基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法_熊雪梅
基于图像处理的植物病害检测技术研究
基于图像处理的植物病害检测技术研究随着人们对生态环境的日益重视和生物多样性的保护，植物生长逐渐成为了人们关注的热点话题。
但是，在植物生长过程中，植物容易受到各种病害的困扰。
因此，如何及时准确地检测和识别植物病害，成为了一个非常值得研究的问题。
随着计算机视觉和图像处理等技术的不断发展，基于图像处理的植物病害检测技术也应运而生。
一、植物病害检测技术的研究现状当前，基于图像处理的植物病害检测技术已经得到了广泛的应用。
其中主要包括基于传统方法和机器学习方法的两种方式。
传统方法主要利用图像处理技术对植物图像进行本质特征提取和特征分析，实现植物病害的自动检测。
但是，这种方法的实现难度较大，且对操作人员的要求较高，容易出现误判现象。
相比之下，机器学习方法主要利用计算机对大量数据进行学习并识别，以达到准确识别植物病害的目的。
这种方法依靠先进的算法技术，可以大大减少误判的可能性。
二、植物病害检测技术的关键技术基于图像处理的植物病害检测技术主要依靠以下关键技术：1、图像采集技术植物生长在自然环境中，其叶子颜色和形状可能会受到阳光、光照、风吹等自然因素的影响而发生变化。
为了准确地识别植物病害，需要先对植物图像进行准确采集和处理。
因此，图像采集技术是基于图像处理的植物病害检测技术中的重要一环。
2、特征提取技术在采集到植物图像后，需要对植物图像进行特征提取。
特征提取是根据植物图像的形态、颜色、纹理等特性，提取出对植物病害检测有价值的特征。
基于图像处理的植物病害检测技术通常采用形态学、颜色空间、纹理分析方法等进行图像特征提取。
3、分类器的选择对于植物图像的识别和分类，需要利用相关的分类器。
常用的分类器包括传统的支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)，以及近年来较热门的卷积神经网络(CNN)。
这些分类器具有不同的特点和适用范围，可以根据实际情况进行选择。
三、基于图像处理的植物病害检测技术的应用前景基于图像处理技术，植物病害检测技术实际上已经被广泛应用于生产和研究中。
第二节 植物病虫害的预测预报精简版范文
第二节植物病虫害的预测预报
第二节植物病虫害的预测预报
植物病虫害的预测预报是指根据病虫害发生的规律和预测模型，对一段时间内的病虫害发生情况进行预测和预报的工作。
1. 病虫害的预测方法
统计法：通过对历年病虫害发生情况的统计分析，找出发生规律和影响因素，以此预测的发生趋势。
模型法：建立数学模型，将病虫害发生与环境因素进行关联分析，通过模型预测的发生情况。
传染病模型：根据传染病理论，将植物、真菌等病原体的传播规律纳入模型，预测病虫害在不同区域的传播趋势。
遥感技术：利用遥感技术获取的地表信息，结合病虫害的监测数据，进行数据分析和空间分布图绘制，预测病虫害的发展趋势。
2. 病虫害的预报方法
模型预报：根据预测模型得出的结果，预报一段时间内各地区病虫害的发生情况。
预警系统：搭建病虫害预警系统，通过监测站点的数据采集和分析，及时发布病虫害预警信息，提醒农民防虫害。
调查预报：通过对病虫害发生情况的实地调查和病虫害种群数量的监测，预测的发生情况和危害程度。
3. 病虫害预测预报的意义
提前预警：通过预测预报，可以提前发现病虫害的发生趋势，进行防治准备，减少病害危害和经济损失。
合理施策：根据预测结果，合理选择病虫害的防治措施和药剂使用，提高防治效果，减少农药使用量，对环境和人体健康更加
友好。
积累经验：通过不断的预测预报，可以积累经验，病虫害发生的规律和影响因素，为今后的预测预报工作提供基础数据和参考
依据。
以上是关于植物病虫害的预测预报的内容介绍，通过科学的预
测预报工作，可以更好地保护农作物的生长和农民的利益。
基于深度学习的水稻病虫害诊断技术研究
基于深度学习的水稻病虫害诊断技术研究近年来，水稻是我国的主要粮食作物之一，但是由于病虫害的侵袭，导致水稻产量大幅降低。
因此，开发一种基于深度学习的水稻病虫害诊断技术对于提高水稻产量和农民收益具有重要意义。
