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农业物联网技术在病虫害防治中的应用与发展前景
1
作者 黄振颖 《种子科技》 2026年第4期137-139,共3页
随着全球气候变化和农业集约化发展,农作物病虫害为害程度逐年增加,农业物联网技术通过实时感知、数据分析和智能决策为病虫害防治提供了新的技术路径。然而,该技术在实践中仍面临传感器稳定性不足、数据共享中的隐私安全隐患、技术成... 随着全球气候变化和农业集约化发展,农作物病虫害为害程度逐年增加,农业物联网技术通过实时感知、数据分析和智能决策为病虫害防治提供了新的技术路径。然而,该技术在实践中仍面临传感器稳定性不足、数据共享中的隐私安全隐患、技术成本高、农户接受度低等挑战。基于此,探讨了农业物联网技术在病虫害防治中的应用、关键瓶颈与优化路径,旨在为提升农业病虫害防治效率、保障粮食安全提供参考。 展开更多
关键词 农业物联网 病虫害防治 数据共享
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构建全国迁飞性害虫空地一体化监测预警技术体系的理论与实践
2
作者 曾娟 张浩文 +4 位作者 刘杰 张熠玚 卞悦 孟泽华 吴孔明 《植物保护》 北大核心 2025年第5期98-112,167,共16页
迁飞性害虫多发频发、突发暴发形势严峻,是长期威胁国家粮食安全、生物安全和生态环境安全的重大生物灾害。为解决迁飞性害虫“来无影、去无踪”“落地成灾”的防控难题,我国逐步建立健全了监测预警的专业机构、队伍体系、技术方法,尤... 迁飞性害虫多发频发、突发暴发形势严峻,是长期威胁国家粮食安全、生物安全和生态环境安全的重大生物灾害。为解决迁飞性害虫“来无影、去无踪”“落地成灾”的防控难题,我国逐步建立健全了监测预警的专业机构、队伍体系、技术方法,尤其是创立和发展了异地测报理论和调查监测标准化体系、迁飞规律机制和行为生物学解析方法、迁飞背景场分析和轨迹溯源追踪手段。“十四五”以来,针对迁飞性害虫精准监测预警技术缺乏、主动防御风险能力不足的重大实践问题,以全国昆虫雷达联网运行为驱动,构建和应用了全国迁飞性害虫空地一体化监测预警技术体系,实现了大区联网监测、实时动态跟踪和超前精准预警,成为全面贯彻“关口前移”理念、系统重塑监测网络布局、跨越式提升技术装备智能化水平的生动实践。 展开更多
关键词 迁飞性害虫 空地一体化技术体系 精准监测预警
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机器视觉技术在植物保护应用中的研究进展
3
作者 戴军 《广西植保》 2025年第2期27-31,共5页
机器视觉技术是通过机器模拟学习人类视觉处理图像信息的技术。作为人工智能的一种新兴技术,其在植物保护领域突破了传统人工作业效率低和成本高等束缚,发挥了机器作业的全天化与自动化优势,对病虫害的智能化监测和防治意义重大。鉴于此... 机器视觉技术是通过机器模拟学习人类视觉处理图像信息的技术。作为人工智能的一种新兴技术,其在植物保护领域突破了传统人工作业效率低和成本高等束缚,发挥了机器作业的全天化与自动化优势,对病虫害的智能化监测和防治意义重大。鉴于此,该文综述了机器视觉技术在植物保护领域应用中的研究进展,阐述了机器视觉技术应用的逻辑机理,分析了该技术在杂草监测、病虫害监测和无人机精准施药等方面的实际应用效果,讨论了其不足,展望了其应用前景。 展开更多
关键词 农业 植物保护 智能管理 机器学习 视觉技术
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激光技术在植物保护中的应用与研究进展 被引量：3
4
作者 秦伟博 于合龙 +5 位作者 毕春光 徐兴梅 杨明来 王靖宇 杨莉 陈日曌 《吉林农业大学学报》 北大核心 2025年第4期618-625,共8页
激光技术作为一种新兴的农业物理防治方法,近年来在植物保护领域受到广泛关注。相较于传统化学防控方法,其具备非接触性、高靶向性和能量可控等突出优势,能够有效减少环境污染与非靶标效应,契合绿色农业的发展需求。已有研究表明,激光... 激光技术作为一种新兴的农业物理防治方法,近年来在植物保护领域受到广泛关注。相较于传统化学防控方法,其具备非接触性、高靶向性和能量可控等突出优势,能够有效减少环境污染与非靶标效应,契合绿色农业的发展需求。已有研究表明,激光处理不仅可以显著抑制病原微生物活性,还能诱导植物有关防御基因的表达及次生代谢产物的积累。在害虫防治方面,激光可精准地作用于害虫体表或内部组织,诱导个体死亡或干扰其发育进程;在杂草治理中,通过激光靶向破坏杂草组织,实现高效、环保的物理除草。通过系统梳理激光技术在植物保护中的研究进展,进一步探讨其在现代绿色植物保护体系中的应用潜力,为农业可持续发展提供理论依据与实践指导。 展开更多
