基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

Detection of seven phytohormones in peanut tissues by ultra-highperformance liquid chromatography-triple quadrupole tandem mass spectrometry

Development of highly sensitive and reliable method for detection of phytohormones is of great significance to study plant hormones and agricultural production.In this study,an ultra-high-performance liquid chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry method was established for separation and quantification of trans-zeatin,trans-zeatin riboside,gibberellin A_3,indol-3-acetic acid,salicylic acid,abscisic acid,and jasmonic acid(JA) without any label.The sepa ration was performed on an Agilent Explus Plus C18 column by using methanol and water as mobile phases with gradient elution.The target compounds were confirmed and quantified by mass spectrum via positive electrospray ionization for trans-zeatin,transzeatin riboside,indole-3-acetic acid,and via negative electrospray ionization for gibberellin3,salicylic acid,abscisic acid,and JA.The limits of detection ranged from 0.0127 ng L~(-1) for gibberellin A_3(GA_3) to 33.26 ng L~(-1) for JA and were lower than the currently reported values in literature.The proposed method was applied for qualitative and quantitative analyses of phytohormones in peanut gynophores and pods.The recoveries of the spiked phytohormones ranged from 80.20 to102.56%.The contents of seven endogenous hormones varied specifically in different development stages of peanuts.This study provides a highly sensitive and selective detection method for hormones and elucidates the growth and development of the gynophore and peanut fruit,which are controlled by seven endogenous hormones.     

中国不同春麦区小麦地方种质抗条锈病评价及抗性基因分析

为明确中国不同春麦区小麦地方种质对当前小麦生产上流行的条锈病菌Puccinia striiformis f.sp.tritic的抗性水平及其所含抗性基因,利用条锈病菌生理小种条中32（CYR32）和条中34（CYR34）及混合生理小种（致病类群）对来自5个春麦区的196份小麦地方种质进行苗期、成株期抗性鉴定,并通过6个已知条锈病抗性基因Yr9、Yr18、Yr26、Yr48、Yr65和Yr67对其所含重要抗性基因进行分子标记检测。结果显示,在苗期,有11份小麦地方种质对CYR32表现出抗性,有12份对CYR34表现出抗性,分别占供试种质总数的5.61%和6.12%;有6份对CYR32和CYR34均表现出抗性;在成株期,有59份小麦地方种质在5个田间诱导环境下表现出稳定的抗性。有119份小麦地方种质检测到含抗性基因,其中有3份携带Yr9,有50份携带Yr18,有43份携带Yr48,有54份携带Yr65,所有供试种质均未检测到Yr26和Yr67,抗性基因的组合分析发现,共有31份小麦地方种质携带4种抗性基因组合类型Yr9+Yr18、Yr18+Yr48、Yr18+Yr65和Yr48+Yr65。表明来自中国5个春麦区的小麦地方种质条锈病抗性表型呈多样性,且携带目前在小麦抗病育种和生产上有效的条锈病抗性基因（组合）,建议加大对小麦地方种质的保护和应用力度。     

松阳县古松树的松材线虫病现状调查与分析

古松树是历史的见证,是文化的承载,其保护工作具有重要意义,但因松材线虫的传播侵染,其生存状况不容乐观。本研究以松阳古松树为对象,基于分子检测技术,对其松材线虫病现状进行了调查与分析。结果表明,有12个乡镇近60%的古松树均已感病,疫情较为严重,需及时开展抗病保护工作。     

油菜角果数量及关键表型参数的自动化检测方法研究

为有效替代人工方式考种油菜、观测角果,研究了一种用于测量批量角果的数量和关键表型参数的自动化检测方法。设计了角果散铺和图像采集装置,利用拨动加振动的方式将堆积角果均匀散开并拍摄视频;使用二维码作为标记块,以有效地提取关键帧并拼接为包含全部角果的整幅图像;提出了基于凹点提取与匹配的图像分割方法,分割各种形态下的重叠角果,准确率达到98%以上。在关键表型参数测量中,利用了最大类间方差法以判断角果的正置或侧置姿态,以此估计角果横切面的近似椭圆长短轴,再计算角果的长度、表面积和体积。实验结果表明该方法具有很好的检测精度,对不同品种的油菜适应性较好,长度、表面积和体积的估计误差分别不大于2.9%、4.8%和5.0%。该方法可以有效替代人工方式的油菜考种,为相关农业科研领域提供基础数据。     

