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番茄苗期叶位色素含量高光谱检测及可视化研究

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 386-391页

作者：赵建贵王国梁张宇赵丽洁陈宁王文俊杜慧玲李志伟山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 山西农业大学谷子研究所山西长治046000 山西农业大学基础部山西太谷030801

叶片色素含量是表征作物栽培基质营养元素和生理状态的重要指标;快速、精准获取色素含量及叶位分布规律是设施农业水肥精准化管理的基础。以番茄苗期不同叶位叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、叶绿素(Chll)和类胡萝卜素(Caro)为研究指标,... 详细信息

叶片色素含量是表征作物栽培基质营养元素和生理状态的重要指标;快速、精准获取色素含量及叶位分布规律是设施农业水肥精准化管理的基础。以番茄苗期不同叶位叶绿素a(Chla)、叶绿素b(Chlb)、叶绿素(Chll)和类胡萝卜素(Caro)为研究指标,用营养液配制10个氮素浓度;根据叶片位置摘取1710片(285个样本)用于可见光-近红外高光谱采集;运用卷积平滑(S-G)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理。首先采用竞争自适应加权算法(CARS)对特征波段“粗”提取,然后利用迭代和保留信息变量算法(IRIV)判断“粗”提取波段的重要性,并对强弱波段组逆向消除“精”提取最优波段集合,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明:(1)营养液氮素浓度为302.84 mg·L^(-1),叶片色素含量最大,且高浓度的抑制作用高于低浓度,叶位色素含量呈上叶位>中叶位>低叶位分布规律;(2)采用CARS-IRIV-PLSR算法“粗-精”特征波段筛选策略分别对Chla、Chlb、Chll和Caro提取了4、4、10和11条特征波段,其Rp为0.7722、0.7321、0.8471和0.8587;(3)结合最优模型色素定量反演图像可视化表达,Chla、Chlb和Chll分布规律一致,而Caro与Chll分布规律相反,该结论与植物生理特征和测定结果相吻合。采用高光谱成像技术能够实现对叶片色素含量进行无损检测及可视化表达,为设施农业植物叶片色素分布、养分亏缺和施肥决策等提供数据支撑和理论依据。

关键词：高光谱叶位色素含量特征波段可视化

元宝枫色素含量、分布及超微结构与叶色的关系

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林业科学 2024年第3期60卷 111-120页

作者：王娟蔺银鼎李洁田旭平山西农业大学林学院晋中030801 山西农业大学晋中030801

【目的】探究元宝枫叶片颜色属性与不同叶色叶片各组织中色素含量和分布,以及与细胞超微结构的关系,为明确元宝枫叶片呈色的内部机制提供细胞学依据,为揭示红叶植物变色机制提供参考。【方法】分析元宝枫叶片颜色属性,测定各颜色叶片叶... 详细信息

【目的】探究元宝枫叶片颜色属性与不同叶色叶片各组织中色素含量和分布,以及与细胞超微结构的关系,为明确元宝枫叶片呈色的内部机制提供细胞学依据,为揭示红叶植物变色机制提供参考。【方法】分析元宝枫叶片颜色属性,测定各颜色叶片叶绿素、类胡萝卜素和花色素苷含量,观察叶片各组织中色素分布情况,使用透视电镜观察叶肉细胞的叶绿体和其他细胞器的超微结构。【结果】元宝枫不同叶色叶片色素含量、分布和超微结构均存在差异。1)红叶花色素苷含量极显著(P<0.05)高于黄叶和绿叶,叶绿素含量较低。黄叶叶绿素含量最低,类胡萝卜素含量显著(P<0.05)高于红叶,类胡萝卜素与叶绿素含量比值显著高于绿叶和红叶(P<0.05)。绿叶叶绿素和类胡萝卜素含量显著(P<0.05)高于黄叶和红叶,花色素苷含量显著(P<0.05)低于红叶,与黄叶之间无显著差异。相关分析表明,元宝枫叶片色素含量比值均与叶绿素含量呈负相关关系。2)元宝枫叶片上下表皮细胞均无色素分布,花色素苷主要分布于栅栏组织。红叶花色素苷分布明显,绿叶和黄叶花色素苷分布较少。黄叶类胡萝卜素分布明显,在海绵组织也有花色素苷分布。3)嫩绿色叶片叶绿体尚在发育中;绿叶细胞发育成熟,有淀粉粒。叶片变红后,叶绿体中核糖体减少,全红叶片中出现叶绿体解体的残留物;黄叶中叶绿体受损,细胞中有嗜锇颗粒;尖端变褐的叶片细胞中有大量嗜锇颗粒,有些细胞基本为空腔。【结论】元宝枫彩叶未发生结构变异,其颜色变化是因为在叶片变红过程中,叶绿素和类胡萝卜素含量降低尤其叶绿素含量下降迅速,而花色素苷含量上升,其内部花色素苷与叶绿素和类胡萝卜素的比值上升造成的,属于色素型彩叶。叶片花色素苷主要分布于栅栏组织,在变红前就已产生,随其含量上升,最终在叶色上呈现出来。在叶色变化过程中,叶绿体逐渐解体,出现衰老症状,为衰老期型彩叶。黄叶生长势差,叶色从绿转黄,不能呈现红色,衰老速度较红叶更快。

