基于卷积神经网络的水稻虫害识别方法

为解决人工识别水稻虫害难度大、费时费力的问题,研究了一种自动识别水稻虫害的方法。选取2 500张红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟图片建立数据库,利用深度卷积神经网络提取水稻虫害数据集特征,采用随机梯度下降法训练,得到最优权重文件。测试训练好的模型,并对比Faster-RCNN、SSD和YOLOv3算法的效果。结果表明,YOLOv3算法的平均精度最高,其在红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟5种水稻虫害中分别为97.40%、88.76%、85.74%、92.96%、94.78%,五类水稻虫害mAP为91.93%。与Faster-RCNN算法相比,平均准确率高1.43个百分点,单张图像检测耗时减少853.68 ms;与SSD算法相比,平均准确率高5.56个百分点,单张图像检测耗时减少2.9 ms。选择5类比较具有代表性的水稻虫害图片进行测试,对于叶片遮挡目标和相似背景等情况,YOLOv3算法能够正确识别不会出现漏检错检,且识别准确率大于98%。将YOLOv3算法引入田间复杂情况下的水稻虫害识别是可行的,具有较高的平均准确率以及较快的检测速度,能够准确识别水稻虫害,这对于水稻虫害防治和田间喷药等方面具有重要意义。     

基于轻量卷积结合特征信息融合的玉米幼苗与杂草识别

针对自然环境下作物与杂草识别精度低、实时性和鲁棒性差等问题,以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,提出一种基于轻量卷积神经网络结合特征层信息融合机制的改进单步多框检测器（Single shot multibox detector,SSD）模型。首先,采用深度可分离卷积结合压缩与激励网络（Squeeze and excitation networks,SENet）模块构建轻量特征提取单元,在此基础上通过密集化连接构成轻量化前置基础网络,替代标准SSD模型中的VGG16网络,以提高图像特征提取速度;然后,基于不同分类特征层融合机制,将扩展网络中深层语义信息与浅层细节信息进行融合,融合后的特征图具有足够的分辨率和更强的语义信息,可以提高对小尺寸作物与杂草的检测准确率。试验结果表明,本文提出的深度学习检测模型对自然环境下玉米及其伴生杂草的平均精度均值为88.27%、检测速度为32.26f/s、参数量为8.82×10.6,与标准SSD模型相比,精度提高了2.66个百分点,检测速度提高了33.86%,参数量降低了66.21%,同时对小尺寸目标以及作物与杂草叶片交叠情况的识别具有良好的鲁棒性与泛化能力。本文方法可为农业自动化精准除草提供技术支持。     

自然场景下的挖掘机实时监测方法

为实时监测违法用地现象,对作业挖掘机等施工机械进行实时监测至关重要。针对自然场景下由于背景复杂、光照不均匀及遮挡等导致作业挖掘机难以准确检测出的问题,该文采用类似SSD（Single Shot Detector）方法的网络结构,提出一种自然场景下的挖掘机实时监测方法。该方法采用堆叠DDB（Depthwise Dense Block）模块组成基础网络,实现浅层特征提取,并与高层特征融合,提高网络模型的特征表达能力;在MobileNetV2网络的基础上进行改进,设计 BDM（Bottleneck Down-Sampling Module）模块构成多尺度特征提取网络,使模型参数数量和计算量减少为SSD的68.4%。构建不同视角和场景下的挖掘机目标数据集,共计18 537张,其中15 009张作为训练集,3 528张作为测试集,并在主流Jetson TX1嵌入式硬件平台进行网络模型移植和验证。试验表明,该文方法的mAP（Mean Average Precision）为90.6%,其检测精度优于SSD和MobileNetV2SSD的90.2%;模型大小为4.2 MB,分别减小为SSD和MobileNetV2SSD的1/25和1/4,每帧检测耗时145.2 ms,相比SSD和MobileNetV2SSD分别提高了122.7%和28.2%,可以较好地部署在嵌入式硬件平台上,为现场及时发现违法用地作业提供有效手段。     