传统的水稻病虫害诊断通常依靠人工经验判断，但由于人工判断的主观性和不一致性，往往导致误诊和漏诊的情况。
而深度学习作为一种强大的机器学习算法，具有自动特征学习、高效处理大量数据和优秀的泛化能力等优势，非常适合应用于水稻病虫害诊断领域。
接下来，可以利用深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对数据集进行训练。
CNN可以自动学习图像中的特征，从而实现对水稻病虫害的识别。
可以使用常见的CNN模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，也可以根据实际情况进行改进和优化。
在训练过程中，需要对数据集进行预处理，包括图像的缩放、归一化、数据增强等。
同时，为了避免过拟合现象的发生，可以采用一些正则化技术，如Dropout、L1/L2正则化等。
训练完成后，可以使用训练好的模型对新采集的水稻图像进行识别和分类。
可以将图像输入到CNN模型中，获得图像中病虫害的类别和位置信息。
同时，还可以根据训练过程中获得的特征信息，对水稻病虫害进行更深入的分析和预测。
此外，为了进一步提高水稻病虫害诊断技术的准确性和稳定性，可以采用集成学习、迁移学习等方法。
集成学习可以结合多个模型的预测结果，获得更加准确的分类结果。
迁移学习可以利用已经训练好的模型在新的任务或数据集上进行知识迁移，从而加快新任务的训练速度和提高诊断准确率。
总之，基于深度学习的水稻病虫害诊断技术是当前解决水稻病虫害问题的有效手段之一、通过构建水稻病虫害数据集、训练深度学习模型并进行优化，可以实现对水稻病虫害的自动化诊断和预测，进而提高水稻产量，保障粮食安全。
希望在未来的研究中，可以进一步深入探索和优化该技术，以便更好地服务于农业生产和农民的生计。
基于遗传选择的支持向量机作物病害图像自动识别技术
常含 有 噪 声 ， 如 果 取 ， 会
给识别 造 成 误 差 。为 此 ， 需进行平 滑滤波处 理 ， 以 改 善 图像 质 量 。 因中值 滤 波 在 去 噪 的 同 时 ， 能保 留 图像 病 斑 的边 缘 信 息 ， 使病斑轮廓 与细节更加清晰 ， 利 于 后 期病 斑 的分 割 ， 本 文 采 用 了此 滤 波 算 法 。若 一 幅 大 小 为 Ｎｘ Ｎ 的 图像 ， 其 中值滤 波 可 由式 （ １ ） 实现 ， 有
２ 图像 病 斑 分 割
图像 分割 就是 把 图 像 分 成 各 具 特 性 的 区域 ， 并 提
收 稿 日期 ：２ ０ １ ３ — ０ １ — ２ １
取 出感兴 趣 目标 区域 的 过程 ， 它 是 图像 分 析 的关 键 步
基金项 目：云南省 自然科学研究基金重 点项 目（ ２ ０ １ ２ Ｚ １ １ ６ ） 作者 简 介 ：濮永 仙 （ １ ９ ７ ６ 一）， 女， 云南保 山人 ， 副 教授 ， 硕士生， （ Ｅ—
而 正确 率 却 提高 了 ６ ． ２ ９ ％， 具 有 一定 的有 效性 和 实 用价 值 。
关 键词 ： 自动识 别 ；支持 向量机 ；病 害 图像 ；特征 向量 ；双 编码 遗 传 算法
中图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ３ － １ ８ ８ Ｘ（ ２ ０ １ ４） ０ １ － ０ ０ ６ ０ － ０ ５
０ 引 言
在农 作 物生 产 中 ， 病 害 是 制 约 农 作 物 产 量 和 质 量 的重要 因素 。作物 病 害 的发 生 ， 往 往 致 使 作 物 的 使 用 价值降低 ， 甚至还会导致作物 大面积减产 ， 造 成 经 济
植物保护专业植物病害流行学试题及答案
植物保护专业植物病害流行学试题及答案一、名词解释（每题2分，共20分）⑴epidemic⑵e 某 ploiveepidemic⑶infectionchain⑷dieaecone⑸ytem⑹AUDPC⑺impleinteretdieae⑻ID—DIcurve⑼TheVertifoliaEffect⑽threholdtheorem二、填空题：（每空0.5分，共12分）⑴从病原菌变化的比率看病害循环，单年流行病害也叫做病害，积年流行病害也叫做病害。
