巴马县玉米黑毛虫发生特点及综合防治技术

通过连续三年实地对巴马县的玉米黑毛虫发生为害特点和发生成因进行分析,并系统调查研究,提出综合防治措施:农业防治;物理防治;药剂防治。     

缺株玉米行中心线提取算法研究

无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区（Region of Interest,ROI）,提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。     

基于深度学习的玉米拔节期冠层识别

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。     

基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%,召回率达51.1%～73.9%,调和平均值为57.6%～78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。     

玉米秸秆牺牲剂对TiO2/Pt/生物炭光催化水制氢性能的影响

采用光沉积法、水热合成法制备出TiO2/Pt/生物炭复合光催化剂,以玉米秸秆悬浮液作为牺牲剂,考察了不同质量分数玉米秸秆对光催化分解水制氢性能的影响。通过X射线衍射（X-ray Diffraction,XRD）、扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscopy,SEM）、透射电子显微镜（Transmission Electron Microscopy,TEM）、X射线光电子能谱（X-ray Photoelectron Spectroscopy,XPS）和紫外可见漫反射光谱（UV-Visible diffuse reflectance spectra,UV-Vis DRS）等表征手段进一步论证了复合催化剂结构特征。结果表明,随着玉米秸秆质量分数的增大,光催化体系的制氢量展现出先增大后降低的变化趋势。当玉米秸秆质量分数为30%时,TiO2/Pt/生物炭复合材料制氢性能最佳,制氢速率达到225 μmol/(g·h),是单纯TiO2/Pt的11.2倍。其原因在于玉米秸秆分子组成中含有大量的醛基自由基,在光催化过程中被激发,与空穴发生氧化反应,提高了光催化制氢效率。此外,TiO2/Pt/生物炭光催化制经过5次重复利用后,制氢量仍为900 μmol/g,具有较高的光稳定性。     

基于SD-SVD-Burg的玉米叶片铜铅污染甄别与程度诊断

为研究一种快速甄别作物受重金属污染的元素类别和所受污染程度的方法,于2017年设置不同梯度铜(Cu)、铅(Pb)胁迫下的玉米盆栽实验,对玉米的紫谷、绿峰和红边3个光谱特征区间的高光谱数据进行光谱一阶微分和奇异值分解处理,并结合Burg算法绘制功率谱密度曲线,同时利用2014年采集的光谱数据作为验证组检验该模型的稳定性。结果表明:健康玉米叶片与不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片光谱信号的功率谱密度曲线的波峰数及波峰坡度均不相同。功率谱曲线平均功率和玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数最高可达0.9958,证明该方法在对玉米进行污染元素种类辨别和污染程度诊断方面具有可行性,不同年份Cu与Pb胁迫下绿峰功率谱曲线平均功率与玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数分别为0.9213和0.9915,进一步验证该算法在玉米Cu、Pb污染诊断方面具有稳定性与普适性。     

绿肥与秸秆混合还土效果试验

为改进干秸秆还土见效慢的不足,采用田间小区试验的方法,在贵州省黔西县进行了绿肥与秸秆混合还土的效果试验。结果表明:在垄作、规范化种植的基础上绿肥与秸秆混合施用玉米增产效果明显,粗蛋白含量明显提高,土壤有机质、全量氮、磷、钾比对照土壤略有增加,土壤pH、有效磷略有增加。综合考虑,初步认为绿肥与秸秆混合施用是比单一秸秆还土更好的秸秆还土技术。     

玉米品种的耐瘠性研究

选取贵州地区广泛种植的具有较好耐瘠高产特性的12个玉米品种,利用在中低肥力土上筛选出耐瘠性强的品种和在高肥力土上展现出较高的产量空间的方法,采取与生产相近的条件,筛选出了适合黔中地区推广的耐瘠优质的玉米品种遵玉8号、农大108和黔单16号等.利用耐瘠与不耐瘠玉米在主要性状上的对比鉴定,找出了与玉米耐瘠相关的根数、根系体积、根重和地上部鲜重等几个指标,为耐瘠玉米的评价建立了一定的基础.     

基于APSIM模型的旱地春玉米施肥类型及氮肥用量研究

为探究玉米高产和减少硝态氮残留的合理施肥模式,通过山西寿阳旱地春玉米田间试验和APSIM模型模拟,研究不同施肥类型和施氮量对春玉米产量、硝态氮残留量和氮肥利用率的影响。田间试验设置3个施肥类型主处理,包括化肥单施、有机无机肥配施（配施比例1∶1）和有机肥单施;7个施肥梯度副处理,分别为0、50、100、150、200、250、300 kg·hm^-2,并利用2019—2021年试验站点数据对模型进行校准验证。结果表明：APSIM模型可以较好地模拟当地玉米产量和硝态氮残留量状况。各降水年型下,随氮肥施用量的增加,玉米产量先增加后减少,硝态氮残留量显著增加,氮肥利用率有所降低;相同施肥类型及施肥量下,丰水年的春玉米作物产量最高,硝态氮残留量最低,氮肥利用率最高;相同降水年型及施肥量下,有机无机肥配施方式的春玉米产量最高,硝态氮残留量居中,氮肥利用率最高。相较于化肥单施和有机肥单施方式,有机无机肥配施对于干旱地区玉米产量提升效果更好,其土壤硝态氮残留量对降水变化的敏感性相对较低,其氮肥利用率受降水影响也更小。综上,当施氮量介于148~168 kg·hm^-2时,有机无机肥配施方式下土壤硝态氮残留量维持在阈值内,春玉米产量可达到理论产量的95%左右,适宜在研究区域推广应用。     

吉林省玉米穗期害虫种类及发生情况分析

吉林省是玉米生产大省,为明确吉林省玉米穗期害虫种类、分布及发生情况,2013～2016年对吉林省9个地市,42个县(市/区),累计409个地点的玉米穗期害虫进行系统调查,为玉米穗期害虫的监测预警和制定合理防治策略提供科学依据。调查发现,吉林省玉米穗期有27种有害生物,隶属于3个纲,7个目,18个科。亚洲玉米螟、双斑长跗萤叶甲、叶螨和蚜虫的有虫田率均在80%以上,百株虫量和危害级别较高,是吉林省玉米的主要害虫。美洲黍潜叶蝇、古毒蛾、大青叶蝉、梨剑纹夜蛾、赤角盲蝽、白星花金龟等有虫田率在20%以下,且百株虫量<1头,尚未玉米生产造成威胁。此外,迁飞性害虫黏虫也是玉米穗期重要害虫,棉铃虫是潜在的玉米穗期重要害虫。