关键词：元宝枫色素含量色素分布超微结构

鸟粪石基载镁生物炭对干湿交替灌溉水稻产量与品质的影响

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农业工程学报 2024年第4期40卷 91-103页

作者：李妍琦吴奇宫福征官玉王宣茗迟道才沈阳农业大学水利学院沈阳110866 沈阳农业大学农学院沈阳110866

鸟粪石(MgNH4PO_(4)·6H2O)普遍存在于镁改性生物炭对废水氮磷去除后的回收产物中,其可以作为缓释肥料使用。为探究鸟粪石基载镁生物炭(struvite-based magnesium modified biochar,MAP-BC)在农田中的应用效果以及对不同灌溉和施肥模式... 详细信息

鸟粪石(MgNH4PO_(4)·6H2O)普遍存在于镁改性生物炭对废水氮磷去除后的回收产物中,其可以作为缓释肥料使用。为探究鸟粪石基载镁生物炭(struvite-based magnesium modified biochar,MAP-BC)在农田中的应用效果以及对不同灌溉和施肥模式的适用性,该研究依托大田试验,以东研18号(粳稻)为供试材料,设置常规淹灌(ICF)、干湿交替(IAWD)2种灌溉模式,以及常规施肥(conventional fertilization,N_(1)B_(0))、常规施肥+5 t/hm^(2)MAP-BC(conventional fertilization+5 t/hm^(2)MAP-BC,N_(1)B_(1))、常规施肥+10 t/hm^(2)MAP-BC(conventional fertilization+10 t/hm^(2)MAP-BC,N_(1)B_(2))、减施氮磷肥25%+5 t/hm^(2)MAP-BC(25%less nitrogen and phosphate fertilizer+5 t/hm^(2)MAP-BC,N_(3/4)B_(1))和减施氮磷肥25%+10 t/hm^(2)MAP-BC(25%less nitrogen and phosphate fertilizer+10 t/hm^(2)MAP-BC,N_(3/4)B_(2))5种施肥模式。结果表明:与ICF相比,IAWD显著提高了乳熟期叶片叶绿素含量,并显著降低了2021年无效分蘖数(P<0.05);MAP-BC不仅能够高效弥补减施氮磷肥对水稻叶绿素含量的不利影响,还具有一定的超补偿效果;MAPBC中高纯度的鸟粪石组分通过缓释氮磷素,保障了对植株氮磷养分的长期供应。与N_(1)B_(0)相比,N_(3/4)B_(2)不仅可以满足水稻生长后期对氮磷养分的需求,还使穗部吸氮量和吸磷量分别显著增加(P<0.05)4.77%~7.06%和4.26%~12.69%;与N_(1)B_(0)相比,施加10 t/hm^(2)MAP-BC使2a的最高分蘖数和最终分蘖数分别显著增加(P<0.05)6.75%~9.64%和13.16%~16.88%;2 a试验中,在IAWD模式下,与N_(1)B_(0)相比,N_(1)B_(1)和N_(1)B_(2)的产量分别显著提高(P<0.05)了7.66%~8.43%和11.49%~12.64%,并且10 t/hm^(2)的MAP-BC可以弥补减施25%氮磷肥对产量造成的不利影响;IAWD模式下N_(3/4)B_(1)和N_(3/4)B_(2)可以显著降低消减值、垩白粒率和垩白度,显著提高崩解值,从而显著改善(P<0.05)水稻外观品质与食味值;此外,N_(1)B_(1)和N_(1)B_(2)较N_(1)B_(0)处理显著提高(P<0.05)稻米蛋白含量2.66%和5.79%,表明施用MAP-BC有助于改善稻米的营养品质。因此,在IAWD模式下减施氮磷肥25%配施10 t/hm^(2)MAP-BC可在节水条件下实现减施氮磷肥、增产、提质,从而为水稻绿色高效生产提供理论依据。

