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大豆病害

中国油料作物学报 1980年第3期 99-103页

大豆是我国重要作物之一。大豆病害在我国越来越受到重视,但过去在某些方面还缺乏系统的研究。为此,介绍两篇美国出版的有关大豆病害的译文,分别由凌以禄和陈永萱两志同翻译,内容包括真菌、病毒和细菌病害,对病原、病征和防治都作了叙述... 详细信息

大豆是我国重要作物之一。大豆病害在我国越来越受到重视,但过去在某些方面还缺乏系统的研究。为此,介绍两篇美国出版的有关大豆病害的译文,分别由凌以禄和陈永萱两志同翻译,内容包括真菌、病毒和细菌病害,对病原、病征和防治都作了叙述,可作为鉴定与采取相应防治措施的参考。

关键词：大豆病害病斑叶片土壤真菌病株子囊壳种子传染大豆生长茎秆茎腐病菌核种子保护剂植株

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基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型

江苏大学学报（自然科学版） 2018年第4期39卷 409-413,430页

作者：关海鸥刘梦马晓丹黑龙江八一农垦大学电气与信息学院黑龙江大庆163319

为解决大豆病害无损采集的非线性失真图像与病种之间映射关系的问题,将数字图像处理技术与神经网络推理机制相结合,提出了基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型.通过自制标定模板无损采集大豆病害数字图像,利用双线性投影映射算法校... 详细信息

为解决大豆病害无损采集的非线性失真图像与病种之间映射关系的问题,将数字图像处理技术与神经网络推理机制相结合,提出了基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型.通过自制标定模板无损采集大豆病害数字图像,利用双线性投影映射算法校正病害图像的几何失真,同时计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征参数,以此多维特征指标为基础,应用神经网络的强自适应性自动取得大豆病种推理规则,建立大豆病害自动诊断模型.仿真试验表明:大豆病害的失真图像校正精度达到99%以上,其病害种类诊断准确率为98.33%,实现了大豆病害自动诊断和精确测报.

关键词：大豆病害投影映射图像校正神经网络诊断模型

基于Caffe卷积神经网络的大豆病害检测系统

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浙江农业学报 2019年第7期31卷 1177-1183页

作者：蒋丰千李旸余大为孙敏张恩宝安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 农业农村部农业物联网技术集成与应用重点实验室安徽合肥230036

以常见的大豆病害图片为样本,研究分析了大豆的叶斑病、花叶病、霜霉病和灰斑病,并利用卷积神经网络技术设计了针对大豆的病害检测系统。通过对病害图片的二值化和轮廓分割等预处理来获得神经网络模型的训练集,并在此基础上对模型进行... 详细信息

以常见的大豆病害图片为样本,研究分析了大豆的叶斑病、花叶病、霜霉病和灰斑病,并利用卷积神经网络技术设计了针对大豆的病害检测系统。通过对病害图片的二值化和轮廓分割等预处理来获得神经网络模型的训练集,并在此基础上对模型进行了多方面的优化,利用Caffe框架对优化后的网络模型进行了识别率等方面的实验验证。此外,为提高模型使用的便捷性,本实验使用了Qt软件为该系统设计了人机交互界面,从而进一步实现了数据可视化。

关键词：大豆病害卷积神经网络 Caffe框架交互界面数据可视化

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防控大豆病害的农药登记现状及发展对策

植物保护 2010年第1期36卷 9-14页

作者：朱春雨吴新平刘西莉李健强中国农业大学农学与生物技术学院北京100193 农业部农药检定所北京100125

在分析大豆生产和病害危害的基础上,对我国大豆生产中防控病害的农药登记现状进行了统计分析。目前我国大豆上登记的杀菌剂有效成分12个,产品64个,分别占61个总有效成分数量的19.67%,306个总产品数量的20.92%;其中福美双、多菌灵和克百... 详细信息

在分析大豆生产和病害危害的基础上,对我国大豆生产中防控病害的农药登记现状进行了统计分析。目前我国大豆上登记的杀菌剂有效成分12个,产品64个,分别占61个总有效成分数量的19.67%,306个总产品数量的20.92%;其中福美双、多菌灵和克百威不同配比的混配产品在2002年前占登记杀菌剂产品的82%以上;登记的靶标病害包括大豆根腐病、紫斑病、孢囊线虫病、锈病和病毒病等5种,占国内已经报道的33种病害总数的15.15%。目前丁硫克百威、毒死蜱和阿维菌素等替代高毒的克百威与福美双、多菌灵混配的种衣剂产品登记发展较快;甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂嘧菌酯和三唑类杀菌剂戊唑醇、苯醚甲环唑和丙环唑先后取得登记,对防控大豆锈病等具有较好效果。建议加速具有针对性、超前性的杀菌剂新有效成分及新产品的研究开发,推进"小范围使用登记",促进我国大豆病害防控的可持续发展。

