基于改进UNet++模型的葡萄黑腐病病斑分割和病害程度分级

为了解决葡萄病害图像边缘分割模糊和发病初期分割难的问题,基于PlantVillage数据集中的葡萄黑腐病图像,提出一种基于改进UNet++的葡萄黑腐病病斑分割模型。该模型在提取图像特征时:一方面,采用自适应软阈值化方法消除噪声影响,提高葡萄病斑边缘的分割精度;另一方面,采用长、短连接结合的方式构建UNet++中的跳跃式连接结构,降低模型的计算复杂度。同时,在模型的横向输出层中融合多尺度特征,增强病斑的语义信息,进一步提高目标分割精度。在该模型的损失函数中,将Dice损失函数和交叉熵损失函数进行线性加权组合,以解决病斑像素面积与叶片面积不平衡的问题。采用五折交叉验证进行模型训练与测试。结果显示,本文模型的像素准确率达到98.433%,平均交并比达到92.056%,病斑交并比为81.230%,Dice系数为0.941,均优于传统的UNet++模型。采用病斑占叶面积的比例对病害程度进行分级。结果表明,本文模型对病害等级的划分准确率达97.41%。该模型能精确实现对葡萄黑腐病病斑边缘和小病斑的分割,以及病害程度分级,具有良好的稳健性。

基于改进YOLOF的葡萄叶片黑腐病检测方法研究

葡萄在生长过程中易感染各种病害,导致产量和品质下降,对病害的准确识别是防治病害的基础和关键。本文提出了一种基于YOLOF的改进算法,将EfficientNet网络应用于YOLOF算法的主干网络,对葡萄叶片黑腐病病害进行检测。结果表明:改进后的算法识别黑腐病病害的准确率达89.4%,较原YOLOF算法提升了3.1个百分点,为检测葡萄叶部病害提供了一种新的思路。

葡萄白腐病、黑腐病及房枯病的区别与防治

简单介绍了葡萄白腐病、黑腐病和房枯病3种病害侵染症状及防治措施。

5省市主栽葡萄的果实病害及防治调查

本研究在云南、四川、贵州、陕西、重庆5个省(市)共18个县市进行葡萄酸腐病、炭疽病和黑曲霉病害调查,调查发现,5省市葡萄酸腐病发生严重,在陕西省和重庆市部分地区发病率可达到35%以上;葡萄炭疽病发病率最高的地区是四川省成都市和重庆市璧山县,其发病率分别达到49.0%和45.0%,并且重庆市璧山县炭疽病的病情指数高达32.6;葡萄黑曲霉病发生普遍,陕西省西安市、四川省、重庆市发病率均高于20.0%,其中陕西省西安市发病率已达46.0%。5省市针对葡萄病害防治药剂主要集中在18种杀菌剂,主要防治葡萄炭疽病、白腐病、灰霉病和白粉病,酸腐病和黑曲霉病的防治技术比较缺失。通过调查,期望给当地提供合理的病害防控及药剂选择建议。

微生态制剂对葡萄抗病能力及果实品质的影响

以云南、四川主栽的4个葡萄品种为试材,在常规用药方式基础上辅以微生态制剂,测定其对葡萄酸腐病和黑曲霉病防控效果及对果实品质的影响,以期为有效防控葡萄酸腐病和黑曲霉病的发生,解决生产实践中的具体问题提供科学参考依据。结果表明:微生态制剂能提高葡萄果粒大小和百粒质量,同时增加糖酸比。在传统用药基础上使用绿康威,对葡萄酸腐病和黑曲霉病的防效最佳,分别达52.3%和42.4%;在传统用药基础上使用绿地康3号,其防效为31.3%和21.9%,均表现出良好的防效;前期使用化学药剂,后期单独使用微生态制剂对酸腐病的防效不太明显。

葡萄白腐病、炭疽病、黑痘病、霜霉病和白粉病的识别与防治

介绍了葡萄白腐病、炭疽病、黑痘病、霜霉病和白粉病的危害症状及发病特点,提出防治这些病害应以预防为主,在加强栽培管理、增强树势、提高树体抗病能力的基础上,在发病初期及时施用化学药剂,以达综合防治的目的。为减轻病害危害,提高葡萄的产量和品质提供了一定的依据。