我国东北地区栗山天牛灾害成因分析

栗山天牛Massicus raddei引发的栎树林生物灾害在我国东北地区已由次要灾害上升为重要灾害。成灾原因分析表明，致灾因子栗山天牛的K-生态对策是灾害形成的内在原因，承灾体天然次生栎林的脆弱性是灾害形成的外在原因，防灾控灾措施不到位是致使灾害持续加重的人为因素。     

基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别研究

【目的】智能虫情测报灯诱捕到的农业害虫因种类繁多、虫体姿态多样、鳞片脱落等原因造成有些害虫图像存在种间相似和种内差异的现象。为了提高农业灯诱害虫识别率,针对YOLOv4检测模型检测到且容易混淆的19种灯诱害虫,本文提出了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型。【方法】首先,根据灯诱害虫外观图像的相似性和检测误检的情况,将19种害虫分为6类;将所有害虫图像通过补边操作使得长宽相等,并缩放至统一尺寸224×224像素。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力,对害虫图像进行镜像翻转、旋转180度、高斯噪声和均值滤波的数据增强,训练集、验证集和测试集样本量按照8:1:1比例划分。然后,针对6类19种农业灯诱害虫细粒度图像,建立了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫识别模型（bilinear-attention pest net,BAPest-net）,模型包括双线性特征提取、注意力机制和分类识别3个模块;通过修改特征提取模块的下采样方式提高特征提取能力;添加注意力机制模块让整个模型更关注于局部细节的特征,将双线性结构中的上下两个注意力机制的输出进行外积运算增加细粒度特征的权重,提高识别的准确性和学习效率;模型优化器使用随机梯度下降法SGD,分类模块中使用全局平均池化,旨在对整个网络从结构上做正则化防止过拟合。最后,在同一个训练集训练VGG19、Densenet、ResNet50、BCNN和BAPest-net 5个模型,对6类相似的19种农业灯诱害虫进行识别,以精准率、Precision-Recall（PR）曲线和平均识别率作为模型的评价指标。【结果】BAPest-net对6类相似的19种农业灯诱害虫平均识别率最高,达到94.9%;BCNN次之,为90.2%;VGG19模型最低,为82.1%。BAPest-net识别的6类害虫中4类鳞翅目害虫的平均识别率均大于95%,表明该模型能较好地识别出鳞翅目害虫。测试结果中仍存在少数相似度较高的害虫误判,特别当害虫腹部朝上或侧身,种类特征不够明显的时候容易引起相似害虫的误判。对于区分度较低的相似害虫需要更多的训练样本以获取更多的特征,提高模型的识别率和泛化能力。【结论】基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型可以自动识别6类相似的19种农业灯诱害虫,提高了农业灯诱害虫自动识别的准确率。     

早熟高产抗病春小麦新品种宁春48号的选育

宁春48号（原代号展8）系宁夏永宁县小麦育种繁殖所于1999年在云南元谋县农场从辽宁省朝阳市农业高新技术研究所引进,经多年北育南繁,系统观察选择,于2002年在云南元谋定系育成,2009年3月通过宁夏回族自治区农作物品种审定委员会审定．品种审定编号：宁审麦2009001。     

亚致死剂量吡虫啉和吡蚜酮对褐飞虱生物适合度的影响

 全面评价了亚致死剂量吡虫啉和吡蚜酮对褐飞虱繁殖力和生存力的长期影响。毒力测定结果显示,吡虫啉和吡蚜酮对褐飞虱3龄若虫的LC50分别为42.41 mg/L和396.46 mg/L,吡虫啉毒力约是吡蚜酮毒力的9.35倍。通过建立褐飞虱在吡虫啉和吡蚜酮亚致死剂量（LC30）作用下的生命表,发现褐飞虱在两种药剂处理下生物适合度都有所下降,分别为对照试虫的83.8%和8.4%。吡虫啉处理试虫仅羽化率明显低于对照,而吡蚜酮处理试虫的羽化率、雌虫比例、雌成虫寿命和卵孵化率各参数都明显下降。亚致死剂量的吡蚜酮使褐飞虱日产卵节律和卵孵化高峰都有所推迟,这可能是吡蚜酮对褐飞虱产生取食抑制作用进而导致其生殖器官发育缓慢造成的。     

优质高产春小麦新品种宁春52号的选育

宁春52号(原代号永1579)是宁夏永宁县农作物种子育繁所以永430为母本,宁作230为父本经杂交组配系谱法选育而成的春小麦新品种.2008-2009年参加宁夏回族自治区灌区春小麦区域试验,平均单产8 654.40 kg/hm2,2010年参加宁夏灌区春小麦生产试验,平均单产7 042.50 kg/hm2.其主要特点是优质,高产,稳产,适应性强.该品种于2012年通过宁夏农作物品种审定委员会审定.     

