基于CRITIC-TOPSIS模型的耕地质量评价与提升分区研究

通过揭示四川省会理市耕地质量空间分布特征及其障碍因素,划定耕地质量提升类型区,并提出耕地质量提升措施,为区域耕地质量提升和农业资源可持续利用提供参考。构建会理市耕地质量评价指标体系,采用赋值法量化评价指标,利用CRITIC赋权法确定指标权重,基于TOPSIS模型计算耕地质量指数贴近度,并引入障碍度模型识别耕地质量障碍因素。结果表明,会理市耕地质量指数平均贴近度为0.527,平均等级为5.52等,耕地质量呈现“南高北低”的态势。总体以中等地为主,仍有大量低等地,耕地质量分布差异明显;高等地主要分布在市域中南部,中等地分布在市域中部以及北部,低等地分布在市域北部和南部。低等地与中等地均存在重度障碍因素,总体以土壤有机质为主,土壤酸碱度、道路通达度为辅的障碍因素影响面积最大。结合耕地质量评价结果与中低等地障碍因素诊断结果,以提升耕地质量为目标,将会理市分为重点提升区、优先提升区、一般提升区、综合提升区、保护提升区共5个类型区,并提出相应耕地质量提升措施,进而为会理市耕地质量提升方案编制提供参考。

基于改进YOLOv5s的日光温室黄瓜霜霉病孢子囊检测计数方法

针对温室孢子捕捉设备所采集图像中孢子囊分布密集、粘连堆叠和背景复杂的特点,提出一种基于改进YOLOv5s的黄瓜霜霉病孢子囊检测算法。首先,使用带CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制的Ghost卷积替代原始网络中的CSP(Cross Stage Partial)模块,抑制背景中的杂质,在保证产生丰富特征图的同时,降低模型的参数量,提升计算速度。其次,修改特征融合网络的连接方式,删除原来负责大物体检测的分支并加入一个更细粒度的分支,以加强对小目标和密集、堆叠目标的检测。最后,对不同预测头产生的损失值赋予不同的权重,并用考虑中心点距离的DIOU_NMS非极大值抑制方法代替原来的NMS方法。改进后的YOLOv5s算法的平均准确率和FPS分别为91.18%和65.4帧/s,比原始的YOLOv5s算法高4.88%和7.1帧/s。该研究可为监测黄瓜霜霉病的发生和发展提供数据支撑,对于保障黄瓜的产量和质量具有重要意义。

基于流式细胞术的黄瓜霜霉病菌孢子囊计数研究

为病原菌时空流行动态监测及病害预测模型构建提供病原菌快速计数方法,以卵菌中代表——葫芦科霜霉病病原菌古巴假霜霉菌(Pseudoperonospora cubensis)为例,研究了孢子囊悬浮液的荧光染色方法和基于流式细胞术计数方法。研究表明EDTA和SYBR GreenⅠ的联合作用能够对孢子囊进行荧光标记。对SYBR GreenⅠ染色剂的最佳染色条件进行研究,结果表明在染色时间相同时,荧光染色剂浓度越高,染色效果越好;同一浓度荧光染色剂,随着染色时间的增加,孢子囊染色率增加。使用流式细胞术对荧光染色的孢子囊进行计数,并与显微镜血球计数板计数结果进行比较,结果显示:流式细胞仪计数结果与显微镜血球计数板计数结果得到的孢子囊浓度没有显著差异(P<0.01),对两种方法获得的孢子囊浓度取对数后进行相关性分析,显示流式细胞仪测定的孢子囊浓度与显微镜血球计数板计数得到的孢子囊浓度高度相关,相关系数为0.9934,表明流式细胞术可以应用于古巴假霜霉菌孢子囊的计数。

基于深度学习的贵州辣椒蚜虫发生气象条件预测模型初报

贵州是我国辣椒主产区,受大气环流与山区地形的影响,当地降雨多、日照少,病虫害发生严重,导致辣椒减产、品质下降。蚜虫作为辣椒高发虫害之一,影响辣椒正常生长,传播病毒,危害极大。为了准确预测蚜虫的发生,最大限度地降低蚜虫对辣椒的危害,通过采集辣椒生长期间气象数据,结合人工调查的蚜虫发生情况,基于长短期记忆神经网络(LSTM,Long Short-Term Memory),构建了蚜虫发生预测模型。结果显示:预测准确度为87%,预测发生精准率为92%,预测发生召回率为93%,预测发生F_(1)分值为92%,模型精度较高,可为辣椒蚜虫预测研究提供参考,进而为辣椒种植及时采取防治蚜虫措施提供技术支撑与决策支持。