关键词 激光技术 植物保护 植物病害 害虫防治 杂草治理
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农作物病虫害监测预警系统技术分析
5
作者 孙继东 《农业科技与装备》 2025年第5期24-25,共2页
随着大数据技术和人工智能技术的不断发展,农作物病虫害监测预警系统也在不断发展和完善。围绕农作物病虫害监测预警系统展开深入分析,系统阐述了该系统所依托的核心技术及其具体应用。在技术层面,详细分析了物联网技术、大数据分析技... 随着大数据技术和人工智能技术的不断发展,农作物病虫害监测预警系统也在不断发展和完善。围绕农作物病虫害监测预警系统展开深入分析,系统阐述了该系统所依托的核心技术及其具体应用。在技术层面,详细分析了物联网技术、大数据分析技术、人工智能与机器学习技术等在系统中的作用机制,为推动现代农业高质量发展提供支持。 展开更多
关键词 农作物 病虫害 监测预警系统 物联网技术
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Dense-YOLO:一种用于监测复杂场景灰飞虱虫害的检测算法 被引量：2
6
作者 李善达 王虎奇 +3 位作者 丛佩超 冯浩 胥羽涛 李添恒 《广西科技大学学报》 2025年第3期24-32,共9页
灰飞虱为典型田间害虫,不仅危害作物发育,而且会给农民带来重大经济损失,影响正常的粮食供应。采用基于深度学习技术的目标检测算法监测灰飞虱分布状态可取代繁琐的传统人工观察与计数,同时其使用成本较低。本文基于YOLOv5开发一种新型... 灰飞虱为典型田间害虫,不仅危害作物发育,而且会给农民带来重大经济损失,影响正常的粮食供应。采用基于深度学习技术的目标检测算法监测灰飞虱分布状态可取代繁琐的传统人工观察与计数,同时其使用成本较低。本文基于YOLOv5开发一种新型灰飞虱小目标检测算法Dense-YOLO,用于准确检测并计数分布于复杂田间且不同种类的灰飞虱,通过在YOLOv5主干网络中融合CSPDenseNet以促进浅层特征的重复使用,从而提高网络对小目标的检测能力。实验结果表明,Dense-YOLO的检测AP@0.5∶0.95、AR、F1评分分别可达52.4%、61.5%、56.6%,较YOLOv5分别提升2.2、0.7、1.6百分点,平均耗时为58.82 ms,在满足高精度的同时具有较快的推理速度,可满足灰飞虱小目标虫害实时监测的使用需求,同时该方法也可用于对其他不同类型作物虫害的实时监测。 展开更多
关键词 灰飞虱 虫害监测 YOLO 密集单元 残差网络
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基于机器学习的温室切花月季红蜘蛛发生预测模型的构建——以云南省晋宁地区为例
7
作者 杨楠 朱洪凤 +4 位作者 孙帅 钱晔 吕荣艳 刘家迅 吴红芝 《南方农业学报》 北大核心 2025年第11期3454-3464,共11页
【目的】构建温室切花月季红蜘蛛发生预测模型,为切花月季红蜘蛛的早期预警和精准防控提供技术支撑,同时为设施花卉病虫害的智能化管理提供理论依据和实践参考。【方法】基于2023年1月4日—2024年1月7日云南省昆明市晋宁区温室切花月季... 【目的】构建温室切花月季红蜘蛛发生预测模型,为切花月季红蜘蛛的早期预警和精准防控提供技术支撑,同时为设施花卉病虫害的智能化管理提供理论依据和实践参考。【方法】基于2023年1月4日—2024年1月7日云南省昆明市晋宁区温室切花月季的环境气象因子和田间红蜘蛛虫害调查数据,解析温室环境中红蜘蛛的发生规律及其关键驱动因子(棚内气温和相对湿度);评价26个切花月季品种对红蜘蛛的抗性强弱,确定抗性等级;采用K-近邻(KNN)、梯度提升机(GBM)、随机森林(RF)、广义线性贝叶斯(BGLM)和支持向量机(SVM)5种机器学习算法构建红蜘蛛发生预测模型,并评估其预测效果。