桉树轻基质组培苗的成本核算与控制

以广西国有维都林场组培厂为例,在年产500万株桉树轻基质组培苗的生产情况下,对组培苗生产、轻基质制作、炼苗及成苗等三个业务分部进行生产成本核算,并分析其成本的控制。结果表明:组培苗生产分部占总成本的42.721%,轻基质制作分部占总成本的27.941%;炼苗及成苗分部占总成本的15.902%;其他占总成本的13.436%。桉树轻基质组培苗主要在操作员工和管理人员方面进行成本控制。     

图像特征和样本量对水稻害虫识别结果的影响

【目的】在传统的模式识别分类中,从大量的干扰物体中识别出目标物体,图像特征参数的选择和不同训练样本数量的比例对目标物体的识别结果有着较大的影响。研究的目的在于明晰不同的图像特征和样本量对水稻灯诱害虫识别结果的影响。【方法】根据5种目标害虫体型大小,将水稻灯诱昆虫分成大型昆虫和小型昆虫。研究水稻昆虫图像的全局特征、局部特征和不同特征融合对水稻目标害虫识别结果的影响;研究基于小样本条件,选择不同训练样本比例对水稻目标害虫识别结果的影响。【结果】当非目标昆虫样本量约为目标害虫样本量的4倍时,基于全局特征和HOG特征融合训练得到的支持向量机分类器识别水稻3种大型害虫,可获得91.4%的识别率和8.6%的误检率;当非目标昆虫样本量约为目标害虫样本量的2倍左右时,基于全局特征的支持向量机分类器识别水稻2种小型害虫,可获得94.9%的识别率和4.9%的误检率。【结论】针对小样本数据,从大量非目标中识别出目标物体,选择合适的特征和设置合理的训练样本比例可获得较好的目标识别结果。     

基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法

【目的】在农业害虫测报中,常常需要从大量的昆虫中识别出几种重要的测报害虫。目前基于图像的农业害虫识别研究,大部分是在有限种类有限样本量基础上进行的农业害虫识别。本研究为了从大量的水稻昆虫图像中识别出9种水稻测报害虫,尝试提出了一种基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法。【方法】首先,为了获得最优的农业害虫识别模型,将所有图像进行旋转使昆虫头朝上,按照1﹕2长宽比裁剪图像,使昆虫居中并占据图像大部分区域,将图像进行等比例缩放至统一尺寸48×96像素。提取所有昆虫的HSV颜色特征、局部特征中的HOG特征、Gabor特征和LBP特征。然后,利用单一特征和融合特征分别对训练样本构建过完备字典,字典中的每一个列向量表示一个训练样本,且满足同一类训练样本均在同一个子空间中;应用过完备字典对测试图像进行多特征稀疏表示,通过求解l1范数意义下的优化问题获取稀疏解,使得除测试样本所在的类别外其他的训练样本的系数都是零或接近零的数值。最后,计算稀疏集中指数阈值,用于判断测试样本的有效性,如果测试样本的稀疏集中指数大于该阈值,则认为最小残差所对应的类别即为测试样本的类别,否则认为该测试样本为非测报昆虫。同时,利用相同的特征和训练样本训练SVM分类器对测试样本进行测试,与稀疏表示害虫识别模型进行比较。【结果】利用单一特征训练的稀疏表示害虫识别模型中,基于HOG特征的稀疏表示识别模型获得了9种测报害虫较高的识别率和较低的误检率,分别为87.0%和7.5%;利用颜色特征分别与3种局部特征进行结合获得的稀疏表示识别模型,测试结果表明,基于颜色和HOG特征的稀疏表示识别模型获得了最高的识别率和最低的误检率,分别为90.1%和5.2%;将颜色、HOG和Gabor 3个特征结合获得的稀疏表示识别模型,识别率下降为83.5%,误检率上升为10.3%。利用同样的特征或特征融合训练得到的支持向量机分类器,识别率均低于对应特征获得的稀疏表示识别模型的识别率,而误检率均高于对应特征训练的稀疏表示害虫识别模型的误检率。【结论】基于颜色和HOG 融合特征的稀疏表示识别模型获得了较高的农业害虫识别率和较低的误检率;通过稀疏集中指数阈值,有效地排除了非测报昆虫,实现了从大量的农业昆虫中自动识别出需要测报的害虫。