不同烟草对Cd吸收的敏感性分布及烟草中Cd的结合形态

采用水培试验,结合逻辑斯蒂克模型(Log-logistic)、Burr-Ⅲ概率函数模型,研究了16种不同烟草对Cd胁迫毒性的剂量-效应关系、物种敏感性分布差异,在此基础上,利用重金属形态连续分析法对不同Cd敏感性烟草根内Cd的结合形态进行了测定.结果表明:16种不同烟草对Cd胁迫存在显著性差异(P <0.05), 基于根伸长毒性的半抑制浓度(EC₅₀)从18.76~60.77 mg·L^-1,最大相差223.9%;不同品种烟草对Cd毒性的敏感性分布频次具有明显差异,其中Y85为Cd最敏感性品种,而K346为Cd耐性最强品种.对植株体内Cd形态分析结果表明,难溶性Cd的磷酸盐结合态[Cd(PO₄)_n]及蛋白质与果胶结合态(FNaCl)Cd在耐Cd性品种(K326、K346)中的比例大于其在敏感性Cd品种(Y85、TN86)中的比例,说明以难溶性结合态将Cd束缚在根细胞中降低Cd在植株体内的迁移、转运可能是烟草对Cd胁迫产生耐性的机制之一.     

滇东农田土壤铅污染健康风险评价及基准研究

农田土壤重金属污染造成农产品中重金属含量超标进而通过食物链对人体健康的风险和隐患不容忽视,滇东农田土壤同时受到高地质背景与矿业活动叠加的双重影响,铅污染的问题开始受到广泛关注。为了掌握滇东地区土壤-作物系统铅累积规律及其健康风险以及农田土壤铅健康风险基准,通过对滇东6个市（州）农田土壤和农产品点位协同采样,探讨滇东土壤及其种植农作物中铅的累积特征及健康风险状况,并基于物种敏感分布模型（Log-logistic）反推滇东农田土壤铅安全基准值。结果表明：1）滇东不同市（州）农田土壤中铅含量平均值从大到小依次为红河州、曲靖市、昭通市、文山州、玉溪市、昆明市,其中,昭通市、曲靖市、文山州和红河州农田土壤均存在轻微程度的铅超标问题;2）滇东6个市（州）农产品总的点位超标率为11.9%;不同类别作物吸收富集铅的能力不同,豆类的豌豆和花生对铅具有较高的富集能力,其次是根茎类的莴笋、叶菜类的油菜和谷物类的小麦。3）健康风险评价结果表明,滇东各区域农田土壤重金属铅对居民不存在明显的非致癌风险和致癌风险,铅在不同区域对儿童产生的非致癌风险大于成人,不同暴露途径非致癌健康风险指数从大到小依次为手-口摄入、皮肤接触、呼吸吸入;4）基于物种敏感性分布模型反推滇东农田土壤铅健康风险基准值,种植根茎类、茄果类、叶菜类、豆类、谷物类物时,其临界值分别为13.0、19.7、35.1、11.3、18.1 mg/kg;其警戒值分别为269.5、481.3、500.7、367.5、560.3 mg/kg。研究结果可为滇东以及类似区域铅高背景区农田土壤制定更为精准的地方标准、实现铅污染土壤安全利用提供科学依据。     

基于改进SSD的柑橘实时分类检测

针对人工分拣柑橘过程中,检测表面缺陷费时费力的问题,该文提出了一种基于改进SSD深度学习模型的柑橘实时分类检测方法。在经改装的自制打蜡机试验台架下采集单幅图像含有多类多个柑橘的样本2 500张,随机选取其中2 000张为训练集,500张为测试集,在数据集中共有正常柑橘19 507个,表皮病变柑橘9 097个,机械损伤柑橘4 327个。该方法通过单阶段检测模型SSD-ResNet18对图片进行计算和预测,并返回图中柑橘的位置与类别,以此实现柑橘的分类检测。以平均精度AP(average precision)的均值m AP(mean average precision)作为精度指标,平均检测时间作为速度指标,在使用不同特征图、不同分辨率和ResNet18、MobileNetV3、ESPNetV2、VoVNet39等4种不同特征提取网络时,进行模型分类检测效果对比试验研究。研究表明,该模型使用C4、C5特征图,768×768像素的分辨率较为合适,特征提取网络ResNet18在检测速度上存在明显优势,最终该模型的m AP达到87.89%,比原SSD的87.55%高出0.34个百分点,平均检测时间为20.27 ms,相较于原SSD的108.83 ms,检测耗时降低了436.90%。该模型可以同时对多类多个柑橘进行实时分类检测,可为自动化生产线上分拣表面缺陷柑橘的识别方面提供技术借鉴。     

