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梨网蝽对梨叶细胞结构影响的机制

西南农业大学学报（自然科学版） 1994年第1期16卷 17-19页

作者：兰景华西南农业大学中心实验室

梨叶被梨网蝽危害后，叶片细胞中叶绿体膜不完整，基粒片层排列松散，叶绿体肿胀，最后瓦解。线粒体基质变稀，嵴数目减少。有的细胞中淀粉粒增多，并出现许多碎片，因而影响梨树的生长。

关键词：梨网蝽梨叶危害细胞结构

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梨园新害螨——梨叶疹壁虱

北方果树 2008年第6期 61-62页

作者：林长俊辽宁省普兰店市星台镇果树站辽宁普兰店116218

　　梨叶疹壁虱属蛛形纲蜱螨目瘿螨科.2006年5月在星台镇职工学校栽植的'新水梨'树上发现,近几年来在大连市部分梨园发生较重.主要是大量使用了菊酯类广谱性杀虫剂所致,破坏了梨园的生态平衡,使害螨的天敌大量减少,造成害螨日益猖獗,成... 详细信息

　　梨叶疹壁虱属蛛形纲蜱螨目瘿螨科.2006年5月在星台镇职工学校栽植的'新水梨'树上发现,近几年来在大连市部分梨园发生较重.主要是大量使用了菊酯类广谱性杀虫剂所致,破坏了梨园的生态平衡,使害螨的天敌大量减少,造成害螨日益猖獗,成为危害梨园的主要害虫之一.……

关键词：梨叶梨园害螨螨类害虫

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梨叶锈壁虱的防治

落叶果树 1990年第2期 41-41页

作者：廉茂杰娄颂喜平邑县农业局果树站山东省平邑县天宝乡辛庄

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三七等3种提取物对梨叶黑斑病菌的抑制效果

中国果业信息 2021年第6期38卷 55-55页

作者：王世明(摘录) 不详

据《果树资源学报》2021年第3期《3种植物提取物对梨叶黑斑病菌抑制作用研究》(作者高小宽等)报道,以梨黑斑病原菌为供试菌株,采用离体叶盘法、菌丝生长速率测定法和病原孢子萌发率方法,研究了三七、五味子和银杏3种提取物不同浓度对梨... 详细信息

据《果树资源学报》2021年第3期《3种植物提取物对梨叶黑斑病菌抑制作用研究》(作者高小宽等)报道,以梨黑斑病原菌为供试菌株,采用离体叶盘法、菌丝生长速率测定法和病原孢子萌发率方法,研究了三七、五味子和银杏3种提取物不同浓度对梨叶黑斑病病原菌的抗菌活性。

关键词：黑斑病菌果树资源梨叶植物提取物梨黑斑病五味子抗菌活性孢子萌发率

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防治梨叶疹病

新农业 1981年第10期 15-15页

作者：马瑞义县大榆树堡公社县果树站

梨叶疹病是一种由寄生壁虱引起的果树病害.辽西地区每年5月上旬开始发病,被害的嫩叶从两边向里卷,直卷至叶子的主脉.病叶背面发生粟粒大小的淡绿色小疱,病叶由绿变黄,如不及时防治就会造成早期落叶.

关键词：疹病梨叶果树病害早期落叶小疱病叶辽西地区栽培管理条件喷布石沟

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基于TACNN的玉露香梨叶虫害识别

计算机工程与应用 2021年第9期57卷 176-181页

作者：赵志焱杨华胡志伟宇海萍山西农业大学信息科学与工程学院山西晋中030801

为了解决玉露香梨叶虫害种类多、扩散速度快、人工识别梨叶虫害耗时长的问题,提出了能够在自然环境下对玉露香梨叶虫害图像自动识别的Tiny-Alexnet卷积神经网络(Tiny-Alexnet Convolution Neural Network,TACNN)的虫害识别模型。分析了A... 详细信息

为了解决玉露香梨叶虫害种类多、扩散速度快、人工识别梨叶虫害耗时长的问题,提出了能够在自然环境下对玉露香梨叶虫害图像自动识别的Tiny-Alexnet卷积神经网络(Tiny-Alexnet Convolution Neural Network,TACNN)的虫害识别模型。分析了Alexnet模型的网络结构,并将实地采集的玉露香叶片虫害图像进行统一处理,为避免全连接层卷积核参数过大而产生的过拟合现象,通过优化全连接层,设置不同神经元节点和实验参数,得出了Mid-Alexnet、TACNN两种虫害识别模型。实验结果表明:TACNN较Alexnet和Mid-Alexnet模型有较高的识别准确率,该模型能够有效地提取梨叶虫害特征,类别平均准确率为81.18%,实现了对金龟子、梨木虱、梨瘿蚊三种虫害的准确区分。该模型在玉露香梨叶虫害识别方面具有良好的性能,可实现自然环境下玉露香梨叶虫害的精准识别。

关键词：梨叶虫害识别卷积神经网络

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基于TACNN的玉露香梨叶虫害识别模型

基于TACNN的玉露香梨叶虫害识别模型

作者：赵志焱山西农业大学

学位级别：硕士

玉露香梨作为新起的中熟梨品种,种植模式趋于集体化、规模化。玉露香梨虫害繁衍速度快,害虫种类繁多,危害程度各有不同,这给玉露香梨虫害防治带来了巨大挑战。传统的玉露香梨叶虫害识别方法主要依靠专家诊断经验,带有较强的主观性且耗... 详细信息

