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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张谷丰 刘向东 朱叶芹 翟保平
结合各级植保技术人员的日常工作,应用PHP+Apache+MapServer+MySQL构建了一套基于WebGIS的病虫害监测系统。该系统采用开放式设计模式,用户可根据需要自己建立数据库(表),通过WebGIS系统全面直观反映各地虫情动态。系统运行于网络平台,所用的软件均为开源免费软件,开发与运行费用低廉,对用户的软硬件要求低,操作简单方便,对于病虫害的宏观决策、分析和预警均有很强的应用价值。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
史东旭 高德民 薛卫 张朔 张福全
[目的]由于人工数据收集成本高和传统无线网络数据连通性解决方案有限,现代农业病虫害监测技术面临极大挑战。采用物联网和大数据驱动技术可以降低农业投入成本、减少损失、提高产量,从而提高农业生产效率。[方法]基于物联网和大数据驱动的现代农业技术平台,是一种用于生产端到端服务的物联网技术集成框架,它借助于最新通信技术可以通过传感器、摄像机和无人机收集数据。该集成框架主要解决能量供应、通信限制、低空遥感滞空时间和病虫害环境致病分析。在能量供应方面,在系统中设计一种基于天气感知的太阳能基站,系统根据能量获取状况实时改变数据采集率来减少能量损耗。在通信方面,系统采用Lora(long range)与TVWS(TV white space)相结合的技术来满足农场远距离和高宽带数据传输的需求。在无人机设计方面,为减少无人机能源消耗,通过调整无人机四旋翼的角度以及对无人机飞行路线的优化,使无人机能够充分借助风能。[结果]采用上述方案,平台能够长时间持续稳定工作,而且即使在偏远的大型户外农场也可保证网络连接不会中断。通过该农业技术平台,建立农场环境与病虫害发生关系模型,结果显示当温度为15℃且相对湿度达60%以上时,小麦白粉病大面积爆发概率显著增加。[结论]通过对农作物病虫害无人机遥感结果与物联网大数据分析,建立一套农业病虫害监测系统,从环境因素方面分析病虫害发生机制。
关键词：
物联网 大数据 病虫害监测 无人机
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
齐建东 蒋禧 赵燕东
卫星遥感理论及技术是近30年来应用在森林病虫害监测领域的主要手段,产生了大量的理论思想和技术方法。在分析森林病虫害监测的判定、评价指标的基础上,提出一种新颖的、基于无线多媒体传感器网络的森林病虫害监测预警系统的解决方案,并重点讨论无线多媒体传感器网络的硬件构成、路由算法的设计、图像数据包的可靠传输机制、传输拥塞控制策略、图像分类与比对、节点部署等关键问题,最后给出已经完成及正在开展的工作内容。
[期刊] 世界农业
[作者]
李天生
遥感和ＧＩＳ在森林病虫害监测与管理中的应用中国林业科学院李天生一、遥感与ＧＩＳ简介遥感《ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ》是用装在平台上的传感器来收集关于某一定对象反射或辐射的电磁波，再通过对这些数据进行分析、处理，获得对象信息的技术。有关应用遥感技术监测...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
吴坚 马小明 李志清 高树
航空录像遥感技术在森林病虫害监测中的应用主要是利用高机翼轻型或小型飞机；装备高质量视频摄像系统；与全球定位系统（ＧＰＳ）连接，在影像上自动记录瞬时的精确地理坐标；并应用数字图像处理技术处理、分析影像，获取森林病虫害信息。该项技术成本较低，易掌握，能主动选择飞行作业时间及地面影像的分辨率，在多云天气亦可作业，并能实时得到图像，即时进行分析处理，作为一种空中平台可与其它监测手段互相补充，在森林病虫害的监测中有着广泛的应用前景。
关键词：
森林病虫害监测,航空录像,遥感
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
孙晓莹
为提高森林病虫害预测的准确度,在现有预报模型的基础上,对数据库技术和WebGIS技术进行有效的融合,提出实用的森林病虫害知识库设计和构建方法,并在Web应用环境下实现,应用效果良好。
关键词：
WebGIS 知识库 森林病虫害预测
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李吴洁 危疆树 王玉超 陈金荣 罗好
[目的]柑橘的叶片受到病菌感染或虫害侵袭后，导致柑橘树生长发育异常、产量减少甚至死亡。柑橘病虫害检测技术研发对于柑橘种植的可持续发展至关重要，早期检测出柑橘叶片的病虫害能够有效做好措施从而减少损失。[方法]本文基于YOLOv5s模型进行改进，因实际检测过程中存在定位不精确、背景复杂等问题，受VAN（Visual Attention Network）模型的启发，引入LKA（Large Kernel Attention）模块，实现对图像信息的集中关注和精细抽取；使用CARAFE轻量级算子替换常规的上采样方法，提高特征重建质量，解决尺度不匹配问题，进而提高检测性能；使用FReLU激活函数，能够捕捉更多的柑橘病虫害的关键特征，从而提升检测准确度。除此以外构建了一个包含炭疽病、溃疡病和受潜叶蝇病虫所侵害的柑橘叶片数据集，采用该数据集进行试验。[结果]结果显示mAP50达到94.5%，mAP50:95为84.3%，较原模型分别提升了2.0%和4.4%，模型大小仅为7.3 MB。准确率为93.8%，召回率84.5%，浮点运算次数仅为18.5 G。[结论]改进后的模型YOLOv5-LC可以更加准确的检测出柑橘病虫害，能够给柑橘病虫害的相关研究提供参考。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
白荻 王寅凯 熊燕华