关键词：大豆病害防控药剂农药登记发展对策

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基于物联网的垦区大豆病害远程诊断技术研究

沈阳农业大学学报 2013年第4期44卷 498-501页

作者：马晓丹左豫虎关海鸥祁广云金宝石黑龙江八一农垦大学信息技术学院黑龙江大庆163319 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 黑龙江八一农垦大学农学院黑龙江大庆163319

为提高大豆病害诊断的智能化程度,结合无损采集技术、3G无线通信技术,图像处理和神经网络技术,提出了大豆病害的远程诊断关键技术,并以此为基础,设计了基于物联网环境的黑龙江垦区大豆病害远程诊断系统。结果表明:系统运行稳定,实时性好... 详细信息

为提高大豆病害诊断的智能化程度,结合无损采集技术、3G无线通信技术,图像处理和神经网络技术,提出了大豆病害的远程诊断关键技术,并以此为基础,设计了基于物联网环境的黑龙江垦区大豆病害远程诊断系统。结果表明:系统运行稳定,实时性好,为农业生产者提供了实时的病害诊断和相关知识决策,有效地控制病害的危害程度,提高大豆产量。

关键词：物联网大豆病害远程诊断黑龙江垦区

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基于改进BP神经网络的大豆病害检测

农机化研究 2015年第2期37卷 79-82页

作者：张云龙来智勇景旭吕静西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

大豆病害诊断是有效防治的先决条件。为此,针对传统BP神经网络在处理高维大豆病害数据时存在的时间复杂度高、诊断准确率低以及误差收敛缓慢且容易出现震荡现象的问题,提出了一种改进方法。该方法首先对高维大豆病害数据进行特征选择,去... 详细信息

大豆病害诊断是有效防治的先决条件。为此,针对传统BP神经网络在处理高维大豆病害数据时存在的时间复杂度高、诊断准确率低以及误差收敛缓慢且容易出现震荡现象的问题,提出了一种改进方法。该方法首先对高维大豆病害数据进行特征选择,去除"贡献"较小的特征,实现数据降维;然后,对传统BP算法进行改进,根据输出误差动态调整学习速率,并使用改进后的算法建立大豆病害检测模型。经实验测试,该方法在大豆病害诊断测试中准确率达96%以上,且各项统计指标、误差收敛速度及平稳性均优于传统BP神经网络,证明了其可靠性和高效性。

关键词：大豆病害 BP神经网络特征选择可变学习速率

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黑龙江垦区大豆病害专家系统的研究

黑龙江垦区大豆病害专家系统的研究

作者：高天琦黑龙江八一农垦大学

学位级别：硕士

本研究针对黑龙江垦区大豆病害诊断自动化程度不高、不及时等问题,将大豆植保知识与现代信息技术有机结合,提出大豆病害智能诊断方法,开发出黑龙江垦区大豆病害专家系统,实现对大豆叶部病害的远程、大面积、快速、智能诊断,使大豆种植... 详细信息

本研究针对黑龙江垦区大豆病害诊断自动化程度不高、不及时等问题,将大豆植保知识与现代信息技术有机结合,提出大豆病害智能诊断方法,开发出黑龙江垦区大豆病害专家系统,实现对大豆叶部病害的远程、大面积、快速、智能诊断,使大豆种植户对大豆常见病害进行有效的诊断和防治,进而降低病害损失,提高大豆单产,降低农药投入量,为大豆生产和经营管理提供技术支持。本文分析了农作物病害智能诊断技术和专家系统研究的国内外现状、不足和发展趋势,提出将农作物病害智能诊断技术与大豆专家系统有机结合的思想。介绍了大豆叶部病害的主要来源、收集工具配置和收集方法。对大豆叶部病害专家系统技术可行性、经济可行性等进行分析,用需求分析的方法确定了系统的基本功能,采用C/S模式开发系统运行平台。利用知识库和数据库的理论和方法,提出大豆叶部病害专家系统技术措施和总体设计方案。作者将数字图像处理技术、人工神经网络和智能模式识别技术应用于大豆病害诊断技术。建立了适合大豆病害图像分割的三层神经网络模型,对病斑区域的形状特征、颜色特征、纹理特征进行提取和测量,建立了病种识别模型。改进遗传算法,提出了最佳直方图熵法,解决草害图像分割问题;分析了大豆虫害领域的知识库模型,并提出了基于条件推理机制的虫害诊断方法。对大豆病害专家系统的功能和数据库进行详细设计,构建了具有时空适应性知识体系和专家咨询系统模型。利用Delphi编程语言,采用C/S的开发模式,利用SQL Server 2000数据库管理工具,开发出大豆病害专家系统。系统实现了大豆品种资源管理、虫害资源管理、病害资源管理、草害资源管理、大豆常用农药资源管理、栽培技术方案设计、专家知识咨询和系统维护管理等主要功能。

