基于ExG因子的水稻病斑分割技术

为了监测水稻病害等级并及时做好预防,本文提出一种基于超绿超红算法(ExG+ExR)结合最大类间方差法(Nobuyuki Otsu,OTSU)分割水稻病斑区域。首先,针对传统阈值算法分割效果不佳的缺陷,利用加权平均值进行灰度处理,通过直方图均衡化改善图像质量,并且以自适应中值滤波保护图像细节,从而实现对图像的降噪及增强处理;其次,通过ExG+ExR结合OTSU依次从背景分割出水稻叶片和病斑区域;最后,本文提出的方法与复印称重法和KNN算法比较,在800×300图像中平均绝对准确率高达98.28%,并且只有1.53%的平均绝对误差率。对比结果表明,该算法能够有效分割水稻的病斑区域,为有效识别病害种类及等级奠定了基础。

基于改进YOLOv5模型的农作物病斑图像自动标注

基于图像的目标检测模型研究往往需要大量标注好的图像数据集用于训练和测试,但现有手工标注方法存在标注质量低、耗时费力等问题严重影响了建模效果,为了解决问题,以水稻图像中茎叶病斑自动标注为目标,基于YOLOv5模型提出一种改进的图像自动标注模型YOLOv5-TR-BiFPN。首先在YOLOv5结构中引入BiFPN (Bidirectional Feature Pyramid Network),使模型在计算量相似的情况下融合更多特征,其次采用ViT(Vision Transformer)模块增强模型的目标定位能力,并进一步优化了损失函数和非极大值抑制的计算方法,获得位置更准确的目标框。研究结果表明,YOLOv5-TR-BiFPN模型对植物病斑图像平均精度均值达到73%,相比YOLOv5s模型平均标注精度提升了3%,使用少量水稻茎叶病斑图像验证,模型训练平均精度均值m AP(mean Average Precision)达到89.3%,表明YOLOv5-TR-BiFPN模型能够较准确的标注水稻茎叶病斑,实现农作物病斑图像自动标注,标注效果良好。

基于高斯概率模型的水稻重叠病斑分割算法

研究水稻病斑中的重叠病斑识别问题,针对诊断水稻图像信息和及早防治,传统的水稻病斑分割算法都是对病斑的像素进行直接的操作,容易造成像素信息的丢失,存在着识别准确性差问题,造成后期的识别率不高。为解决上述问题,提出了基于像素概率模型的水稻病斑分割方法。通过自适应病斑分割算法,用高斯混合模型描述每一像素的色彩分布情况,再以具有最大适应度值的子模型作为当前分布模型来描述每一病斑像素的特征,避免了对像素的直接操作。仿真结果表明,方法能够有效的分割大部分重叠水稻病斑特征,提高了识别准确性,取得了比较好的效果。

基于主成分分析和径向基网络的水稻胡麻斑病严重度估测

对植被病害严重度的精确预测是采取植保措施的关键,同时对减少农药使用量也具有积极意义。该研究首先对叶片光谱反射数据进行重采样和求一阶、二阶微分,再用主成分分析PCA技术对上述变换光谱进行分析,最后结合径向基函数神经网络RBFN对水稻胡麻叶斑病严重度进行预测。将全部的光谱数据和病害严重度分为两组,75%用于网络训练,25%用作网络性能测试。文中对预测结果准确性有重要影响的径向基函数扩展速率和不同的数据处理方法进行了讨论,研究发现,一阶微分光谱经PCA压缩后,获得主分量光谱,输入RBN,病害严重度的预测均方根误差仅有7.73%。表明:主成分分析和径向基函数神经网络(PCA-RBFN)相结合,可以对水稻胡麻斑病严重度进行快速、精确的估算。

水稻胡麻斑病发生原因、特点及防治措施

津、唐、秦一带沿海稻区近些年来水稻胡麻斑病发生严重,氮磷施用过量而钾硅缺乏、缺水干旱,水稻条纹叶枯病的严重发生是其主要诱因。该病主要在水稻营养不良时发生,雨水大的年份发生轻;该病上升为主要病害的同时稻瘟病的发生反而逐年下降。可通过选用在无病区繁育的抗病良种,播种前用药剂处理稻种,改善肥水管理以确保水稻营养充足,在水稻抽穗前后喷施30%苯醚甲环唑.丙环唑等措施对其进行综合防治。

水稻胡麻斑病土壤拮抗菌的筛选·鉴定及抑菌谱分析

[目的]从土壤中筛选对水稻胡麻斑病病原菌(Helminthospotium oryzae Breda de Hann)具有稳定拮抗作用的细菌。[方法]利用稀释平板法对从土样中分离出的细菌进行拮抗菌的初筛,再采用室内平板筛选法进行复筛。将拮抗效果最佳的菌株进行培养,通过菌体形态特征观察和生理生化测试进行菌种鉴定,并采用平板对峙法进行拮抗菌的抑菌谱分析。[结果]从38份土样中分离了494株细菌,初筛获得拮抗菌株24株,复筛得到4株拮抗能力较强的菌株,经鉴定4种拮抗菌均为地衣芽孢杆菌属(Bacillus licheniformis),并得到其抑菌谱。[结论]为利用拮抗菌生物防治水稻胡麻斑病提供了理论依据。