【结果】昆明市晋宁区温室切花月季红蜘蛛危害植株呈渐进性,危害后期切花月季叶片、茎秆及花蕾上覆盖白色蛛网,影响植株光合作用,叶片和花蕾极易脱落。切花月季上红蜘蛛的发生呈季节性,冬夏高发,以1和7月最为严重;春秋低发,4—5月最轻。相对湿度55.5%~65.5%和棚内气温22~24℃的环境有利于红蜘蛛暴发。依据虫害指数可将26个切花月季品种划分为5个抗性类群,其中火灵鸟、洛神、骄傲、朱小姐和辛西娅5个品种为高抗(HR)类群。在对高感(HS)抗性类群的预测中,RF和GBM模型的表现最优,其决定系数(R^(2))和模型效率指数(EF)均在0.80以上,均方根误差(RMSE)为3.56~3.57、归一化均方根误差(NRMSE)为64.28~66.84、平均绝对误差(MAE)为2.08~2.15。【结论】RF和GBM模型对温室切花月季红蜘蛛的预测精度优于其余3种模型。可利用RF和GBM构建融合模型用于早期月季病虫害预警系统,并通过嵌入智慧农业平台实现对病虫害的科学管控,为不同气候带月季种植区提供病虫害精准治理决策支持。 展开更多
关键词 机器学习 切花月季 红蜘蛛 预测模型
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基于气象数据的杨小舟蛾发生量预测方法
8
作者 宋涛 亓玉昆 +10 位作者 闫家河 孙晓玲 付晋 张立钟 邱玥 梁玉婷 周令希 王涛 康智 王清海 于连家 《山东林业科技》 2025年第6期34-40,45,共8页
为快速、精准预测气象因子对杨小舟蛾(Micromelalopha sieversi)种群动态的影响,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的气象数据驱动预测模型。通过整合山东省山东大学商河县2014—2022年逐日气象数据与杨小舟蛾虫情监测数据,构建... 为快速、精准预测气象因子对杨小舟蛾(Micromelalopha sieversi)种群动态的影响,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的气象数据驱动预测模型。通过整合山东省山东大学商河县2014—2022年逐日气象数据与杨小舟蛾虫情监测数据,构建了“气象-虫害等级”映射数据集,其中虫害发生量被划分为0—3级(阈值:0、100、1000头)。基于极端梯度提升树(XGBoost)的特征选择方法,筛选出20个对虫害发生等级具有显著影响的气象因子(如冬季平均气温、连续无雨天数)。模型采用五折时间序列交叉验证进行训练与评估,结果显示:LSTM模型综合性能显著优于逻辑回归、随机森林及LightGBM基线模型,其准确率、加权精确率、加权召回率和加权F1-score分别达到0.8420、0.8442、0.8420和0.8367。进一步利用2023年独立测试集验证表明,模型在短期预测中表现尤为突出(第一季度准确率87.78%)。本研究为林业害虫种群暴发的时序预测提供了高精度方法论框架,对优化林业病虫害绿色防控策略具有重要实践价值。 展开更多
关键词 气象数据 林业病虫害 特征选择 长短期记忆网络
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基于无人机多光谱遥感的水稻二化螟冬前虫量测算
9
作者 曹梦娇 白石 +3 位作者 唐攀攀 徐红星 王晔青 周国鑫 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第2期305-312,共8页
为实现稻田二化螟冬前虫量的精确测算,本研究在二化螟差异化防控的基础上,利用无人机获取水稻灌浆期和蜡熟期的双时相多光谱数据,并结合虫量稳定期的冬前虫量田间调查,基于线性回归、支持向量机回归、随机森林回归、岭回归、Lasso回归... 为实现稻田二化螟冬前虫量的精确测算,本研究在二化螟差异化防控的基础上,利用无人机获取水稻灌浆期和蜡熟期的双时相多光谱数据,并结合虫量稳定期的冬前虫量田间调查,基于线性回归、支持向量机回归、随机森林回归、岭回归、Lasso回归和贝叶斯回归等方法构建稻田二化螟冬前虫量的遥感估算模型。结果表明,灌浆期450 nm(b1)、660 nm(b3)波段的光谱反射率和蜡熟期的归一化植被指数(NDVI)与稻田二化螟冬前虫量存在极显著的线性相关;不同回归方法下,采用双时相数据建立的稻田二化螟冬前虫量遥感估算模型的估算值与观测值的相关性整体上优于单时相数据,其中,基于双时相遥感数据和随机森林回归模型建立的估算方法最佳,测试集和训练集的估算虫量和观测虫量相关系数分别达0.85和0.94,且此方法下稻田二化螟冬前虫量的估算结果更符合田间实际情况。本研究基于无人机技术建立的稻田二化螟冬前虫量估算方法,可为稻田二化螟的精确防控提供依据。 展开更多
