基于渐进式生成对抗网络的农作物病虫害细粒度分类

随着深度学习应用的普及和飞速发展,基于深度学习的图像识别方法广泛应用于农作物病虫害领域,但大部分的神经网络重视识别准确率的提高,却忽略神经网络庞大的参数计算量。为解决这个问题,基于渐进式生成对抗网络判别器模型和卷积注意力模块,提出一种改进的渐进式生成对抗网络判别器CPDM网络模型对农作物病虫害进行识别。通过对渐进式生成对抗网络判别器网络结构的调整,采用均衡学习率、像素级特征向量归一化和卷积注意力模块增强CPDM网络模型的特征提取能力,提高对真实图片的识别准确率。试验在PlantVillage数据集上进行,将该模型与VGG16、VGG19和ResNet18进行比较,得到TOP-1准确率分别为99.06%、96.50%、96.65%、98.86%,分别提高2.56%、2.41%、0.2%,且参数量仅为8.2 M。试验证明提出的CPDM网络模型满足在保证分类准确率的基础上,有效控制神经网络参数计算量的目的。

作物病虫害的全程绿色防控

近年来,由于耕作制度、土壤生态环境、全球气候变化等因素的影响,导致小麦茎基腐病、玉米南方锈病、花生白绢病、棉铃虫、甜菜夜蛾、蓟马等重大病虫害频发、重发,严重影响小麦、玉米、花生等作物的产量和品质。要树立作物病虫害全程绿色防控理念,以产出高效、产品优质、资源集约、环境友好为导向,覆盖作物生产的全过程,集成应用农业防治、物理防治、生物防治、生态调控及科学用药等技术措施,确保作物安全生产和农业高质量发展。

自动识别技术在农作物病虫害领域应用研究

数字化农业生产依靠计算机图像处理技术和深度学习方法提高病虫害识别效率。病虫害自动识别系统应用植保大数据精准快速识别农作物病虫害类型,及时处理病虫害问题,能够降低病虫害给作物生产带来的影响。

基于卷积神经网络的农作物病虫害检测研究进展

农作物病虫害是全球农业生产的严重威胁之一,易造成巨大的经济损失。引入机器视觉和机器学习方法进行农作物病虫害检测,不仅可以提高病虫害检测的效率,而且有助于及时采取防治措施,降低损失。卷积神经网络(CNN)作为深度学习的代表技术之一,在计算机视觉领域的图像识别、物体识别等方面应用广泛,在农作物病虫害检测方面也取得了一些成果。本文概述了基于CNN检测农作物病虫害的技术要点、发展历程,综述了该技术的主要研究方向与进展,总结了目前研究中存在的主要问题并提出相应的解决策略,旨在为CNN在农业上的应用提供理论依据,并为农业生产管理的智能化提供技术支撑。

基于知识图谱的农作物病虫害问答系统研究

在大数据时代的推动下,智能问答系统在各个领域得到广泛应用,为用户提供高效的答案,相比传统的文本知识收集和网络搜索引擎检索,具有明显优势。随着知识图谱技术的快速发展,智能问答系统迎来了新的发展阶段。本研究响应了智慧农业的需求,构建了一个基于知识图谱的农作物病虫害智能问答系统,旨在为用户提供与农作物病虫害相关的问答服务。主要工作包括:(1)农作物病虫害数据获取:利用分布式爬虫框架爬取农作物病虫害相关网页数据,并进行数据清理、分析、结构化等预处理操作。(2)知识图谱构建:对数据进行分析后,定义知识本体的实体类别与关系类别,完成知识图谱的模式层构建。利用基于规则的三元组模板对半结构化文本进行实体提取,构建数据层,并将三元组存储至Neo4j图数据库。(3)问答算法设计:利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行问句实体识别,BERT-RNN模型进行问题分类。匹配模板后通过Cypher语句进行查询,将答案处理为自然语言形式并返回。(4)问答系统实现与可视化:结合农作物病虫害知识图谱与问答算法,使用Flask框架和多种web技术实现用户提问、实体识别、知识检索和答案返回等功能。试验结果表明,实体识别与问题分类模型的准确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分别达到了93.22%、92.69%、92.21%和94.37%、93.92%、92.66%。与其他搜索途径相比,问答系统展现出了较高的准确性和稳定性。这项研究为农业信息化提供了一种智能化的解决方案,为用户获取农作物病虫害知识提供了新途径。

农作物病虫害防治策略与技术研究

有效控制农作物病虫害是农业可持续发展中至关重要的问题。基于此,系统论述了生物防治、化学防治、物理防治以及农业管理措施这四种主要病虫害防治策略,分析了其应用前景及对环境的影响,研究了基因工程、信息技术、纳米技术及农业机械化等病虫害防治技术的应用情况,并指出了其在提高防治效率、减轻环境负担等方面的潜在作用,为农业病虫害防治提供全面的策略与先进的技术支持,促进农作物生产朝着更加高效及环保的方向迈进。

