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[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]
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] 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] 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] 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] 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] 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]
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] 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] 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] 中南林业科技大学学报
[作者]
周瑞琼 张慧春 郑加强 周宏平 唐雨生 汪东
林木病虫害防治过程中,常采用皮卡搭载喷雾系统进行移动喷雾,以达到快速高效的目的。为了研究移动喷施农药过程中喷雾技术参数对雾滴穿透性的影响,本研究构建了由供液模块、喷雾压力调控和速度实时显示模块、喷头高度和角度调节模块、速度控制调节模块和防冲撞限位模块5大部分组成的移动喷雾测试系统。通过研制的移动喷雾测试开展试验分析,分别设置了3种喷施压力、4种搭载平台行驶速度、国产和进口不同的多个喷头,对仿真树靶标进行了喷雾试验,在仿真树冠层内设置8个采样点铺放卡纸来测定雾滴沉积覆盖率,采用iDAS PRO雾滴沉积分析数据,以此来测试喷雾技术参数对雾滴穿透规律的影响。经过统计分析,得到影响喷头穿透效果大小的因素次序:喷雾压力>搭载平台移动速度>喷头孔径,采用Design Expert试验分析软件,建立以喷头孔径、搭载平台移动速度和喷雾压力为自变量、以雾滴覆盖率为应变量的多元非线性回归模型。结果表明:雾滴沉积量随着喷雾压力的增加呈现增加的趋势,当移动速度为最小的0.25 m/s时,雾滴沉积量明显高于移动速度为0.50 m/s和0.75 m/s时的值,研究结果对于植保作业中移动喷雾参数确定和器械选择提供了理论依据与应用参考。
[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] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
施文 邹锐标 王访 苏乐
利用多重分形理论中的基于sum容量测度、max容量测度和min容量测度的多重分形谱分割方法,分别对油菜菌核病害、白斑病害、油菜潜叶蝇虫害叶片图像进行识别与分割。结果表明:基于多重分形理论的油菜病虫害叶片图像分割优于传统的阈值分割,基于C均值聚类的分割以及传统区域分割,主要在于能够清晰地分割出病虫害叶片边缘轮廓,准确定位病虫斑区域,同时还能保留较多细节,具有局部性强、准确性高的特点。相比而言,基于max和min容量测度的分割优于基于sum容量测度的分割。
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