关键词 二化螟 冬前虫量 多光谱 随机森林 双时相
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基于无人机多光谱遥感的早稻二化螟为害程度评价
10
作者 曹梦娇 白石 +3 位作者 唐攀攀 王晔青 徐红星 周国鑫 《浙江农业学报》 北大核心 2025年第3期603-611,共9页
为明确无人机多光谱遥感技术能否用于早稻二化螟为害程度评估,通过喷施不同农药、不同次数来控制二化螟的为害,利用多光谱无人机获取b1(450 nm)、b2(555 nm)、b3(660 nm)、b4(720 nm)、b5(750 nm)、b6(840 nm)波段的反射率数据,记录田... 为明确无人机多光谱遥感技术能否用于早稻二化螟为害程度评估,通过喷施不同农药、不同次数来控制二化螟的为害,利用多光谱无人机获取b1(450 nm)、b2(555 nm)、b3(660 nm)、b4(720 nm)、b5(750 nm)、b6(840 nm)波段的反射率数据,记录田间作物生长状态和环境信息,采用线性回归、支持向量机、随机森林、岭回归、Lasso回归和贝叶斯回归等6种机器学习模型,研究了在3个时间段获取的多光谱数据和二化螟为害率的相关性。结果表明,基于双时相(抽穗期、腊熟期)数据的支持向量机模型更能反映二化螟为害信息,预测结果与实际的田间二化螟为害程度相对一致。研究结果初步证实,无人机多光谱遥感结合双时相支持向量机模型可有效评估二化螟的为害程度,可为智慧植保的发展提供一定的理论依据与参考。 展开更多
关键词 二化螟 为害率 多光谱 建模
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基于SE-MobileNetV2的葡萄叶部病害识别方法 被引量：1
11
作者 程浈浈 张必详 +2 位作者 程一帆 缪百灵 龚守富 《北方园艺》 北大核心 2025年第5期131-140,共10页
以PlantVillage公开数据集的4种葡萄叶部病害为试材,提出了一种基于改进MobileNetV2模型的轻量化识别方法,该方法以轻量级MobileNetV2模型为基础,通过在模型瓶颈层中引入SE注意力机制,增强模型对关键特征的关注能力,从而进一步优化识别... 以PlantVillage公开数据集的4种葡萄叶部病害为试材,提出了一种基于改进MobileNetV2模型的轻量化识别方法,该方法以轻量级MobileNetV2模型为基础,通过在模型瓶颈层中引入SE注意力机制,增强模型对关键特征的关注能力,从而进一步优化识别性能和减少模型参数数量,以期为实现病害的高精度诊断,同时有效降低计算资源需求提供参考依据。结果表明:改进后的模型在测试集上的识别准确率达97.5%,较原始MobileNetV2提升4.5%;与ResNet50、ResNet34和ShuffleNetV2模型相比,平均准确率分别提高10.2、18.7、28.2个百分点,且模型大小仅为20.7 MB,实现了模型运行成本和精确度的平衡,为葡萄叶部病害识别问题提供了解决方案。 展开更多
关键词 葡萄 叶部病害 注意力机制 图像分类
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基于实例白化与特征恢复的草莓病害识别领域泛化方法
12
作者 胡晓波 许桃胜 +2 位作者 王成军 朱洪波 甘雷 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期124-135,共12页
