基于Faster-NAM-YOLO的黄瓜霜霉病菌孢子检测

黄瓜霜霉病由古巴假霜霉病菌孢子通过侵染引起,严重影响了黄瓜的品质和产量;病菌孢子数量与病情严重度相关,因此建立快速、简便和高效的病菌孢子定量检测方法,实现黄瓜霜霉病防治关口前移。基于YOLO v5模型提出了一种基于Faster-NAM-YOLO的黄瓜霜霉病菌孢子定量检测模型,该模型首先提出了一种特征提取模块C3＿Faster,使用C3＿Faster替换YOLO v5中的C3模块,有效降低了模型参数计算量和模型深度,提升了对黄瓜霜霉病菌孢子检测速度和精度;其次在主干网络中加入了NAM注意力模块,通过应用权重稀疏性惩罚抑制不显著权重,进而提高模型的特征提取能力和计算效率;最后实现了对黄瓜霜霉病菌孢子的定量检测。实验结果表明,Faster-NAM-YOLO模型在测试集上mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到95.80%和60.90%,对比原始YOLO v5模型分别提升1.80、1.20个百分点,较原始YOLO v5模型内存占用量和每秒浮点运算次数分别减少5.27 MB和1.49×10¹⁰;通过与YOLO v3、THP-YOLO v5、YOLO v7、YOLO ...     

基于双参数和粒子滤波同化算法的夏玉米单产估测

为了提高河北省中部平原夏玉米的估产精度和进一步验证粒子滤波同化算法对农业作物估产的适用性,采用粒子滤波算法同化CERES-Maize模型模拟和MODIS数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、条件植被温度指数(Vegetation temperature condition index,VTCI),应用随机森林回归算法确定夏玉米不同生育时期LAI和VTCI的权重,构建单产估测模型。结果表明,无论是单点尺度还是区域尺度,同化的LAI和VTCI均能较好地响应外部观测数据,同化LAI可减缓CERES-Maize模型模拟LAI的剧烈变化;同化VTCI结合模型模拟和遥感观测,更能反映夏玉米对水分胁迫的敏感性。利用2015年河北省中部平原各县(区)夏玉米产量对较优估产模型进行精度验证,结果表明,同化前后夏玉米产量模拟结果与统计产量间的归一化均方根误差由12.71%下降到10.50%,平均相对误差由12.57%下降到8.43%,说明基于同化LAI和VTCI构建的双参数单产估产模型可用于区域夏玉米单产估测。     

基于Shapley值组合预测的玉米单产估测

为进一步促进机器学习技术在玉米单产估测中的应用,以河北中部平原为研究区域,选取与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数（Vegetation temperature condition index,VTCI）和叶面积指数（Leaf area index,LAI）为特征变量,通过极限梯度提升（Extreme gradient boosting,XGBoost）算法和随机森林（Random forest,RF）算法分别对玉米单产进行估测。基于组合预测思想与Shapley值理论,分别确定组合预测模型中XGBoost与RF模型权重,进而得到组合预测模型,结果表明,基于Shapley值确定的组合估产模型精度较高（R2=0.32）,达极显著水平（P<0.001）。同时将组合预测模型应用于河北中部平原2012年各县（区）玉米的单产估测,结果表明,模型精度较高（R2=0.52）,玉米估测单产与实际单产的平均相对误差和均方根误差分别为9.86%、831.14kg/km2,达到极显著水平（P<0.001）,且组合预测模型的精度均优于单一估测模型。研究发现,河北中部平原玉米估测单产随年份发生波动变化,呈先降低后升高的趋势。玉米估测单产以西部地区最高,其次是北部和南部地区,东部地区最低。     

基于图像自动标注与改进YOLO v5的番茄病害识别系统

针对作物病害识别系统功能单一，缺乏系统升级机制，人工升级系统成本较大的问题，以番茄病害为例，提出了基于OpenCV的番茄叶片图像自动标注算法和改进YOLO v5的番茄病害识别模型；结合数据集自动划分、模型自动训练与评估、手机APP自动创建与更新理念，设计了一种可以自动升级的番茄病害识别系统；引入专家审查校正机制，提高了系统识别结果的可靠性。实验结果表明，该系统实现了对番茄的健康叶片与9类病害叶片进行识别，可以在实际应用中通过手机APP识别番茄病害的同时自动扩充番茄病害图像数据集，并根据数据扩充量自动启动系统的升级优化流程，由此不断提升该系统的番茄病害识别性能。该系统为番茄生产提供了一个便捷、可靠的番茄病害识别工具。