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基于RGB模型的草莓叶片光合作用指标估测

江苏农业学报 2024年第4期40卷 675-681页

作者：樊小雪李德翠李远任妮江苏省农业科学院农业信息研究所江苏南京210014 农业农村部长三角智慧农业技术重点实验室江苏南京210014

为了研究基于图像红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色参数和叶片SPAD值预测光合作用指标的可行性,以草莓叶片为试验材料,构建多元线性回归模型和反向传播(BP)神经网络模型,对叶片蒸腾速率、气孔导度、净光合速率、胞间CO_(2)浓度进行估测,并对其... 详细信息

为了研究基于图像红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色参数和叶片SPAD值预测光合作用指标的可行性,以草莓叶片为试验材料,构建多元线性回归模型和反向传播(BP)神经网络模型,对叶片蒸腾速率、气孔导度、净光合速率、胞间CO_(2)浓度进行估测,并对其精度进行评价和验证。结果表明,基于BP神经网络模型,使用图像RGB颜色参数和SPAD值对叶片蒸腾速率进行预测的效果较好,其次是气孔导度。BP神经网络模型的估测精度高于多元线性回归模型,蒸腾速率、气孔导度、净光合速率和胞间CO_(2)浓度的模型预测准确率分别达到91.5%、83.3%、74.4%和71.5%。BP神经网络的蒸腾速率模型、气孔导度模型的决定系数(R2)分别为0.9222、0.8423,均方根误差(RMSE)分别为0.0002、0.0259,平均绝对误差(MAE)分别为0.0001、0.0006。由结果可知,通过数码相机采集图像,并构建RGB模型,可简易快速估测草莓叶片蒸腾速率、气孔导度,能用于生产中草莓光合指标的估测。

关键词：草莓叶片 RGB模型光合指标反向传播(BP)神经网络模型

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光质对低温胁迫下草莓叶片生理生化特性的影响

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浙江农业学报 2016年第5期28卷 790-796页

作者：张云婷宋霞叶云天冯琛孙勃王小蓉汤浩茹四川农业大学园艺学院四川成都611130 四川农业大学果树研究所四川成都611130

为研究不同光质对低温胁迫下草莓叶片生理生化特性的影响。以4℃低温胁迫下的丰香草莓苗为试材,用白光、红光、蓝光以及红蓝混合光(1∶1)处理12,24,48,72 h后取叶片进行相关生理生化指标的测定。结果表明:在低温下,白光有利于SOD,CAT,PO... 详细信息

为研究不同光质对低温胁迫下草莓叶片生理生化特性的影响。以4℃低温胁迫下的丰香草莓苗为试材,用白光、红光、蓝光以及红蓝混合光(1∶1)处理12,24,48,72 h后取叶片进行相关生理生化指标的测定。结果表明:在低温下,白光有利于SOD,CAT,POD活性的提高,从而能够有效地清除ROS,保护草莓叶片细胞膜不被氧化,但却不利于渗透调节物质的增加。红光可以提高草莓叶片可溶性糖含量,抑制丙二醛的生成,蓝光有助于脯氨酸和可溶性蛋白含量的增加,但不利于相关抗氧化酶活性的提高和光合作用,而红蓝光具有红光和蓝光的双重效应。在生产上适当的补给红光、红蓝光有利于草莓植株抗寒性的提高。

关键词：低温草莓叶片光质抗性指标

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激素配比对草莓叶片不定芽分化的影响

北方园艺 2014年第8期 96-99页

作者：王婷婷蔡蕊武慧周晓馥吉林师范大学生命科学学院植物资源科学与绿色生产吉林省重点实验室吉林四平136000

以"晶瑶"草莓叶片为外植体,研究了不同激素配比、AgNO3浓度和暗培养对草莓叶片不定芽分化的影响。结果表明:当培养基为MS+噻二唑苯基脲(TDZ)1.0mg/L+吲哚丁酸(IBA)0.4mg/L+AgNO32.0mg/L时,不定芽再生率高达70.3%,每个外植体平均再生芽数... 详细信息

以"晶瑶"草莓叶片为外植体,研究了不同激素配比、AgNO3浓度和暗培养对草莓叶片不定芽分化的影响。结果表明:当培养基为MS+噻二唑苯基脲(TDZ)1.0mg/L+吲哚丁酸(IBA)0.4mg/L+AgNO32.0mg/L时,不定芽再生率高达70.3%,每个外植体平均再生芽数为4.2个;AgNO3可以有效抑制"晶瑶"草莓叶片玻璃化和褐变;暗培养处理促进"晶瑶"草莓叶片的不定芽诱导,最佳暗培养时间为14d。