[目的/意义]基于深度神经网络的草莓病害识别模型通常假设训练集(源域)和测试集(目标域)满足独立同分布。然而,在实际应用中由于光照、背景环境和草莓品种等多种因素的影响,测试集与训练集存在领域差异,造成模型在应用过程中的识别精度... [目的/意义]基于深度神经网络的草莓病害识别模型通常假设训练集(源域)和测试集(目标域)满足独立同分布。然而,在实际应用中由于光照、背景环境和草莓品种等多种因素的影响,测试集与训练集存在领域差异,造成模型在应用过程中的识别精度出现明显下降。针对这一问题,本研究提出一种基于实例白化与特征恢复的领域泛化方法,用于提升草莓病害识别模型的泛化性能。[方法]该方法首先利用实例白化技术消除源域和目标域间的风格差异,再从滤除的风格特征中提取任务相关特征,最后将任务相关特征恢复到白化后的特征中,以减轻实例白化对特征类别区分度的影响。为增强从风格特征中分离任务相关特征的效果,设计了两个特征提取器分别提取任务相关和任务无关特征,并采用双段恢复损失约束两特征提取器所提取特征与任务的相关性,引入互信息损失确保特征的相互独立,进一步增强特征分类效果。[结果和讨论]该方法可以在不降低源域识别精度的前提下,有效提升各病害识别模型在目标域上的泛化性能,如AlexNet加入该算法后,其不同风格目标域上的识别精度可分别提升3.97个百分点和2.79个百分点。相较于IBN-Net(Instance Batch Normalization Net)、可切换白化(Switchable Whitening,SW)、样式归一化和恢复模块(Style Normalization and Restitution,SNR)等其他领域泛化方法,该算法在测试数据集上的泛化性能可分别提高2.63%、2.35%和1.14%。[结论]本方法可有效提升基于深度学习的草莓病害识别模型在目标域中的泛化性能,可为草莓病害精准识别提供可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 深度神经网络 草莓病害识别 实例白化 特征恢复 领域泛化
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无人机遥感监测在农田病虫害防控中的关键技术 被引量：3
13
作者 智庆宇 《农业工程技术》 2025年第8期12-14,共3页
随着农业现代化的发展,无人机遥感监测技术在病虫害防控中得到广泛应用。该文通过仿真模型分析了作物健康、病虫害密度、气象环境和农药施用效果对防控的影响。结果表明实施无人机遥感监测后,作物健康状况改善,病虫害密度减少,农药施用... 随着农业现代化的发展,无人机遥感监测技术在病虫害防控中得到广泛应用。该文通过仿真模型分析了作物健康、病虫害密度、气象环境和农药施用效果对防控的影响。结果表明实施无人机遥感监测后,作物健康状况改善,病虫害密度减少,农药施用效果提升,气象环境对病虫害传播的影响得到有效监控。进一步说明,基于无人机技术的防控措施显著提高效率,优化农业生产环境。 展开更多
关键词 无人机遥感监测 病虫害防控 农业现代化 精准施药
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信息技术在农作物病虫害智能监测中的应用与建议 被引量：1
14
作者 成辉 《农业工程技术》 2025年第5期70-71,共2页
为了更好地实现农作物病虫害的实时检测,该文探讨和分析了利用信息化手段进行农作物病虫害的智能监测的应用和建议。通过对农作物病虫害智能监测方法的研究,提出将遥感技术和人工智能技术应用于农作物病虫害的智能监测,并对其在农业生... 为了更好地实现农作物病虫害的实时检测,该文探讨和分析了利用信息化手段进行农作物病虫害的智能监测的应用和建议。通过对农作物病虫害智能监测方法的研究,提出将遥感技术和人工智能技术应用于农作物病虫害的智能监测,并对其在农业生产中的应用进行了展望。 展开更多
关键词 信息技术 农作物 病虫害 智能监测
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无人机遥感技术在农田病虫害智能监测与防控中的应用研究 被引量：1
15
作者 吴垠宽 《河北农业》 2025年第9期53-54,共2页
主要对无人机遥感技术在农田病虫害监测防控中应用这一主题进行研究,阐述无人机遥感技术的工作原理和优点,以及无人机遥感技术在农田病虫害监测方面的应用方法,如数据采集、分析等,并结合实际案例展示这些应用方法是否有效,从而提升农... 主要对无人机遥感技术在农田病虫害监测防控中应用这一主题进行研究,阐述无人机遥感技术的工作原理和优点,以及无人机遥感技术在农田病虫害监测方面的应用方法,如数据采集、分析等,并结合实际案例展示这些应用方法是否有效,从而提升农田病虫害的管理成效。 展开更多
关键词 无人机 遥感技术 农田病虫害 监测防控