京津冀地区设施土壤中不同蔬菜对镉的累积特征

为通过种植替代方式保障京津冀地区农产品安全和居民健康,开展该地区设施蔬菜对土壤镉累积特征研究,从而获得镉低累积蔬菜品种。基于京津冀地区种植的典型蔬菜类型和品种,采用野外调查和田间小区试验相结合的方式开展研究。结果表明:叶类蔬菜相对瓜果类具有更高的镉累积风险,瓜果类蔬菜是京津冀地区镉污染设施土壤上推荐种植的蔬菜类型;当土壤镉含量为0.76 mg·kg~(-1)时,不同种类叶菜地上部镉含量大小排序依次为芝麻菜油麦菜菠菜=芥菜苋菜生菜菜心苦苣小白菜咖啡菜茼蒿,其中芝麻菜地上部镉含量最高,为0.13 mg·kg~(-1)鲜质量,茼蒿最低为0.005 mg·kg~(-1)鲜质量;进一步对64种叶菜品种累积镉特征研究发现,茼蒿、汉堡速生咖啡菜、翠英256和特选板叶茼蒿等对镉的累积量较低,其地上部镉含量0.01 mg·kg~(-1)鲜质量,远低于《食品安全国家标准》(GB 2762—2017)规定的0.2 mg·kg~(-1)鲜质量,适合在镉污染设施土壤上开展替代种植;物种敏感性分布曲线(SSD)评价该64种叶菜品种对土壤镉毒性的敏感程度发现,咖啡麦当菜、蔬菠2号、芝麻菜和佳园芥蓝对土壤镉的毒性最为敏感,而茼蒿属于不敏感品种。研究表明,不同种类以及相同种类不同品种蔬菜间镉累积能力差异明显,筛选镉低累积蔬菜品种,在镉污染土壤上开展替代种植具有科学意义。     

基于SSD模型的巢门蜜蜂检测

传统蜜蜂监测多依靠人力和经验,信息化水平低,蜂群自动化监测得到广泛关注.近年来,基于深度学习的目标检测发展迅速,并在多领域取得很好的应用效果.SSD模型是一种基于卷积神经网络的目标检测模型,具有快速和准确率高的优势.蜂巢口光照多变、环境复杂,蜂群本身也具有互相遮挡和阴影等复杂情况.采用SSD模型对巢门区蜜蜂检测和数据统...     

基于典型污灌区土壤筛选耐盐、Cd低吸收小麦品种

为了在污灌区重金属污染农田筛选同时具有耐盐与重金属低吸收特点的作物品种,采集了污灌区Cd污染农田土壤,添加0.4%Na Cl平衡14 d后,利用盆栽实验测定不同小麦的耐盐指数与Cd富集系数,结合物种敏感性分布(SSD)模型对耐盐、Cd低吸收小麦品种进行筛选。研究结果表明:盐分胁迫对10种小麦的生长抑制程度具有明显差异,其中,中麦415与中优206受抑制程度最为明显,耐盐指数分别为0.542和0.591,而中优9507与中麦996植株生长正常;不同小麦耐盐指数大小依次为中优9507≈中麦996轮选1690轮选987中麦1062中麦175中麦14中麦816中优206中麦415。不同小麦茎叶与根对Cd的富集系数间存在较大差异;不同小麦茎叶对Cd富集系数为0.338(中麦996)~0.970(中优206),小麦根对Cd富集系数范围为3.01(中麦1062)~5.71(中麦14)。基于茎叶Cd富集系数(1/BCF)的SSD顺序为中麦996轮选1690中麦415中麦1062中麦175中优9507中麦816中麦14轮选987中优206。基于Cd富集系数(1/BCF)与耐盐指数的物种敏感性分布频次,筛选出了同时具有耐盐分胁迫与Cd低吸收特点的小麦品种分别为中麦996与轮选1690。研究结果可为盐分胁迫条件下Cd污染土壤的安全利用提供参考依据。     