基于YOLO算法的农作物病虫害识别研究综述

农作物病虫害是农业生产管理的关键,为及时防控病虫害,人们通过各种技术手段识别和监测病虫害。本文通过介绍目标检测算法YOLO (You Only Look Once)的发展历程及其在农作物病虫害识别中的应用,着重分析了YOLO算法在提高农作物病虫害识别准确度和缩短识别时间的优势,以期为农业生产提供科学指导。

基于深度学习技术的农作物病虫害检测识别系统的研究

传统的病虫害监测方法依赖于人工视觉识别,缺乏客观性和准确性,且效率低下、成本高昂,深度学习技术的发展为农作物病虫害监测识别提供了新的解决方案。阐述了深度学习技术在农作物病虫害识别中的应用优势,探讨了基于深度学习技术的农作物病虫害监测识别系统构建,介绍了深度学习技术在农作物病虫害监测中的应用。

绿色植保理念下农作物病虫害防治对策研究

在全球食品安全和可持续发展的紧迫需求下,绿色植保理念在农业领域的应用日益成为重要的研究方向。传统农作物病虫害防治中对化学农药的过度依赖不仅导致土壤、水源等环境受到污染,还破坏了生态平衡。因此,越来越多的农业研究致力于发展绿色植保技术,采用生物防控、有机农业和可持续农业等方法,以减少对化学农药的依赖,减少对环境的负面影响,这不仅有助于提高农产品的质量和食品安全水平,还能促进农业的可持续发展,为未来创造更健康、更可持续的农业生态系统。本文旨在通过对绿色植保在农作物病虫害防治中的应用进行初步探讨,分析其意义与存在的问题,并提出一系列策略,以期在追求高效防治的同时保护生态环境,为农业的可持续发展注入新动力。

浅析农作物病虫害防治存在的问题与解决对策

农业作为我国的第一产业,关系着国计民生。农业生产周期较长,在种植期间容易发生一些病虫害,从而影响农作物的产量与品质。为确保农作物的产量与品质,必须重视病虫害防治工作,构建完善的病虫害防治机制,尽量减少病虫害造成的损失,提高农民的经济收入。近年,农作物病虫害问题越来越严重,一些农民过度依赖化学药剂进行防治,导致土壤与水体受到污染,也让害虫产生了抗药性。此外,盲目引入新品种、新作物也容易导致检疫性病虫害的传播。因此,必须高度重视农作物的病虫害防治工作,采取综合性措施强化防治效果,从而保障农作物的健康生长。

浅析微生物农药在农作物病虫害防治中的效果

为了避免传统化学农药对环境和人类健康的潜在影响,寻求更安全、更环保的病虫害防治方法。研究小组以低毒、无残留、高效的微生物农药为研究对象,首先简述了微生物农药的概念、种类与作用机理,如细菌源农药、真菌源农药、病毒源农药等;然后分析了微生物农药在农作物病害与农作物虫害防治中的应用方式,针对两种防治目标分别给出了使用建议。研究结果表明,从防治效果来看,微生物农药具有显著的效果。由于其作用原理与化学农药不同,微生物农药能够有效地防止病虫害的发生和蔓延,而不会引起病虫害的抗药性。与化学农药相比,微生物农药能够更好地保护土壤生态环境,促进农业生产的可持续发展。综合实例分析,微生物农药在防治病虫害、保护环境和提升农业可持续性方面具有显著效果。未来,应加大对微生物农药的研究力度,以期获得更好的防治效果和更明显的环境保护效果。

计算机视觉技术在农作物病虫害监测中的应用

【目的】农业现代化的发展使得农作物遭受病虫侵害的情况日益繁多且复杂,农作物病虫害监测技术面临着监测难题,研究计算机视觉技术在农作物病虫害中的应用具有重要现实意义。【方法】深入分析了计算机视觉技术在农作物病虫害监测中的应用优势,评估了计算机视觉技术在病虫害监测中的效率和准确性,研究并优化了图像采集、特征提取和识别算法等关键技术,设计并实现了一个综合的病虫害监测系统,同时进行了性能评估。【结果】在多次现场测试中,由此系统完成的检测准确率超过85%,该监测系统可帮助农民迅速采取行动,降低了约20%的化学药剂使用量,相比传统人工监测方法,计算机视觉系统能处理更多影像数据并覆盖更广阔农业区域,从而大幅提升监控效率。【结论】计算机视觉技术显著提升了诊断精度与效率,有助于促进精准农业的发展。