关键词：大豆病害智能诊断数据库知识库推理机

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基于图像处理的大豆病害识别方法研究

基于图像处理的大豆病害识别方法研究

作者：郝丽浙江理工大学

学位级别：硕士

大豆是我国重要的粮食作物之一。近些年，我国经济的突飞猛进发展，同时伴随着环境污染的越来越严重，水污染和雾霾天气等等多方面因素都诱发的大豆病害的发生，严重影响到大豆的产量与质量。随着计算机技术和机器视觉技术的不断发展，... 详细信息

大豆是我国重要的粮食作物之一。近些年，我国经济的突飞猛进发展，同时伴随着环境污染的越来越严重，水污染和雾霾天气等等多方面因素都诱发的大豆病害的发生，严重影响到大豆的产量与质量。随着计算机技术和机器视觉技术的不断发展，使得利用计算机能够智能化地诊断作物病害成为一种可能。这种作物病害诊断自动化的实现可以实时且准确地判断病害种类，农业生产者可以及时的采取相应的防治措施。这样不仅提高了大豆的产量和优质，同时可以避免农药的滥用，保护了我们赖以生存的环境。本文充分了解了国内外在该领域的研究现状，以此为基础深入地研究了大豆叶部病害图像中病斑的分割方法，并根据病斑的特点，讨论了特征参数的提取，最后在对病害种类识别方法也进行了深入的研究和比较。本文主要工作和创新点包括以下几个方面：（1）病害分割方法研究。通过对大豆叶部病害的特点进行研究，提出了2种分割方法:1、基于无监督模糊聚类算法的大豆叶部病斑分割。该方法是对模糊c均值聚类的改进，通过逐步增加c值和改变距离函数，反复迭代，依据有效性评价来度量，无监督地搜索到最佳的分类数c，从而实现病斑的分割。2、基于显著性区域的大豆叶部病斑提取。将显著性区域提取的原理运用到大豆叶部病害的分割上面来，然后结合而二值化分割和形态学处理得到完整的病斑图像，该方法与传统的方法相比，减少了预处理和背景分离两个步骤。（2）特征提取方法研究。选择了以病斑图像RGB和HSV颜色模型的各通道的一阶矩、二阶矩作为为颜色特征，纹理特征主要采用一种用来描述图像局部纹理特征的算子——uniformLBP（均匀二值模式)，根据uniformLBP直方图的分布来得到纹理特征。（3）病害识别方法研究。采用神经网络、支持向量机、粒子群算法改进支持向量机、dropout来改进神经网络这4中识别方法，实现大豆叶部病害的分类识别。其中针对支持向量机参数难确定这个问题，提出了粒子群算法改进支持向量机，主要是利用粒子群算法搜寻最优的核函数参数和惩罚系数来提高支持向量机的准确率，实验结果数据表明比支持向量机的识别准确率提高了13.25%;最后针对论文中训练样本较少，同时为了防止模型过拟合，改善大豆叶病害的识别分类效果，提出了在神经网络的基础上利用dropout进行改进，实验结果数据表明比改进后支持向量机的识别准确率提高了2.273%。

关键词：大豆病害病斑分割特征提取分类识别

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大豆病害发生趋势及防治技术

农家参谋 2021年第15期 71-72页

作者：张艳荣辽宁省康平县现代农业服务中心

大豆是我国一种十分重要的油料与粮食作物,在我国东北等地进行了大面积地种植。由于种种因素,使得大豆在生长时期常常会面临多种病害问题,此类病害问题会对大豆的总体产量以及质量产生严重影响。不过,目前一些种植人员没有意识到大豆病... 详细信息

大豆是我国一种十分重要的油料与粮食作物,在我国东北等地进行了大面积地种植。由于种种因素,使得大豆在生长时期常常会面临多种病害问题,此类病害问题会对大豆的总体产量以及质量产生严重影响。不过,目前一些种植人员没有意识到大豆病害问题的危害,使得大豆病害的防治不及时,最终带来经济上的损失。本文简单阐述了有关大豆病害发生的趋势及其防治技术,仅供参考。

关键词：大豆病害发生趋势防治技术问题