双基因联合PCR检测水稻叶鞘网斑病菌

[目的]建立水稻叶鞘网斑病的快速PCR检测体系,为该病害的早期诊断提供技术支持。[方法]以水稻叶鞘网斑病病原菌帚梗柱孢霉(Cylindrocladium scoparium Morgan)DNA为模板,分别以factor 1-α(tef1)和β-tubulin gene两个保守性极强的特定区域序列作为检测靶标,针对C.scoparium设计了EF-S-4/EF-A-4和BT-S-9/BT-A-9两对特异性引物,建立了水稻叶鞘网斑病的双基因联合PCR检测技术。[结果]该体系的最佳退火温度为58℃,DNA灵敏度检测限达到550 fg·μL-1,病原菌可扩增出大小分别为272 bp和157 bp的2条条带,而其他对照组均未有扩增条带。[结论]田间时效检测结果显示:该体系能准确检测出不同发病地区的水稻叶鞘网斑病病原菌,为农业生产早期诊断水稻叶鞘网斑病害提供技术支持。

唐海县水稻胡麻斑病的发生与防治措施

自2005年来,水稻胡麻叶斑病在河北省冀东沿海稻区成为水稻的主要病害。该文分析了水稻品种、肥水管理、气象条件、土壤营养状况、耕地质量、水稻条纹叶枯病等因素与水稻胡麻叶斑病发生的关系,结合当地实际,提出了综合防治措施。

不同培养基对水稻胡麻斑病菌和水稻纹枯病菌回收率的影响

[目的]比较水稻胡麻斑病菌（B-1）和水稻纹枯病菌（T-3）在不同培养基上的回收率.[方法]采用查理琼脂（RA）、马铃薯葡萄糖琼脂（PDA）和查彼琼脂（CA）3种培养基分别培养2种病菌,然后测定其回收率.[结果]2种病原菌回收率范围为13.47％～ 75.26％,其中胡麻斑病菌的平均回收率较高,达65.48％,纹枯病菌的平均回收率较低,仅为29.85％.同一菌株在不同培养基上的回收率也有所差别,胡麻斑病菌在RA上的回收效果最好,回收率达71.51％,而在PDA和CA上较差;PDA对纹枯病菌的回收效率相对较高,达到48.49％.[结论]RA和PDA可分别作为检测水稻胡麻斑病菌和水稻纹枯病菌的基础培养基.

水稻类病斑突变体研究进展

植物类病变突变体是一类在没有病原物侵染情况下就能自发产生坏死斑的突变体。这类突变往往导致植株的抗病增强和防御相关基因的组成性表达。水稻中已报道了将近200个来源不同的类病变突变体,截至2014年12月73个水稻类病变突变体已被鉴定和命名,其中11个控制类病变性状的基因被克隆,它们分别编码不同的蛋白,包括热激蛋白转录因子、E3泛素连接酶、质膜蛋白激酶、锌指蛋白、酰基转移酶。尽管这些蛋白不是直接与植物抗病途径相关,但是在已鉴定的水稻类病变突变体中,绝大多数提高了对白叶枯病或稻瘟病的抗性,表明这些类病变基因的突变激活了植株的防御系统,并且不同的类病变基因可能参与了不同的抗病信号传导途径。深入研究水稻类病变突变体对作物抗病的分子机理研究和栽培品种的遗传改良都具有重要的意义。

不同药剂防治水稻胡麻斑病试验简报

为筛选新型高效防治水稻胡麻斑病的药剂,特进行了不同药剂防治水稻胡麻斑病的药效试验。结果表明,每667m2用30%爱苗EC(苯醚甲环唑·丙环唑)15mL,加水30kg,在水稻抽穗前7d左右(大部分剑叶叶枕始露出)和齐穗期各喷施1次,对水稻胡麻斑病有显著防效,控制时间长,对水稻生产安全,建议在生产上推广使用。

湖北地区茭白主要病虫害防治技术

湖北省茭白（Zizania latifolia L.）栽培历史比较悠久,主要分布在武汉、潜江、仙桃、鄂州、咸宁、恩施等地区。近年来由于茭白价格高、效益好,湖北省茭白面积呈现稳步扩大趋势,但茭白易感染病虫害,严重影响茭白的产量和质量。为此,笔者调查了湖北地区茭白主要病虫害,并参考相关资料,提出防治措施。

水稻胡麻斑病的危害严重度与估计方法

胡麻斑病(Cochliobolus miyabeanus,Ito et kuri)是水稻上常见的一种叶部病害。但是,近几年来发现它危害水稻穗颈造成穗枯的情况电很普遍,而穗颈受害后与产量损失的关系,目前尚少研究。我们利用1976年以来的一些田间调查和室内考察的资料,初步分析了此病危害程度与产量损失的关系,提出了病情严重度分级的标准,并通过相关分析检验了此标准的应用效果和损失率的不同估计方法。

唑类杀菌剂咪菌腈和腈菌唑的合成

本文着重介绍了咪菌腈和腈菌唑的合成方法,同时阐明了在合成味菌腈的基础上,合成腈菌唑时可得到启发和借鉴。