[目的]茶树病虫害识别通常采用单一的检测模型，但其学习和感知能力不足以完成复杂茶园环境下的病虫害目标检测。针对现有目标检测算法难以在茶园复杂环境下对茶树的叶枯病和绿盲蝽的识别问题，提出一种基于集成学习的茶树病虫害检测方法。[方法]选取Yolov5弱监督模型，通过试验发现，在Yolov5的网络基础上引入全局注意力模块（Global Attention Mechanism，GAM）能够更好地识别被绿盲蝽危害后的茶树叶片；引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）后能够更好地识别叶枯病。将2个改进后的模型集成，并将预测结果使用加权边界框融合算法（Weighted boxes fusion，WBF）处理融合框。[结果]与原始2个单阶段模型相比，集成后的模型在平均精确率上达72.2％，相比于引入GAM注意力机制和CBAM注意力机制后的模型，平均准确率分别提升了3％和3.7％。与其他主流目标检测模型相比，本文提出的集成模型充分利用了模型间的优势互补，提高了模型特征提取能力，并增强了模型的检测能力。[结论]集成后的算法具有更强的特征提取能力，可以提取到更多的病害特征信息，并且较好地平衡了模型的识别精度与复杂度，可为田间环境下茶树的病害识别提供参考。
关键词：
茶树病虫害检测 集成学习 机器学习
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
任艳娜 席磊 马新明
为了使蔬菜种植人员方便、快速的查询无公害蔬菜病虫害相关信息,保证无公害蔬菜的品质,特开发设计了无公害蔬菜病虫害查询系统。本系统是基于Windows环境下,利用当前流行的工具Macromedia Dreamweaver 8和SQL Server 2000开发完成的,为满足用户的需求,系统提供了对病虫害的查询功能,以及留言咨询功能;系统设计合理,使用户能够方便、快捷地找到相关信息。另外,管理员还可以对信息进行添加、删除和修改,以保证信息的实时性、准确性和权威性。本系统的开发为蔬菜种植人员了解和查询病虫害提供方便,而且对我国农产品质量安全和生态环境安全具有重要意义。
关键词：
无公害蔬菜 病虫害 查询系统
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
林高飞 庞杰 林瑾
应用J2EE技术开发了水稻病虫害管理专家系统.该系统建立了一种知识的表达方法,对水稻病虫害诊断的知识进行有效组织,较好地解决了病虫害诊断过程中知识的不确定性;并设计出一种高效的推理机.该系统能提供在线查询以及水稻病虫害的处理办法.
关键词：
水稻病虫害 专家系统 知识库 推理机
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
段定仁
1 蜡梅的病虫害总汇1.1 蜡梅病害(1)黑斑病,又名蜡梅花褐斑病[Alternaria calycanthi(Cav.)Joly=Macrosporium caly-canthi(Cav.)].分布:苏州、长沙、南京、西安、南通、上海、无锡、济南、连云港.(2)褐斑病(Phyllosticta chimonthi
[期刊] 草业科学
[作者]
李宏伟 郭富贵 刘洋 石富云 董志祥 张棋麟 林连兵 崔秀明 袁明龙
三七(Panax notoginseng)是五加科人参属多年生直立草本植物,是我国著名的传统中药材。三七作为云贵高原畜草平衡生态战略的重要经济植物,在云南省文山地区的经济发展中占有举足轻重的地位。近年来,三七人工种植面积快速增加,病虫害问题逐渐突显,已成为限制三七产业健康持续发展的重要因素。目前,已报道的三七病害主要有7种,涉及近20种病原菌;三七害虫至少12种。三七病害中以根腐病发生最为严重,发病率可高达80%;叶螨和蓟马类是三七的重要害虫,严重降低三七的结实率。本文整理了当前三七病虫害已有研究成果,总结了三七主要的病虫害种类、为害特征及防治方法,并对今后重点研究方向进行了展望,以期推动我国三七病虫害的基础及应用研究,为三七病虫害的综合防控提供参考。
关键词：
三七 病虫害种类 为害特征 防治
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
万军杰 祁力钧 卢中奥 周佳蕊 张豪
为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治,采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法,对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究;同时,探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响;基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型,对病虫害识别精度可达99.35%,危害程度分级精度可达92.78%;2)在相同训练参数下,本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%～11.44%,并且收敛速度最快;3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高;在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高,更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像,本研究设计的系统能够在0.43s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
徐会杰 黄仪龙 刘曼
[目的]本文针对传统农作物叶片病虫害识别模型YOLOv3存在的检测实时性与鲁棒性差，漏检率高的问题，提出了一种改进的玉米叶片病虫害检测模型——YOLOv3-Corn。[方法]该模型采用Darknet-53作为特征提取网络，将网络输出的8倍特征图与新加入的4倍下采样特征图进行拼接，建立起104×104尺度的检测层；在前期构建的包含6个类别玉米常见病虫害数据集中，利用K-means++聚类算法选取12个先验框并分别匹配到4个不同尺度的检测层中进行目标识别。[结果]实验结果表明：在YOLOv3系列模型中，YOLOv3-Corn模型的检测精度均值（mAP）、召回率（Recall）达到了93.31%和93.08%，与YOLOv3模型相比分别提高了4.03%和9.78%。在非YOLO系列模型中，YOLOv3-Corn模型平衡了Faster R-CNN模型的检测速度的不足和RetinaNet模型的召回率，精确度不足的问题。[结论]在保证提取相同特征参数、检测时效性好的前提下，有效提高了识别精度。
[期刊] 世界农业
[作者]
王庆雷 沈佐锐 高灵旺 刘春琴
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