玉露香梨作为新起的中熟梨品种,种植模式趋于集体化、规模化。玉露香梨虫害繁衍速度快,害虫种类繁多,危害程度各有不同,这给玉露香梨虫害防治带来了巨大挑战。传统的玉露香梨叶虫害识别方法主要依靠专家诊断经验,带有较强的主观性且耗时较长,极容易造成虫害扩散等现象,因此实现自然环境下玉露香梨叶虫害图像自动识别具有强烈的时代迫切性。随着机器视觉、深度学习和卷积神经网络技术在农业领域的广泛应用,作物病虫害自动识别成为可能。本文利用卷积神经网络技术对玉露香梨叶虫害进行识别,虫害图像的采集来源于山西农业大学玉露香试验田,把收集到的数据进行预处理后,构建基于改进Alexnet的玉露香梨虫害识别模型。论文主要工作如下:(1)对采集的玉露香梨虫害叶片进行统一处理。由于拍摄时图像尺寸不同,为了加快模型工作效率,对超出尺寸的图像进行裁剪,对尺寸不足的地方进行填补,统一处理的图像像素为224×224,共采集1013张,经过删减由光照影响的模糊图像实际得到1005张玉露香梨图像,再将处理好的图像随机抽取803张用于模型训练,从剩余的图像分别抽取101张用于模型验证和测试。(2)对Alexnet模型进行改进。首先,对Alexnet模型的结构和运算进行学习分析,根据全连接层尤其是与最后卷积层相串联的全连接层卷积核参数过大,容易产生过拟合现象,确定对模型全连接层进行改进。其次,对全连接层的神经元参数进行两次改进,得到Mid-Alexnet、Tiny-Alexnet(Tiny-Alexnet Convolution Neural Network,TACNN)两个模型。最后再通过输入不同的迭代参数对Alexnet、Mid-Alexnet、TACNN三个模型识别结果进行对比。(3)实验对比分析。实验分析是从模型稳定性、识别准确率、模型预测三个维度进行对比,结果表明TACNN-16具有较好的分类性能,模型最为稳定,说明改变后的全连接层参数与适量的图像迭代参数相结合可以提高模型识别率。本文所构建的TACNN-16模型类别平均准确率为81.18%,可较为准确地自动识别玉露香梨虫害,为玉露香梨虫害防治决策提供帮助。

关键词：梨叶虫害识别卷积神经网络

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梨果实与叶片特征关联的分形研究

湖南农业大学学报（自然科学版） 2014年第5期40卷 561-564页

作者：李凯旋李新强荆慧萍沈陆明湖南农业大学理学院湖南长沙410128

为了揭示梨果实的大小、形状、果重与叶片的大小及形状特征间的相关性,采用总体抽样方法,复选20个果实与20片叶为试验样本,8个果实与8片叶为检验样本。采集试验样本果实与叶片的图像,并裁剪转化成二值化图像。以梨果实和叶片区域细化后... 详细信息

为了揭示梨果实的大小、形状、果重与叶片的大小及形状特征间的相关性,采用总体抽样方法,复选20个果实与20片叶为试验样本,8个果实与8片叶为检验样本。采集试验样本果实与叶片的图像,并裁剪转化成二值化图像。以梨果实和叶片区域细化后的边界像素数和区域内像素数分别为果实和叶片的周长和面积,结合分形理论中周长与面积的关联模型,得到梨果实的周长与面积的拟合模型y=1.034 2x+0.109 8;叶片周长与面积的拟合模型为y=1.480 7x+1.245 5;叶片周长与果实周长的拟合函数y=0.795 5x+0.778 7;叶片面积与梨果实面积的拟合函数y=0.526 1x+1.433 1;叶片面积与果重的拟合函数y=1.930x+2.718。通过样本检验,各模型拟合精度达90%。

关键词：梨果实梨叶图像二值化分形关联模型拟合函数

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莱阳茌梨土宜的调查研究

烟台果树 1987年第2期 6-11页

作者：李纯忠万广华王钟经姜礼正莱阳县农业畜牧局中国农科院土肥所山东省农业厅土肥站

茌梨是白梨系统中的优良品种之一,因集中产于山东的莱阳县,俗称莱阳茌梨。在当地迄今已有三百余年的栽培历史,果实绿黄,肉质细嫩,风味香甜,清脆可口,是山东省八大名优特产之一,驰名中外。但由于土壤类型、土壤性质和施肥种类的不同,果... 详细信息

茌梨是白梨系统中的优良品种之一,因集中产于山东的莱阳县,俗称莱阳茌梨。在当地迄今已有三百余年的栽培历史,果实绿黄,肉质细嫩,风味香甜,清脆可口,是山东省八大名优特产之一,驰名中外。但由于土壤类型、土壤性质和施肥种类的不同,果实品质具有明显的差异。建国后,全国主要梨产区均有引入,但果实远不具莱阳县所产

关键词：梨园潮土冲积土旱作土壤梨叶风沙土岩成土梨树莱阳县土宜调查研究