关键词：草莓叶片噻二唑苯基脲(TDZ) 暗处理不定芽

草莓叶片不同保存方法对RT-PCR检测草莓斑驳病毒效果的影响

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安徽农业大学学报 2022年第3期49卷 438-442页

作者：白莹雪李杨祝宁张家兴任俊达尚巧霞北京农学院农业农村部华北都市农业重点实验室北京102206 北京市昌平区十三陵林场北京102200 北京市昌平区农业技术推广站北京102200

植物样本保存方法不当易导致样本枯萎和腐烂,严重影响病毒检测结果。为提高PCR法检测草莓斑驳病毒(strawberry mottle virus,SMoV)的效果,明确待检测植物样本的有效保存条件,将经过RT-PCR检测感染SMoV的草莓叶片作为试验材料,设置自然... 详细信息

植物样本保存方法不当易导致样本枯萎和腐烂,严重影响病毒检测结果。为提高PCR法检测草莓斑驳病毒(strawberry mottle virus,SMoV)的效果,明确待检测植物样本的有效保存条件,将经过RT-PCR检测感染SMoV的草莓叶片作为试验材料,设置自然风干保存、硅胶干燥保存和氧化钙(CaO)干燥保存3种不同的干燥保存条件。采用试剂盒法提取各处理草莓叶片总RNA,设计特异性引物进行RT-PCR检测。比较得到最佳干燥保存条件后,再以几种常见的低温、干燥保存为对照,分析草莓叶片不同保存方法对草莓斑驳病毒PCR检测效果的影响。电泳结果显示,含有SMoV的草莓叶片在CaO干燥保存条件下PCR检测效果最好,且操作简单易行。该方法可以为高效、便捷的保存带毒草莓叶片样本提供参考,适用于田间大量样品的采集,提高检测效率。

关键词：草莓叶片保存方法 SMoV 病毒检测

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高温处理对结果期草莓叶片衰老特征的影响

农业与技术 2018年第6期38卷 44-44页

作者：王朋辽宁省铁岭市农机产品质量监督管理站辽宁铁岭112008

本文所阐述的高温处理对结果期草莓叶片衰老特征的影响,选用了日本佐贺清香草莓作为试验对象,将25℃的温度环境作为参考,将30~38℃的温度环境划分为5个温度区域进行试验。经过试验研究发现,长时间暴露在高温环境下,草莓叶片会愈发衰老,... 详细信息

本文所阐述的高温处理对结果期草莓叶片衰老特征的影响,选用了日本佐贺清香草莓作为试验对象,将25℃的温度环境作为参考,将30~38℃的温度环境划分为5个温度区域进行试验。经过试验研究发现,长时间暴露在高温环境下,草莓叶片会愈发衰老,其抗氧化能力、自我修复能力与细胞色素含量均逐渐下降。

关键词：高温处理草莓叶片衰老特征

草莓叶主要挥发性物质的测定及其对草莓球腔菌的抑菌效果

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核农学报 2021年第2期35卷 498-507页

作者：童志超徐艳群李栋李莉罗自生浙江大学生物系统工程与食品科学学院浙江杭州310058 浙江大学宁波研究院浙江宁波315000 农业农村部农产品产后处理重点实验室浙江杭州310058 浙江省农产品加工技术研究重点实验室浙江杭州310058

为探究草莓叶片中挥发性物质对草莓球腔菌的抑菌作用,本研究测定了草莓叶片中主要挥发性物质,并以草莓球腔菌为处理对象,研究草莓叶片主要挥发性物质对其孢子萌发、菌丝生长以及线粒体膜电位的影响。结果表明,草莓叶片挥发性物质中的萜... 详细信息

为探究草莓叶片中挥发性物质对草莓球腔菌的抑菌作用,本研究测定了草莓叶片中主要挥发性物质,并以草莓球腔菌为处理对象,研究草莓叶片主要挥发性物质对其孢子萌发、菌丝生长以及线粒体膜电位的影响。结果表明,草莓叶片挥发性物质中的萜类化合物主要组分为芳樟醇、桃金娘烯醇,C6醛类化合物主要组分为己醛、2-己烯醛、反式-2-己烯醛、顺式-3-己烯醛等。当芳樟醇、桃金娘烯醇浓度为50μL·L^(-1),己醛浓度为5μL·L^(-1),反式-2-己烯醛浓度为0.5μL·L^(-1),顺式-3-己烯醛浓度为5μL·L^(-1)熏蒸处理草莓球腔菌时,能显著抑制病原菌孢子的萌发和菌丝生长,并能使病原菌线粒体膜电位下降,从而抑制草莓球腔菌的生长且对草莓叶片无明显损伤。研究表明利用适宜浓度的芳樟醇、桃金娘烯醇、己醛、反式-2-己烯醛、顺式-3-己烯醛熏蒸处理,能够有效抑制草莓球腔菌的生长。本研究为研制新型天然植物病害抑菌剂提供了依据。