关键词：灌溉肥料水稻鸟粪石基载镁生物炭叶绿素氮磷吸收产量品质

基于YOLO v7-ST-ASFF的复杂果园环境下苹果成熟度检测方法

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农业机械学报 2024年第6期55卷 219-228页

作者：苗荣慧李港澳黄宗宝李志伟杜慧玲山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学基础部太谷030801

针对复杂果园环境下目标检测算法参数量大、鲁棒性差等问题,本文提出一种改进的YOLO v7网络模型用于苹果成熟度(未成熟、半成熟、成熟)检测。以YOLO v7为基线网络,在特征提取结构中引入窗口多头自注意力机制(Swin transformer,ST),极大... 详细信息

针对复杂果园环境下目标检测算法参数量大、鲁棒性差等问题,本文提出一种改进的YOLO v7网络模型用于苹果成熟度(未成熟、半成熟、成熟)检测。以YOLO v7为基线网络,在特征提取结构中引入窗口多头自注意力机制(Swin transformer,ST),极大地降低网络参数量与计算量;为提高模型对远景图像中小目标的检测能力,在特征融合结构中引入自适应空间特征融合(Adaptively spatial feature fusion,ASFF)模块优化Head部分,有效利用图像的浅层特征和深层特征,加强特征尺度不变性;采用WIoU(Wise intersection over union)代替原始CIoU(Complete intersection over union)损失函数,在提高检测准确率的同时加快模型收敛速度。试验结果表明,本文改进的YOLO v7-ST-ASFF模型在苹果图像测试集上的检测速度和准确率均有显著提高,不同成熟度检测精确率、召回率和平均精度均值可达92.5%、84.2%和93.6%,均优于Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v5、YOLO v7以及YOLO v8目标检测模型;针对多目标、单目标、顺光、逆光、远景、近景以及套袋、未套袋苹果目标的检测效果都较好;本文网络模型内存占用量为53.4MB,模型平均检测时间(Average detection time,ADT)为***,均优于其他目标检测模型。改进的YOLO v7-ST-ASFF模型能够满足复杂果园环境下苹果目标的检测,可为果蔬机器人自动化采摘提供技术支撑。

关键词：苹果成熟度检测复杂果园环境 YOLO v7 窗口多头自注意力机制 ASFF

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褐土全氮含量Vis/NIRS组合预测模型的构建

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2310-2317页

作者：张秀全马世兴李志伟郑德聪宋海燕山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院山西太谷030801

准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的... 详细信息

准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的预测有效度组合预测模型(CPM),用于预测土壤全氮含量。对原高光谱数据采用Savitzky-Golay平滑和一阶微分变换,采用树模型进行特征波段提取,利用决策树回归(DTR)(模型1)、高斯核回归(GKR)(模型2)、随机森林回归(RF)(模型3)、LASSO回归(模型4)、多层感知器回归(MLP)(模型5)5个单预测模型,通过单预测模型的线性组合建立组合预测模型。结果表明:(1)通过广义简约梯度优化算法求得组合预测模型中5个单预测模型的权重分别为ω_(1)*=0.407,ω_(2)*=0.378,ω_(30*=0.215,ω_(4)*=0,ω_(5)*=0;(2)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测有效度分别为M_(1)=0.855,M_(2)=0.856,M_(3)=0.847,M_(4)=0.785,M_(5)=0.796,M_(CPM)=0.880;与单模型预测有效度最大值相比,组合预测模型预测有效度提高了2.924%;(3)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测精度和标准差分别为E(A_(1))=0.924,σ(A_(1))=0.075,E(A_(2))=0.928,σ(A_(2))=0.077,E(A_(3))=0.923,σ(A_(3))=0.082,E(A_(4))=0.882,σ(A_(4))=0.109,E(A_(5))=0.889,σ(A_(5))=0.104,E(A_(CPM))=0.937,σ(A_(CPM))=0.066,与单模型预测精度最大值相比,组合预测模型预测精度提高了0.970%,模型稳定性提高了12.000%,且为优性组合预测。组合预测模型可用于可见光-近红外光谱数据的农田褐土土壤全氮含量的有效估测,可为农田土壤全氮含量的快速监测提供依据和参考。

