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《农业与技术》2020,(19)
随着精准农业的发展,对农作物病害进行快速准确地识别是提高农作物产量、推动农业现代化的重要手段。传统的作物病害识别技术存在一定局限性,依赖人工提取特征,图像分割难度较大,特别在复杂环境下的识别效果不佳。而随着深度学习中卷积神经网络(Convolutional Neural Network,下文简称CNN)在图像识别领域上的不俗表现,不少研究人员将CNN应用于农作物的病害识别。研究表明,基于CNN的深度学习方法是目前对农作物病害分类识别最先进、最有效的方法。本文将阐述传统病害识别技术的原理和缺陷,并详细介绍了CNN技术原理及其在农作物病害识别中的应用案例,基于CNN的农作物病害识别在未来发展和应用上提出几点展望。 相似文献
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深度学习在作物病害图像识别方面应用的研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
在作物生产管理过程中,正确及时地诊断作物所患病害非常关键。基于深度学习的图像识别为作物病害自动快速诊断提供了新途径。相比传统图像识别所用的模式识别方法,深度学习网络模型能自行提取特征且能够由低维特征抽象出高维特征,取得更好的学习效果。系统梳理了深度学习在图像自动化识别方面的发展历程,介绍了浅层神经网络的相关概念,阐述了深度学习与之相比具有的优势,并简述了深度学习的重要图像识别算法——卷积神经网络。作物病害图像识别由单作物单病害、单作物多病害和多作物多病害的识别三部分组成,在分析讨论深度学习这三方面的研究现状以及目前该领域面临的困难与挑战的基础上,提出了未来可能突破的难点和研究重点。 相似文献
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为解决传统人工识别桃树病害效率低、成本高、准确率低等问题，提出了基于AI深度学习的桃树病害智能识别方法，利用并微调ImageNet预训练的DenseNet-169分类模型，对桃树常见的11种病害图像进行预处理与模型训练，搭建桃树病害智能识别软件环境。该方法对常见桃树病害的平均识别率达到91%以上，结合图像处理、深度学习、数据挖掘等技术自动对桃树病害进行识别，实现桃树病害的智能诊断并提供防治建议。该方法具有人力成本低、操作简单、识别效率高等优点，利于病害的及时诊出与防治决策的制定，对促进果园病害防控的智慧化管理具有重要研究意义与应用价值。 相似文献
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黄瓜病害识别是病害防治的提前。针对现有作物病害识别方法中存在实体关系交叉关联、多源异构数据聚合能力差、依靠大规模标注数据、缺乏专家经验知识指导等问题，提出一种知识图谱与深度学习的黄瓜叶部病害识别方法(KGCNN)。该方法通过知识图谱与实体链接消歧嵌入获取作物病害知识图谱中的结构化病害知识，并将病害特征词向量与知识实体向量作为卷积神经网络的多通道输入，在卷积过程中从知识和语义2个层面表示不同病害类型。与现有的作物叶部病害识别方法相比，该方法充分利用了知识图谱和CNN分别在知识表示和特征学习方面的优势。在由黄瓜白粉病、斑点病和角斑病的病害叶片及其对应的环境气候气象信息的数据集上进行训练和测试。结果表明该方法的识别性能优于基于CNN及其改进模型和其他病害识别方法。该方法适用于作物初步病害识别，可为其他作物病害的识别提供技术支持。 相似文献
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[目的]鉴定现阶段河南省小麦主推品种及区试参试品系的抗病性,从中寻找出多抗品系,以利于小麦生产应用。[方法]120种小麦品种自然种植,不进行人工接种,在病圃内病害发病高峰期,根据记载标准分别调查各品种对纹枯病,白粉病和叶锈病3类病害的抗病性。[结果]全部120份材料中,无1份材料对纹枯病、白粉病和叶锈病同时表现为免疫或高抗,无1份材料对2种病害同时表现为免疫,有6份材料对3种病害表现为2种高抗1种中抗,占供试材料的5%,有6份材料对3种病害同时表现为中抗,占供试材料的5%。[结论]所鉴定的小麦品种抗白粉病和叶锈病的效果较好,对纹枯病的抗性则相对较差。 相似文献
