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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王聪 张宏立
为解决新疆加工番茄病虫害预测问题中样本数据的非线性和高维性等问题,采用投影寻踪回归模型对加工番茄病虫害预测进行研究。根据新疆某种植基地的样本数据,将投影寻踪回归模型与改进状态转移算法结合,建立了改进状态转移算法优化的基于Hermite多项式的投影寻踪病虫害预测模型。投影寻踪病虫害预测模型将高维的数据投影到低维空间,利用加入正交变换的状态转移算法优化得到投影方向和多项式系数。试验结果表明,利用该模型对新疆某种植基地2003—2008年的样本数据训练效果误差95%。基于改进状态转移算法的Hermite投影寻踪回归模型可靠...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
余剑
提出了一种基于改进的Boosting算法的病虫害预测新模型。针对当前全球气候变化异常造成传统的病虫害预测的模型预测的准确率不高,根据气象因子定位可疑虫灾区域,对可疑病虫害区域提取突发病虫害的特征值,以消除气候规则变化带来的干扰。结果表明:与传统的预测模型相比,该模型具有较低的误报率和漏报率,并提高了预测模型的学习效率。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
薛悦平 胡彦蓉 刘洪久 童莉珍 葛万钊
[目的]针对水稻病虫害图像分类技术缺少对病症描述的问题，本文提出一种轻量化的水稻病虫害图像描述模型，对水稻病虫害图像进行更为具体的描述。[方法]以白叶枯病、细菌性条斑病、恶苗病、三化螟虫、稻瘟病、稻曲病、纹枯病、飞虱、稻蓟马、胡麻斑病这十类常见的水稻病虫害开展研究，构建了水稻病虫害图像中文描述数据集。首先采用多模态预训练模型CLIP生成图像向量，其中包含基本的图像信息以及丰富的语义信息，采用映射网络将图像向量映射到文本空间里生成文本提示向量，语言模型GPT-2根据文本提示向量生成图像描述。[结果]试验结果表明，在水稻病虫害图像描述数据集上，本文模型的指标总体明显优于其他模型，本文算法的BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4、ROUGE、METEOR指标较传统的CNN＿LSTM模型分别提升0.26、0.27、0.24、0.22、0.22、0.14。生成的图像描述具有准确、详细、语义丰富等优点。另外使用实际稻田图片对模型进行测试，实际田间的场景更为复杂多样，生成的图像描述指标与数据集指标对比总体仅有轻微下降，仍高于其他对比模型。本文模型对水稻病虫害的总体识别准确率达97.28%。[结论]基于多模态预训练模型的水稻病虫害图像描述方法能够准确识别水稻病虫害病症并形成相应的病症描述，为水稻病虫害检测提供一种新思路。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
郑宇达 陈仁凡 杨长才 邹腾跃
针对现有检测模型不能满足在自然环境中准确识别多种类柑橘病虫害的问题，提出一种基于改进YOLOv5s模型的常见柑橘病虫害检测方法。改进模型引入ConvNeXtV2模型，构建一个CXV2模块替换YOLOv5s的C3模块，增强提取特征的多样性；添加了动态检测头DYHEAD，提高模型对不同空间尺度、不同任务目标的处理能力；采用CARAFE上采样模块，提高特征提取效率。结果显示，改进后的YOLOv5s-CDC的召回率和平均精度均值为81.6%、87.3%，比原模型分别提高了4.9%和3.4%。与其他YOLO系列模型在多个场景下的检测对比，具有更高的准确率和较强的鲁棒性。结果表明，该方法可用于自然复杂环境下的柑橘病虫害的检测。
[期刊] 林业科学
[作者]
李美琪 刘美玲 王璇 刘湘南 吴伶 李军集
【目的】受病虫害胁迫诱导的微弱光谱信号极易淹没在植被物候引起的光谱变化特征中，探索一种基于植被胁迫光谱弱信号增强的森林病虫害监测方法，为森林病虫害防治与管理提供科学依据。【方法】以八角林为研究对象，选取广西壮族自治区乐业县为试验区，收集2019—2021年试验区Sentinel-2影像数据，首先选取对植被病虫害胁迫响应敏感的红边归一化差异植被指数(NDVI705)、红边位置指数（REPI）、红边叶绿素指数(CIred-edge)、植被衰减指数（PSRI）、特征色素简单比值指数（PSSRA）、植被光合有效辐射吸收系数（FAPAR）作为八角林病虫害指数的预选集；其次采用S-G滤波法构建光谱指数时间序列曲线，优选出能够综合表征八角林病虫害胁迫诱导的形态颜色和生理要素变化敏感的PSRI和FAPAR指数；然后采用季节趋势分解法（STL）对FAPAR、PSRI指数进行时间序列分解、季节性分量剥离，综合剥离季节性影响后的FAPAR、PSRI分量构建八角林病虫害敏感指数（IPDI）；最后运用随机森林算法建立八角林病虫害胁迫监测模型。