组合措施:细沟喷播植草(灌)(RSS)、小台阶细沟喷播植草(灌)(SSR)、小台阶三维网喷播植草(灌)(SST)、三维网喷播植草(灌)(TDM)、土工格网喷播植草(灌)(GEG)、穴植草(灌)(HOP)、细沟喷播植灌木(RPS)、细沟喷播植牧草(RPG)和对照处理(CON)。乡土植物为百喜草(Paspalum notatum Alain ex Flüggé)、狗牙根(Cynodon dactylon(L.)Pers.)、山毛豆(Oxytropis hirta Bunge)与紫穗槐(Amorpha fruticosa L.)。结果表明:(1)崩壁土壤含水量与前期累积降雨量间呈正相关线性关系;崩壁稳定系数随含水量呈先增后减变化趋势,其中处理TDM稳定系数最大,CON稳定系数最小且显著低于其余各处理(P=0.05)。(2)处理TDM和CON崩壁植被覆盖度分别为最大和最小,且显著高于和低于其余各处理(P=0.05)。(3)处理CON崩壁径流及侵蚀量均显著高于其余各处理(P=0.05);RPS和RPG处理崩壁径流侵蚀量小于CON处理,但大于其余各处理。(4)基于崩壁稳定系数、含水量、覆盖度、径流与侵蚀量数据,采用相对差距和评价法对9种组合措施进行了定量评价,处理TDM为崩壁稳定复绿最优组合措施。 相似文献
45.
46.
近两年来 ,枝江市大棚草莓生产发展很快 ,然而 ,由于技术跟不上 ,导致产量低、品质差。经调查 ,笔者认为栽培中主要存在如下问题。1 生产用苗质量差 1999年我市的草莓苗主要由外地引进 ,几经周折 ,损伤较大 ,定植后成活率极低。 2 0 0 0年开始 ,虽然一般由种植户自己培育 ,但是由于采用粗放的地面育苗 ,存在的问题不少 ,苗木质量不尽如人意 :一是子苗数增多后不便中耕松土 ,田间杂草难以控制 ,土壤容易板结 ,从而造成子苗根系生长不良 ;二是对7~ 9月高温雨季易盛发的炭疽病疏于防治 ,致使病害严重 ;三是无人为降温措施 (使用遮阳网等 … 相似文献
47.
烟草黑胫病的综合防治及其研究进展 总被引:7,自引:1,他引:7
烟草黑胫病是烟草上重要毁灭性病害之一,生产上主要采取综合防治措施,包括种植抗病品种、农业防治、病害发生期的药剂防治,以及生物防治和植物诱导抗性的利用等,后两者已成为当前综合防治的研究重点。生物防治将是烟草黑胫病防治最主要的手段之一。 相似文献
48.
49.
从烟草根部分离到的内生细菌118菌株,对烟草黑胫病有很好的防效,实验证明,其防治作用机理包括直接拮抗作用和诱导抗病作用.该菌能抑制烟草疫霉菌丝生长、游动孢子游动、萌发;而且具有诱导抗病作用,施菌后,POD,PAL活性明显上升. 相似文献
50.
基于Micro-CT和改进DeepSORT的再生稻再生芽追踪计数与再生力评价 总被引:1,自引:1,他引:0
再生稻具有一种两收的优势,其再生力直接决定了水稻再生季产量,而水稻再生力与再生季再生芽的数量密切相关。传统人工水稻再生芽检测方法存在接触损伤、主观低效和重复性差等缺点,因此该研究提出了一种基于Micro-CT(computed tomography)和改进的DeepSORT(simple online and realtime tracking)的再生芽多目标追踪计数和再生力评价方法。首先采用Micro-CT成像获取再生季水稻断层图视频流,然后利用YOLOv5s网络作为再生芽追踪检测器,最后通过改进的DeepSORT追踪算法实现水稻再生芽的精准追踪计数。其中DeepSORT改进包括优化再生芽追踪过程中的ID错误;增加再生芽目标追踪的匹配次数,改善ID跳变的问题;计算再生芽的高度信息,实现对再生芽中有效芽的判别。试验结果表明,在目标检测上,YOLOv5s对再生芽和茎秆的平均检测准确率分别为97.3%和99.1%,在再生芽多目标追踪上,改进的DeepSORT算法的多目标跟踪准确度为77.61%,高阶跟踪精度为61.73%,ID跳变为6,与改进之前相比,多目标跟踪准确度和高阶跟踪精度分别提升了1.51和8.5个百分点,ID跳变降低了94%。对8种不同处理共104盆水稻再生芽进行追踪计数,将系统测量值与人工测量值进行统计对比,结果证明本文方法测量的再生芽数量和人工观测值的决定系数为0.983,均方根误差为3.460,平均绝对百分比误差为5.647%,两者具有较高的回归性。研究基于有效再生芽和茎秆数量的比值得到水稻早期再生力,对2个水稻品种共38盆水稻的再生力和再生季实际产量进行相关分析得到决定系数分别为0.795和0.764。该研究为水稻再生芽无损检测和再生力早期评价提供了一种新的技术途径。 相似文献