不同品种水稻对土壤中镉的富集特征及敏感性分布（SSD）

【目的】研究不同水稻品种对土壤中镉（Cd）毒害的敏感性分布规律,测定基于保护95%水稻品种的土壤中Cd对不同水稻毒害的生态风险阈值HC5,为中国水稻Cd污染防治提供理论依据。【方法】利用中国南方具有代表性的两种水稻土,通过外源添加Cd制备成0、1.2、4.8、10、40、120 mg•kg-1的Cd污染土壤,以中国水稻主产区18个常规不同水稻品种为试材,通过温室盆栽试验测定不同Cd污染土壤对不同品种水稻的生物量、植株Cd含量及不同水稻Cd吸收的生物富集系数（BCF）影响。通过国际最新的累积概率分布函数逻辑斯蒂克分布模型（Log-logistic distribution）对不同水稻基于生物量的Cd毒性的剂量-效应关系进行拟合,利用物种敏感性分布模型 Burr-III 构建出Cd对不同水稻毒性的物种敏感度分布频次曲线（SSD）,并基于此推导出不同水稻Cd毒性的物种敏感性分布频次和基于保护95%水稻品种的Cd毒性阈值HC5,并测定不同水稻Cd吸收BCF值与土壤中Cd有效态含量变化的定量关系。【结果】在酸性祁阳红壤中,不同品种水稻随着Cd处理浓度的增加,生物量明显下降,对Cd最为敏感的品种X-42,生物量降低86%,而对Cd耐性较强的品种Z-120生物量降低51%。当添加浓度为4.8 mg•kg-1时,JY-253、J-463、Z-611、J-899、T-15、X-6、T-167品种水稻的生物量达到最大,其余品种均在1.2 mg•kg-1处理下达到最高。与对照相比,不同品种水稻的生物量增加了4%-56%,说明低剂量Cd对水稻生长有一定的刺激效应。在中碱性广州水稻土中,不同品种水稻随着Cd处理浓度的增加,生物量没有显著性差异。在两种土壤中,生物富集系数（BCF）随着Cd处理浓度的增加而降低,在低镉（1.2 mg•kg-1）条件下,红壤水稻BCF的变化范围为0.0056（S-974）-0.0133（T-15）,相差2.38倍;而广州水稻土的变化范围则为0.0018（L-42, LY-28）-0.0034（J-899）,相差1.89倍。但是对于相同Cd浓度处理下,红壤中水稻的BCF大于广州水稻土,两者相差2-14倍,这可能与两种土壤的性质差异有关。祁阳红壤是酸性土壤,有机质匮乏,测得Cd有效态含量高,对水稻的毒害强,生物量降低的多;广州的水稻土则相反,高pH和有机质丰富的土壤对Cd吸附容量和固持力增加,对水稻毒害减弱,生物量变化不明显。土壤中Cd对以上18种水稻的毒性阈值浓度（EC50）变化范围为4.30-61.611 mg•kg-1,最高的为水稻X-45,最低的是水稻X-42,不同水稻品种之间EC50差别为1.0-4.32倍。【结论】不同水稻品种对土壤中Cd毒性胁迫有显著性差异,虽然Cd属于非必需元素,但不同水稻品种对低剂量Cd表现出不同的刺激效应;基于物种敏感性分布模型（Burr-III）测定结果表明,18种不同水稻具有明显的分布频次差异,其中,水稻X-42毒性阈值最小,对Cd胁迫最为敏感,水稻X-45则相反,表现出较强耐性。经过Burr-III模型的计算得到基于保护95%水稻品种的土壤中Cd50%抑制浓度值（HC550%）为4.93 mg•kg-1。