【结果】1)与健康植被相比，受病虫害胁迫的八角林FAPAR偏低、PSRI偏高；2)采用STL方法对植被病虫害胁迫响应敏感参数进行时间序列分解，可有效剥离植被物候变化中对植被胁迫弱信息的影响，增强八角林病虫害胁迫响应敏感性；3)基于IPDI的八角林病虫害遥感识别模型精度较高，2019—2021年模型的Kappa系数和总体精度分别为0.81、0.84、0.80及87.59%、88.51%、84.17%，2020年八角林遥感计算的病虫害胁迫受害面积与统计受灾面积的相对误差为2.08%。【结论】基于植被胁迫光谱弱信号增强方法可有效监测八角林病虫害胁迫分布状况，显著提升防治效率，助力八角林的可持续管理与生态保护。
[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] 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] 西南农业学报
[作者]
苏鸿 温国泉 谢玮 韦幂 王筱东
【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。
[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] 西南农业学报
[作者]
彭萍 王晓庆 肖玉华 徐雅丽
本文概略地回顾评述了茶树病虫害的预测预报方法,介绍了现代信息技术如卫星遥感、昆虫雷达和地理信息系统技术等在农业病害虫灾变预警中的应用,对茶树病虫害监测预警技术今后的发展趋势作了进一步展望。
关键词：
茶树 病虫害 预测预报 3S技术
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
韩泽群 姜波
为解决加工番茄病虫害预测与防控问题,采用Elman神经网络对番茄病虫害预测预报进行研究。根据新疆某加工番茄产区2003—2010年的4—10月的病虫害发生程度及同期气象资料,建立了加工番茄病虫害发生与气象因子关系的Elman神经网络预测模型。以预测2011年番茄病虫情为例,结果表明此预测模型具有良好的预测效果。该研究为进一步构建加工番茄病虫害管理决策支持系统奠定了理论基础。
[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] 技术经济与管理研究
[作者]
刘国巍
为揭示我国通用航空产业演化的动态规律,挖掘产业形成和可持续发展的阶段识别证据,针对产业演化数据的多维和波动特性,基于投影寻踪理论(PP)、Compertz模型和蚁群算法(ACO)构建通用航空产业演化的PP-Compertz-ACO模型。然后,以我国2004-2013年通用航空产业演化数据为例进行实证,研究发现:PP-Compertz-ACO模型的拟合预测精度高于三阶段和非线性最小二乘Compertz模型,更符合我国通用航空产业演化的实际状况;我国通用航空产业演化以2010年为分界点,先后经历了初创和成长两
[期刊] 农业技术经济
[作者]
储成兵
本文利用安徽省7个县402户农户的调研数据,基于Double-Hurdle模型对农户IPM技术的采纳决策和采纳密度进行了实证分析。研究结果表明,显著影响农户IPM技术的采纳决定和采纳密度的因素具有一定的差异。户主文化程度、环保意识、参加IPM技术的培训、非农收入占比、农业信息的获取及贷款的可获性显著促进农户对IPM技术的采纳,而户主性别与风险偏好类型则显著负向影响农户对IPM技术的采纳。显著促进农户IPM技术采纳密度的因素有户主性别、文化程度及农业信息的获取,而农户风险偏好类型则呈负向作用。最后根据实证研究结果提出相应的政策建议。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
储成兵
本文利用安徽省７个县４０２户农户的调研数据，基于Ｄｏｕｂｌｅ－ＨｕｒＤｌｅ模型对农户ＩＰＭ技术的采纳决策和采纳密度进行了实证分析。研究结果表明，显著影响农户ＩＰＭ技术的采纳决定和采纳密度的因素具有一定的差异。户主文化程度、环保意识、参加ＩＰＭ技术的培训、非农收入占比、农业信息的获取及贷款的可获性显著促进农户对ＩＰＭ技术的采纳，而户主性别与风险偏好类型则显著负向影响农户对ＩＰＭ技术的采纳。显著促进农户ＩＰＭ技术采纳密度的因素有户主性别、文化程度及农业信息的获取，而农户风险偏好类型则呈负向作用。最后根据实证研究结果提出相应的政策建议。
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