关键词：可见光-近红外高光谱预测全氮含量组合预测模型

京津冀植被覆盖度时空演变及其对自然人为变化的响应

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中国环境科学 2024年第7期44卷 3931-3944页

作者：陈澍祺何玲闫丰河北农业大学河北保定071000

基于2001~2020年归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用像元二分模型最大值合成FVC,通过Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数分析预测研究区植被覆盖时空变化,结合气象因子数据应用相关性分析与残差分析在开展植被变化响应分... 详细信息

基于2001~2020年归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用像元二分模型最大值合成FVC,通过Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数分析预测研究区植被覆盖时空变化,结合气象因子数据应用相关性分析与残差分析在开展植被变化响应分析的基础上新增量化影响因子相对贡献率.结果表明:近20年京津冀地区植被建设良好,全域平均覆盖度为64.5%,植被变化速率介于(-0.0597421~0.039797)/a,植被覆盖波动较大,呈现明显的地理差异变化;京津冀地区FVC时空变化受多因素共同影响,FVC与气温以负相关为主,分布区域贴合行政分区,与城市热岛效应相关;FVC与降水以正相关为主,分布范围贴合生态分区,主要受地理因子调控;人类活动平均残差为-0.00105,负向影响为主;自然与人为因素相对贡献率分别为31.33%和68.67%,人类活动是植被变化的主要驱动因素;未来FVC以改善趋势为主,但城市交界处FVC有下降趋势.研究成果可指导京津冀交界处FVC监测,开展正向人为干预,稳定京津冀环境质量,助推全域生态环境高质量发展.

关键词：植被覆盖度(FVC) 京津冀地区气温降水人类活动

溴氰菊酯酶联免疫吸附分析和胶体金免疫层析分析方法的建立

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分析化学 2024年第6期52卷 828-841页

作者：崔盼盼王贵绣吴艳玲张召贤丁园华修德南京农业大学植物保护学院安徽农业大学资源与环境学院

制备了9株分泌溴氰菊酯单克隆抗体的杂交瘤细胞株，选取灵敏度最高的单克隆抗体4D4E11建立了间接竞争酶联免疫吸附分析方法（ic-ELISA）和胶体金免疫层析分析方法（LFIA）用于检测溴氰菊酯。ic-ELISA的最优工作溶液为0.01 mol/L磷酸盐... 详细信息

制备了9株分泌溴氰菊酯单克隆抗体的杂交瘤细胞株，选取灵敏度最高的单克隆抗体4D4E11建立了间接竞争酶联免疫吸附分析方法（ic-ELISA）和胶体金免疫层析分析方法（LFIA）用于检测溴氰菊酯。ic-ELISA的最优工作溶液为0.01 mol/L磷酸盐缓冲溶液（PB,NaH2PO4/Na2HPO4,pH 7.4），含20%甲醇和0.2 mol/L Na Cl;LFIA的最优工作溶液为0.01 mol/L PB缓冲溶液（pH 7.4），含5‰Tween-20、10%甲醇和1 mol/L NaCl。在最优条件下，ic-ELISA对溴氰菊酯的半数抑制浓度(IC50)为10.60 ng/mL，检出限(IC10)为1.43 ng/mL;LFIA对溴氰菊酯的可视检出限为0.5μg/m L。特异性评价实验结果表明，ic-ELISA和LFIA对溴氰菊酯的8种结构类似物无明显交叉反应，特异性强。采用Ic-ELISA检测番茄、结球甘蓝和油麦菜添加样品的平均回收率为79.8%～92.6%，相对标准偏差为0.8%～5.5%；采用LFIA检测番茄、油麦菜和结球甘蓝添加样品的结果与添加浓度相符。此外，ic-ELISA和LFIA对油麦菜盲样中溴氰菊酯的检测结果与高效液相色谱的检测结果一致。实验结果表明，建立的ic-ELISA和LFIA灵敏度高、准确性好，为农产品中溴氰菊酯残留的快速检测提供了新方法。

关键词：溴氰菊酯单克隆抗体间接竞争酶联免疫吸附法胶体金免疫层析法

来源：博看期刊

高光谱图像结合卷积神经网络的马铃薯干腐病潜育期识别

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 480-489页

作者：张凡王文秀王春山周冀潘阳孙剑锋河北农业大学食品科技学院河北保定071000 河北农业大学信息科学与技术学院河北保定071000 河北农业大学植物保护学院河北保定071000