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根系是作物固定植株并吸收土壤水分和养分的主要器官,其表型特征直接影响作物的生产力和适应性。优化根系表型被认为是实现第二次“绿色革命”的重要途径之一。然而,根系的隐匿性、复杂性和可塑性极大地制约着根系表型鉴定效率,导致根系优化进程远远滞后于地上部器官。随着光谱成像、机器学习和三维重建等新技术的快速发展,根系表型鉴定方法逐渐由传统取样观测向原位、无损、自动化检测转变,评价依据由二维形态指标向立体构型参数拓展,促进了根系表型鉴定效率大幅提升,根系表型数据快速增长。与此同时,海量数据也带来了信息冗余及利用率低等问题,对根系表型研究提出了规范化和共享化的时代新要求。本文概述了现行主要根系表型鉴定方法的原理和技术要点,从精准度、通量和成本等方面对不同方法进行系统比较,并从使用许可、运行平台和分析方式等方面对常用根系表型量化软件进行归纳总结;进一步提出今后重点研究方向,即开发高效的田间根系表型鉴定方法,建立根系可塑性鉴定评价技术体系,加强根系解剖结构的鉴定和利用,强化分子检测技术在根系表型鉴定中的应用,推进根系表型鉴定技术规范化和数据信息共享化,以期为合理选用和改进作物根系表型鉴定评价方法提供参考,促进作物根系改良。 相似文献
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陕西省玉米品种抗病性研究进展与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
持续进行玉米品种抗病性研究。加强抗能种工作，是保证玉米产稳定产的重要课题。我省由７０年代开始系统进行此项研究，并不断完善和提高。针对玉米丝黑穗病、大、小斑病、茎腐病、穗、粒腐病等主要病害，研究总结出一套科学有效的鉴定技术。对数各粉玉米自交系、测交种、杂交组合、农家种等进行鉴定，筛选出一批抗源和抗病品种。８０年代以来，我省的主要掖品种绝大多数抗病性较好，但也存在一些需要改进的问题。提出了进一步加强主 相似文献
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水生蔬菜作物是长江流域农耕文明驯化作物中的独特类群,其野生近缘种是育种和品种改良的宝贵遗传资源。本研究从中国植物+物种信息系统和中国数字植物标本馆获取了10种水生蔬菜作物的36个野生近缘种的地理分布数据并进行了校对,结合相应的气候因子数据,使用最大熵模型（maximum entropy model, MaxEnt）构建生态位模型,并对物种未来分布变化进行预测。结果表明：水生蔬菜作物野生近缘种多样性热点区域主要位于长江中下游的洞庭湖和鄱阳湖流域,与长江流域农耕文明起源地相重合,表明农耕文明对植物资源的就近利用。在未来升温的气候情景下,水生蔬菜作物野生近缘种适宜分布热点区域可能会进一步扩张,多样性热点区域中心向高纬度地区迁移,这有利于水生蔬菜作物野生近缘种多样性的维持和提升,并为其保护提供了理论依据。 相似文献
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【目的】 高效准确监测大田作物病害对作物生产和粮食安全至关重要。文章旨在系统梳理大田作物病害遥感监测技术及模型的研究成果,推动作物病害监测技术发展与应用。【方法】 采用文献检索、归纳总结等方法,系统梳理了国内外大田作物病害遥感监测研究,阐述了大田作物病害遥感监测技术的未来发展趋势。【结果】 （1）阐述大田作物病害遥感监测基本原理,并构建了基本框架;（2）大田作物病害监测遥感数据源主要包括多光谱、高光谱、荧光和热红外遥感;（3）大田作物病害监测遥感模型主要包括统计模型、传统机器学习模型和深度学习模型。【结论】 未来应以病害早期监测、实时监测系统和数据共享为重点突破和研究的方向,为大田作物病害实时或准实时监测预测提供技术支撑。 相似文献