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基于改进YOLOv8的复杂环境下农田害虫检测算法 被引量：1
16
作者 楚家 肖敏 +2 位作者 周迅 任东 余文畅 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第16期192-204,共13页
针对农田复杂环境中害虫体积小、分布密集、形态多变、数量庞大且分布不均等特性导致的识别检测难题,提出一种基于改进YOLO v8的害虫识别检测方法,该方法融合了可变形卷积v4(DCNv4)技术的优势,创新性地设计了C2f-DCNv4模块,该模块能够... 针对农田复杂环境中害虫体积小、分布密集、形态多变、数量庞大且分布不均等特性导致的识别检测难题,提出一种基于改进YOLO v8的害虫识别检测方法,该方法融合了可变形卷积v4(DCNv4)技术的优势,创新性地设计了C2f-DCNv4模块,该模块能够灵活对特征进行采样,从而更有效地捕捉不同尺寸害虫间的细微特征差异。在YOLO v8模型的Neck部分,采用动态群随机转换器(DGST)模块替换原有的C2f模块,不仅简化了网络结构,还显著提升了模型的性能。此外,将卷积注意力模块(CBAM)集成到YOLO v8模型中,使模型能够更加聚焦于害虫特征,进而提高识别的准确性。在损失函数上,采用WIoU损失函数替代传统的CIoU损失函数,以期提升模型的泛化能力和检测精度。在实际农田复杂场景中建立了1个数据集,并进行试验。结果显示,改进后的算法检测精确率达到了94.3%,召回率为93.2%,平均精确度达到了97.8%,分别比原来的模型提高了1.8、2.2、2.3百分点。从试验结果看,该算法在害虫的实际检测方面效果显著,为解决复杂环境下的害虫准确检测问题提供了新思路,具有重要的实用价值和研究意义。 展开更多
关键词 害虫检测 DCNv4 DGST YOLOv8
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CLIMEX:预测物种分布区的软件 被引量：77
17
作者 宋红敏 张清芬 +2 位作者 韩雪梅 徐岩 徐汝梅 《昆虫知识》 CSCD 北大核心 2004年第4期379-386,F003,共9页
CLIMEX是通过物种已知地理分布区域的气候参数来预测物种潜在分布区的软件。 1 999年发布了最新版即CLIMEXforWindows 1 1。CLIMEX有 2个基本假设 :( 1 )物种在 1年内经历 2个时期 ,即适合种群增长时期和不适合以至于危及生存的时期 ;(... CLIMEX是通过物种已知地理分布区域的气候参数来预测物种潜在分布区的软件。 1 999年发布了最新版即CLIMEXforWindows 1 1。CLIMEX有 2个基本假设 :( 1 )物种在 1年内经历 2个时期 ,即适合种群增长时期和不适合以至于危及生存的时期 ;( 2 )气候是影响物种分布的主要因素 ,并利用增长指数、胁迫指数和限制条件 (滞育和有效积温 )描述物种对气候的不同反应 ,这 2组参数构成生态气候指数 ,作为全面描述物种在某地区和年份适合度的指标。模型预测结果以表、图和地图输出。CLIMEX可以用于检疫、生物防治、有害生物风险分析、害虫管理和流行病的预测等。目前已经用于几十种有害生物的适生性研究。该文通过拟和松墨天牛在中国的分布区为例说明CLIMEX的用法 ,并根据松墨天牛在亚洲东部的气候条件 ,预测其在全球的潜在适生区 。 展开更多
关键词 CLIMEX 物种 地理分布 气候参数 动态模拟模型 计算机软件
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改进自适应分水岭方法分割棉花叶部粘连病斑 被引量：20
18
作者 张建华 韩书庆 +3 位作者 翟治芬 孔繁涛 冯鑫 吴建寨 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第24期165-174,共10页