基于无人机智能视觉和多尺度U-Net的大田作物病虫害检测方法

作物病虫害的防治是国家生物安全体系的重大课题之一,病虫害早期检测、预警对于病虫害防治具有重要的意义。文中提出一种基于农业无人机(AUAV)和多尺度U-Net(MSU-Net)的作物病虫害检测方法,该方法使用AUAV采集大田作物图像,借助MSU-Net检测作物病虫害。系统利用AUAV在智能农业中的机动性,在多变的天气条件下采集病虫害作物叶部图像;利用MSU-Net提取作物病虫害叶片图像的分类特征,再进行病虫害叶片图像分割,由此进行病虫害检测、分类、识别,以及田间病虫害危害的分析和估计;确定病虫害叶片图像中的病虫害区域,实现高精度的作物病虫害可视化检测与类型识别。实验结果表明,该方法能够用于大田背景下的作物病虫害检测系统,提高了AUAV视觉系统的病虫害检测能力。该方法有助于作物病虫害AUAV遥感检测的标准化、信息化、精准化和智能化。

农作物病虫草害绿色防控的实践和思考

病虫草害是影响农作物健康生长的重要制约因素。很多病虫草害在发生发展过程中,会与各种农作物争夺营养物质,影响到农作物的正常生长,导致农作物生长发育不良,生长周期变长,生长发育迟缓,甚至会导致大量农作物死亡。传统病虫草害防治主要以化学药物防治为主,但由于不规范的药物使用行为,使得病虫草害的耐药性逐渐增强,很多药物的防控效果逐渐变差。为更好的提高病虫草害的防控成效,就需要积极推广应用绿色防控理念和防控技术,不断提高种植户对绿色防控的认知和技术水平,以更好地推动绿色防控技术的应用水平提升。本文主要结合实际工作经验,探讨了农作物病虫草害绿色防控实践,希望对更好的提高农作物病虫草害的防控成效有一定帮助。

植保技术在农作物病虫害防治中的实践与探讨

农作物病虫害是农业生产中常见的问题之一,不仅会导致农作物减产和质量降低,还会给农民带来巨大的经济损失。因此,防治农作物病虫害是农业生产中的一项重要任务。基于此,介绍了植保技术的发展现状及优势,分析了当前农作物病虫害防治存在的问题,探讨了植保技术的具体实践方法,以期为植保技术在农作物病虫害防治中的应用提供有益的借鉴。

开平市农作物病虫害统防统治现状及发展建议

开平市是粤港澳大湾区重要农产品生产基地,近年来,为提高农作物病虫害防治水平,多举措推动统防统治服务发展,取得初步成效。本文作者总结了开平市推动农作物病虫害统防统治发展的主要做法及取得的成效,分析了存在的问题,提出了发展建议。

气候变化对农作物病虫害发生发展趋势的影响

全球气候变化已成为影响农业生产的关键因素之一。其中,农作物病虫害作为制约农业产量和品质的主要威胁,其发生发展与气候条件紧密相关。了解气候变化对农作物病虫害的影响,对于制定有效的防治策略和保障粮食安全具有重要意义。文章通过分析气候变化与农作物病虫害之间的关联机制,探讨了温度变化、降水模式、湿度和风速以及极端天气事件对病虫害的具体影响,并提出了应对策略与措施。有助于提高人们对气候变化与农作物病虫害关系的认识,为农业生产中的病虫害防治提供科学依据。

农作物病虫害防治存在的问题与解决方法探究

随着中国农业的快速发展,农作物病虫害防治工作面临着越来越多的挑战和问题。这些问题不仅影响了农作物的产量和质量,也对农业生态环境和农民的收入造成了严重的影响。本文通过明确开展农作物病虫害防治工作的重要意义,总结当前农作物病虫害防治工作存在的问题,提出创新性地提升农作物病虫害防治工作成效的策略思路,以期为农作物病虫害防治工作的改进提供有益的参考。

生物农药在主要农作物病虫害绿色防控中的应用

随着全球对食品安全和环境保护意识的不断提高,生物农药在农业病虫害绿色防控中的应用日益受到重视。本研究旨在探讨生物农药在主要农作物病虫害防控中的应用现状、效果及面临的挑战,通过对比分析生物农药与传统化学农药在病虫害管理中的优劣,提出优化策略,旨在为推广绿色农业提供科学依据和技术支持。研究选取了水稻、蔬菜、果树等主要农作物为对象,重点分析了细菌杀虫剂、植物源农药、病毒及天敌生物等生物农药的使用情况。

南京市六合区农作物病虫害专业化统防统治现状及发展对策

农作物病虫害专业化统防统治是推进农药减量使用重要措施之一,通过高效的药效施药设备和专业的植保团队,可有效解决农村人口流失面临的从业人员不足,提高农作物病虫害应急防控水平,保障农业生产安全和粮食供给。本文作者根据2020-2023年六合区专业化统防统治发展变化,总结了目前统防统治的发展现状,分析统防统治中面临着盈利模式较为单一、服务水平参差不齐、技术力量薄弱等问题,提出了加强专业化统防统治服务组织建设、提升基层农技服务能力、提高专业防治人员水平等对策与建议。