马铃薯是世界第四大粮食作物,具有丰富的营养价值。但其在贮藏和运输过程中易被镰刀真菌侵染而产生干腐病,最终造成巨大资源浪费和经济损失,因此实现马铃薯干腐病的早期快速无损检测是必要的。在样品被病原菌侵染时,经历了健康—潜育期... 详细信息

马铃薯是世界第四大粮食作物,具有丰富的营养价值。但其在贮藏和运输过程中易被镰刀真菌侵染而产生干腐病,最终造成巨大资源浪费和经济损失,因此实现马铃薯干腐病的早期快速无损检测是必要的。在样品被病原菌侵染时,经历了健康—潜育期—轻度病害—重度病害的阶段,其中潜育期的样品难以识别,主要源于病害发生时间较短,表面未形成肉眼可见的病斑,与健康样品相似。为了实现马铃薯干腐病潜育期的识别,结合高光谱成像和深度学习展开马铃薯干腐病早期诊断研究。以健康和不同腐败程度马铃薯为实验对象,获取健康和不同病害等级的马铃薯高光谱图像。然后基于ENVI人工选取健康部位和不同腐败程度样品的病斑部位为感兴趣区域(ROI),并计算ROI的平均光谱值作为该样品的最终光谱信息。以光谱数据作为输入变量,病害等级作为输出变量,建立卷积神经网络(CNN)模型,并对其网络结构进行优化,对比分析不同模型的预测结果,筛选出最优网络层模型为Model_3_3。并基于此结构进行学习率的优化,得到Model_0.0001识别效果最好,其总体准确率、精度、灵敏度和特异性分别为99.68%、99.76%、98.82%、99.54%。为了进一步突显CNN应用于马铃薯干腐病潜育期识别的优势,建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)、随机森林(RF)、K-近邻法(KNN)和线性判别分析(LDA)模型。结果显示,四种常规算法模型的识别准确率分别为90.77%、92.30%、93.10%和92.34%,其中对潜育期样品识别率分别为91.00%、85.58%、94.18%和90.33%。对于总体准确率,CNN模型较几种常规方法提高了6.58%~8.91%;对于潜育期样品的识别,CNN模型较常规方法提高了5.55%~14.15%。研究表明,高光谱成像技术结合CNN可以有效实现马铃薯干腐病潜育期识别,为提高马铃薯病害早期诊断的智能化水平提供了参考方法。

关键词：马铃薯干腐病高光谱成像技术卷积神经网络潜育期

基于超分辨率重建与机器学习的油菜苗情监测方法

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农业机械学报 2024年第6期55卷 196-201页

作者：杨扬刘洋苏宸赵杰张强强周广生华中农业大学工学院武汉430070 华中农业大学植物科学技术学院武汉430070 安徽农业大学农学院合肥230036

为优化养分管理和确保植株正常生长,以无人机遥感技术高效且非破坏采集田间作物苗情信息,监测油菜苗期的叶面积指数(LAI)与叶绿素相对含量(SPAD)。针对无人机因飞行高度与图像分辨率相互制约,监测效率与监测精度难以兼顾的问题,采用超... 详细信息

为优化养分管理和确保植株正常生长,以无人机遥感技术高效且非破坏采集田间作物苗情信息,监测油菜苗期的叶面积指数(LAI)与叶绿素相对含量(SPAD)。针对无人机因飞行高度与图像分辨率相互制约,监测效率与监测精度难以兼顾的问题,采用超分辨率重建方法,融合较低飞行高度拍摄高分辨率影像,重建较高飞行高度拍摄影像,建模完成后可通过拍摄飞行影像监测LAI和SPAD。试验设置3个氮肥梯度、3个播期、3个种植密度处理,在苗期利用无人机分别采集20m及40m 2个飞行高度的油菜苗影像,采用SRRestnet方法,对40m影像进行超分辨率重建。基于20m、40m及40m重建影像中提取的3种特征组合,利用偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种机器学习方法对LAI和SPAD进行监测。结果表明,超分辨率重建后的图像在表型苗情监测中表现出良好效果,PLSR监测LAI、RF监测SPAD的监测精度最高,且40m重建图像的作业效率相比于20m图像提高48.6%。

关键词：油菜苗情监测叶面积指数叶绿素相对含量超分辨率重建机器学习

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