针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差... 针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差值大小判断每个连通分量的轮廓不规则度,针对不同轮廓不规则度确定H-minima变换的极小值阈值,根据不同极小值阈值实现棉花叶部粘连病斑的分水岭分割。不同数量粘连病斑分割试验结果表明:该方法实现了棉花叶部粘连病斑数量从2个粘连至5个粘连病斑的自动分割,分割准确率为91.25%,平均运行时间为0.088 s。不同分割方法对比结果显示:该方法能实现对棉花轮纹病、褐斑病、炭疽病、叶斑病和棉铃疫病共5种病害的粘连病斑自动分割,并将距离分水岭分割方法、梯度分水岭分割方法、标记分水岭分割方法、Chan-Vese方法、高斯混合方法与该文方法比较,正确分割率分别为67.8%、36.4%、83.7%、70.3%、82.1%、93.5%,该方法优于其他5种分割方法,有效抑制了过分割问题;在复杂背景、光照不均匀、病斑大小不一致等复杂条件下,该文方法也能较好地实现粘连病斑的分割。该方法不仅能对棉花叶部粘连病斑自动分割,也能为其他作物叶片粘连病斑分割提供参考。 展开更多
关键词 作物 图像分割 算法 棉花叶部 粘连病斑 最小二乘圆法 H-minima变换 分水岭分割
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我国农作物病虫害智能监测预警技术新进展 被引量：34
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作者 封洪强 姚青 +7 位作者 胡程 黄文江 胡小平 刘杰 张云慧 张智 乔红波 刘伟 《植物保护》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期229-242,共14页
近年来,随着计算机、互联网、物联网、人工智能、传感器、遥感等技术的快速发展,智能虫情测报灯、智能性诱捕器、昆虫雷达、无人机遥感、卫星遥感、智能识别App等现代智能农作物病虫监测装备及重大病虫害实时智能监测预警系统建设方面... 近年来,随着计算机、互联网、物联网、人工智能、传感器、遥感等技术的快速发展,智能虫情测报灯、智能性诱捕器、昆虫雷达、无人机遥感、卫星遥感、智能识别App等现代智能农作物病虫监测装备及重大病虫害实时智能监测预警系统建设方面取得了比较明显的进步。本文综述了我国近5年在利用光谱遥感、昆虫雷达、图像识别等技术进行农作物病虫害监测预警研究和应用方面取得的重要进展,分析了各类技术存在的不足与难点,提出了未来发展的方向,以期为充分利用空天地多源数据实现农作物病虫害精准预报提供指导。 展开更多
关键词 农作物病虫害 监测预警 光谱 卫星遥感 无人机 昆虫雷达 智能虫情测报灯
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我国退牧还草工程重点县草原植被长势遥感监测 被引量：28
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作者 徐斌 陶伟国 +2 位作者 杨秀春 覃志豪 高懋芳 《草业学报》 CSCD 2007年第5期13-21,共9页
利用遥感和地理信息系统等先进技术手段,基于MODIS数据,对我国4大主要草地类型区的退牧还草工程县的草原植被长势进行了监测,主要结论如下:1)内蒙古东部退化草原区2005年草原植被长势虽然差于2004年的面积有上升趋势,但是总体长势良好,... 利用遥感和地理信息系统等先进技术手段,基于MODIS数据,对我国4大主要草地类型区的退牧还草工程县的草原植被长势进行了监测,主要结论如下:1)内蒙古东部退化草原区2005年草原植被长势虽然差于2004年的面积有上升趋势,但是总体长势良好,明显好于2004年;2)蒙甘宁西部荒漠草原区2005年草原植被长势较差,虽然生长季节草原植被长势差于2004年的面积呈上升趋势,但总体相对比较稳定;3)新疆北部退化草原区2005与2004年相比长势持平的草地面积所占比重大,比较稳定,呈现出长势好差交替的时序变化格局;4)青藏高原东部江河源草原区2005年草原长势好于2004年的草地面积占本区总草地面积的48.07%,长势差于2004年的草地面积占本区草地总面积的32.56%,与2004年持平的占19.37%,由此表明青藏高原东部区草原长势明显好于2004年同期,长势差和长势好于2004年的草原面积波动较为明显。 展开更多
关键词 MODIS数据 草原遥感 归一化植被指数 草原植被长势 退牧还草工程
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