关键词：草莓叶片草莓球腔菌挥发性物质抑菌

基于改进YOLO v5算法的草莓缺素诊断方法

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江苏农业科学 2024年第20期52卷 83-91页

作者：王克林王成义郭冰李志勇李军台丁筱玲山东农业大学机械与电子工程学院/山东省园艺机械与装备重点实验室山东泰安271018 山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018

为解决实际生产中草莓因缺素而导致经济损失的问题,提出一种基于YOLO v5算法的草莓叶片无损缺素检测方法,可针对4种常见的缺素(缺氮、缺磷、缺钾、缺钙)草莓叶片及正常草莓叶片进行识别。由于草莓的种植环境较为复杂,因此对YOLO v5算法... 详细信息

为解决实际生产中草莓因缺素而导致经济损失的问题,提出一种基于YOLO v5算法的草莓叶片无损缺素检测方法,可针对4种常见的缺素(缺氮、缺磷、缺钾、缺钙)草莓叶片及正常草莓叶片进行识别。由于草莓的种植环境较为复杂,因此对YOLO v5算法进行改进,包括在骨干网络中添加CBAM注意力机制、使用Focal-EIoU损失函数替换默认的CIoU损失函数,以及引入Soft-NMS非极大值抑制算法并加入P2检测头,这些改进着重增加了算法在复杂背景下针对重叠目标及小目标的检测能力。经过改进所建立的YOLO v5-CFPS模型的准确率(P)、召回率(R)、平均精度均值(mAP值)分别为97.05%、95.71%、97.03%,相较于原始YOLO v5模型分别提升了6.47、6.01、7.73百分点,并通过NCNN框架将模型移植至安卓平台,验证了其实际应用的可行性。说明YOLO v5-CFPS模型对于草莓叶片缺素检测具有检测精度高、速度快、可靠性强等优点,为草莓缺素检测提供了一种更优的解决方案,有助于实现及时施肥追肥,并减少因不科学用肥所导致的经济损失和资源浪费。

关键词：缺素诊断草莓叶片机器视觉改进YOLO v5算法注意力机制

基于卷积神经网络的草莓病害识别研究与系统设计

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基于卷积神经网络的草莓病害识别研究与系统设计

作者：翁月娟吉林农业大学

学位级别：硕士

近几年来,我国的草莓产业发展较为迅速,为主产区带来了明显的经济和社会效益,成为主产区农民增收、劳动力就业的重要产业之一,但是草莓容易发生病害,需要在草莓发生病害初期进行准确识别,以便进行防治工作。因此,合理监控和防治草莓病害... 详细信息

近几年来,我国的草莓产业发展较为迅速,为主产区带来了明显的经济和社会效益,成为主产区农民增收、劳动力就业的重要产业之一,但是草莓容易发生病害,需要在草莓发生病害初期进行准确识别,以便进行防治工作。因此,合理监控和防治草莓病害,使草莓增产、多产是提高草莓总产量的基本方法。传统的人工检测病害方法依赖人员的专业知识级技术,同时随着草莓种植的面积迅速扩增,传统的人工检测过程中效率不高,实时性差等各种因素而导致的误差。机器学习的方法被应逐渐用于草莓病害的自动检测和分类,虽然取得了很好的效果,但是在实际应用中,仍然存在一些挑战和不足,比如草莓病害的形态和颜色有时会受到生长环境的影响而发生变化,因此需要研究人员对不同情况下的草莓病害进行充分的训练和测试,以提高识别的准确性。根据以上问题,本文提出一种基于卷积神经网络的DSDnet(Depthwise Separable Dilated Net)网络模型,并构建草莓病害数据集,实现草莓病害的精准识别。最后,将深度学习应用到农业信息化方面,设计并实现一个多端访问的草莓病害识别系统,实现草莓病害的精准识别。本论文主要工作包括如下2个方面:(1)基于现有的卷积神经网络模型,对深度可分离膨胀卷积模块和SA注意力模块进行网络搭建,最终搭建出DSDnet的草莓病害识别模型,然后与大型卷积神经网络进行性能测试对比,与轻量型卷积神经网络进行性能测试对比,与引入不同注意力进行性能对比,最终证明本文提出的基于DSDnet的草莓病害识别模型对草莓病害识别准确率最高,达到97.96%。(2)基于DSDnet的草莓病害识别系统的设计与实现,根据草莓种植者对草莓病害识别的需求进行分析,基于Flask框架开发出一款基于DSDnet的草莓病害识别系统,最终通过对系统测试来验证最开始的草莓病害识别的需求,证实系统的可实现性,实现在线对草莓病害的识别功能。

关键词：卷积神经网络草莓叶片病害识别注意力机制轻量型