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[目的]选择适宜的接种方法是品种抗病性鉴定能否成功及鉴定结果是否可靠的重要因素之一.研究通过对葡萄品种抗霜霉病不同鉴定方法的比较和相关性分析,旨在寻找一种简单、快速的鉴定方法,为品种抗病性鉴定和霜霉病菌致病性分化研究奠定基础.[方法]采用室内离体叶片接种鉴定、田间叶片接种鉴定和自然条件下发病鉴定三种方法对15个抗病性不同的葡萄品种进行抗霜霉病鉴定,鉴定结果用DPS软件进 行相关性分析,并对三种方法的可行性进行比较.[结果]三种鉴定方法的结果基本一致,其相关系数均在095以上,从中初步筛选出对霜霉病高抗、抗病、感病和高感的品种,为品种抗病性鉴定和霜霉病菌致病性分化研究奠定了基础.[结论]室内离体叶片接种鉴定方法简单,快速,环境条件易控制,其结果可以反映葡萄品种对霜霉病的抗感程度. 相似文献
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蔬菜疫病抗性鉴定技术研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
疫病是蔬菜生产上一种非常重要的病害,以茄果类、瓜类、芋类等受害最为严重。该病害在蔬菜整个生长期均可发生且各部位均可发病,尤以幼茎、嫩果部位受害最为严重。疫病属卵菌病害,化学药剂难以防治,给蔬菜生产和育种工作带来极大挑战。选育抗病品种是控制疫病最经济有效的根本途径之一,而抗病性鉴定、筛选是抗病育种的重要前提和保障。通过人工接种方法,进行苗期抗病性鉴定、筛选抗性种质,有利于亲本选择、缩短育种进程和提高抗病育种效率。为深入了解蔬菜对疫病的抗性情况和高效种质资源鉴定、筛选方法,对蔬菜疫病抗性鉴定方法的研究进展进行总结,并对主要蔬菜疫病抗性鉴定方法进行比较,提出相应对策,旨在为蔬菜抗疫病育种工作提供有价值的理论和技术参考。 相似文献
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海南省芒果作物病害调查与鉴定 总被引：3，自引：0，他引：3
于2004年4月～2006年5月对海南省芒果主产区进行为期2年的芒果作物病害调查,通过实验室内对病害及其病原物种类的鉴定并参阅相关资料,发现目前海南省芒果作物上的病害共有42种,其中真菌病害32种、细菌病害5种、线虫病害3种、寄生性植物2种;对芒果致病较重的病害主要有白粉病、流胶病、枝枯病、蒂腐病、细菌性果腐病、软腐病、灰霉病、煤烟病、幼苗立枯病、果腐病等10种。调查结果对于科学制定芒果病害综合防治措施,保障海南省芒果种植业的持续健康发展具有重要意义 相似文献
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江苏省小麦新品种（系）抗叶、秆锈病鉴定评价及其利用研究①王奎荣夏善保冯国华陈荣振（江苏徐淮地区徐州农科所２２１１２１）小麦叶、秆锈病是影响本省小麦高产的主要病害之一。其最有效的防治方法是选育抗病品种，提高推广品种的抗病性。为此前人做了大量的工作，育出... 相似文献
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以番茄、马铃薯、烟草为主的茄科作物在全球经济作物中占据重要地位。然而,茄科作物在生长过程中易受早疫病、晚疫病等多种病害侵染,病害的发病率高且危害范围广,严重制约了其生产发展的稳定性。利用实时、快速、无损的检测技术在茄科作物病害显症之前进行早期诊断,可以显著降低产量损失、提高质量,对科学指导生产具有重要意义。本文首先对茄科作物的常见病害的类型、病原菌、主要危害作物及发病症状进行概述,给出对应的病害典型图片;再简单介绍作物病害的传统检测技术,并与新型检测技术作对比分析,总结优缺点;接着系统阐述如可见光图像识别技术、红外热成像技术及高光谱成像技术等新型检测技术的基本原理与相关研究进展及其应用局限。其中,重点介绍高光谱成像技术用于作物病害检测的原理机制和常规检测流程,综述其应用于茄科作物病害早期检测的国内外研究进展,总结列出了部分茄科作物病害研究的重要检测波段;最后,指出了目前试验方法存在的不足并探讨了未来研究发展的方向。 相似文献