我国云南、湖北和山东葡萄产区霜霉病菌对甲霜灵的抗性检测

为明确我国云南省宾川县、湖北省公安县和山东省烟台市葡萄产区霜霉病菌对甲霜灵的抗性发生态势,采用叶盘漂浮法测定了这3个产区共127株葡萄霜霉病菌对甲霜灵的抗性频率及抗性水平。结果显示,不同区域间病菌的抗性频率和抗性水平均存在差异。其中,湖北省公安县霜霉病菌的抗性频率和抗性水平均较高,抗性频率达92.0%,高抗菌株占76.0%,低抗菌株占16.0%,敏感菌株占8.0%;山东省烟台市霜霉病菌的抗性频率为74.0%,低抗菌株占64.0%,高抗菌株占10.0%,敏感菌株占26.0%;云南省宾川县霜霉病菌的抗性频率和抗性水平均较低,抗性频率为29.6%,敏感菌株占70.4%,低抗菌株占29.6%,无高抗菌株。     

基于转录组数据的害虫抗药性综合检测方法

为建立基于转录组数据的害虫抗药性检测方法,以3种重要害虫家蝇Musca domestica、白纹伊蚊Aedes albopictus和小菜蛾Plutella xylostella的8个抗性/敏感种群的转录组数据为对象,使用已开发的乙酰胆碱酯酶抗性突变检测程序ACE检测不同种群中的乙酰胆碱酯酶抗药性突变,并使用Bowtie 2软件和R程序包DESeq2检测其解毒酶基因的表达量变化,分析这3种害虫对有机磷类和氨基甲酸酯类杀虫剂的抗性分子基础。结果显示,在家蝇2个抗性种群KS8S3和ALHF中检测到ace2基因上发生了G227A抗药性突变,突变频率分别为0.318和1.000;在白纹伊蚊抗性种群Tem-GR中检测到CCEae3a基因的表达量较敏感种群Par-GR上调了7.175倍;在小菜蛾抗性种群ZZ中检测到ace1基因上发生A201S和G227A抗药性突变,突变频率分别为0.656和0.692。根据上述突变频率和解毒酶基因表达量变化评估的3种害虫种群抗药性情况与其之前的报道基本相符,表明基于转录组数据同时对靶标抗性机制和代谢抗性机制进行检测的害虫抗药性综合检测方法可以很好地反映害虫种群的抗药性状况。     

建兰花叶病毒和齿兰环斑病毒的检测技术及脱毒方法研究进展

为了弄清目前建兰花叶病毒(CymMV)和齿兰环斑病毒(ORSV)病毒检测和脱毒的研究概况,本研究详细阐述了2种病毒的检测方法、采用的脱毒技术和脱毒效率,分析比较了不同技术存在的弊端,指出现有的脱毒方法已不能满足兰科植物脱毒研究的需要。在此基础上,进一步提出应采用安全、可靠的新型脱毒技术来解决目前兰科植物产业瓶颈问题。超低温脱毒技术是近年来发展迅速的脱毒技术,具有独特优势,目前已在多种植物上成功应用,该方法的应用有望解决2种病毒脱毒方面存在的问题。     

饲粮中霉菌毒素快速检测技术研究现状及发展方向

霉菌毒素的污染广泛存在,对饲料和粮食造成严重危害,给食品和农业造成巨大的经济损失,因此对霉菌毒素的监管也越来越得到重视。传统霉菌毒素检测方法虽然有着良好的重现性和准确度,但存在试验周期较长,实验过程相对复杂等缺点。霉菌毒素快速检测技术因检测较为快速、灵敏,且检测成本相对较低,实验过程简捷等特点,越来越被市场关注。文章就应用较为广泛的胶体金酶联免疫层析快速检测技术进行比较评价。     

基于主被动遥感技术的地表覆被类型变化检测方法——以新疆西天山国家级自然保护区为例

旨在研究主被动遥感结合的地表覆被变化监测方法,使用高分数据和哨兵1号数据分别代表被动和主动遥感,对新疆西天山国家级自然保护区地表覆被变化情况进行检测,进而对得出的林地、草地、建筑物检测结果进行联合分析,最终得到主被动遥感联合变化检测结果。通过实地精度检验对主被动遥感联合变化检测结果进行验证。结果表明,该方法的变化检测结果精度达到90%以上。说明结合主动遥感和被动遥感既能克服天气的影响,又能在检测中保留光谱和纹理等丰富的信息,变化检测的精度较高;主被动遥感联合变化检测可以较为快速、准确地掌握地表覆被类型的变化,能够在一定程度上减少被动遥感数据的云量困扰。并且该方法在林地和建筑物上有较高的敏感性,适合森林自然保护区的森林变化和建筑监测。