⑵病菌孢子的传播可能有三种去向，即：①，主要指发散至冠层以上空气中的孢子，这部分孢子可构成对邻田或中、远距离的传播；②在冠层内着落到附近植株感病部位。
③土壤表面或寄主的非感病部位。
⑶在病害流行学的空间动态研究中，通常将菌源类型分为三类①可以是单病斑、单病叶、单病株或一定面积的发病中心等。
②③可看成是密集四向排列的点源的集合。
⑷随着接种体数量的增加，当发病率达到一定程度后，病情趋于平缓，其主要原因是和⑸在D = e某p〔 1/b（lna-ln某mim）〕式中a值一定时，b值越小传播梯度，传播距离⑹在病害流行学的空间动态研究中，通常将菌源类型分为三类①可以是单病斑、单病叶、单病株或一定面积的发病中心等。
②③可看成是密集四向排列的点源的集合。
⑺多因素预测方程中偏回归系数不能代表各因素对依变量的相对重要性的原因是各自变量间的和不一致。
⑻叶面积系数是叶片和所在之比。
⑼在植物病害流行学中I-S关系是指和之间的关系。
⑽日传染率是指一定数量的亲代病情在一日内传播侵染引致一定数量第1页共10页的，两者数量的比例。
三、选择题：（每题1分，共10分）top⑴病害锥体（dieaecone）的组成结构应该包括O①寄主、病原物、环境、人；②寄主、病原物、病害、人；③寄主、病原物、人、时间；④寄主、病原物、环境、时间。
⑵病害四面体（口10@0口丫好山1山的组成结构应该包括O①寄主、病原物、环境、人；②寄主、病原物、病害、人；③寄主、病原物、人、时间；④寄主、病原物、环境、时间。
面向智能农业的植物病害检测与预防技术研究
面向智能农业的植物病害检测与预防技术研究随着科技的不断进步和农业的快速发展，智能农业成为农业生产的新趋势。
而在智能农业中，植物病害的检测与预防技术的研究成为一个关键课题。
本文将就面向智能农业的植物病害检测与预防技术展开研究。
植物病害对农作物的产量和质量造成了巨大的威胁。
传统的检测与预防方法存在许多不足，例如以人工方式进行的检测效率低，且难以准确判断病害类型；而使用化学药剂进行预防会对环境造成污染，并且需要大量的人力和物力进行喷洒。
因此，如何利用智能技术进行植物病害的检测与预防成为了一个亟待解决的问题。
目前，基于图像处理和深度学习技术的植物病害检测方法受到了广泛的关注。
这种方法利用摄像机采集植物图像，并通过图像处理和深度学习算法进行病害识别和分类。
通过对大量植物图像进行训练，系统可以准确地判断植物是否感染病害，并且可以精确地识别病害类型。
因此，基于图像处理和深度学习技术的植物病害检测方法具有很高的准确性和高效性。
此外，基于无线传感器网络的植物病害监测系统也成为了研究热点。
通过在农田内部部署大量的无线传感器节点，可以实时采集植物的生长环境信息，例如温度、湿度、土壤养分等，这些信息有助于判断植物是否受到病害的侵袭。
当传感器节点检测到异常的环境变化时，系统可以立即发出警报，通知农民采取相应的措施。
这种基于无线传感器网络的植物病害监测系统具有实时性强、快速响应的优势，可以大大提高植物病害的检测和预防效果。
智能农业中的机器人技术也为植物病害的检测和预防提供了新的可能性。
通过将机器人装备高精度的传感器和摄像头，可以实现对植物的全方位监测。
机器人可以定期对植物进行巡视，收集各种环境信息，并通过图像处理和深度学习算法进行病害检测和分类。
此外，机器人还可以携带喷洒装置，当发现植物感染病害时，可以立即进行药剂喷洒，从而阻止病害进一步蔓延。
机器人技术在植物病害的检测和预防中具有高效、精准、自动化的特点，可以极大地减少人力和物力投入。
基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统
基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统植物病害是引起农作物减产、甚至死亡的主要因素之一。
及早检测和诊断植物病害对农业生产的保护具有重要意义。
然而，传统的植物病害检测方法通常需要人工操作，耗时耗力且容易受主观因素的影响。
随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统逐渐受到关注和应用。
基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统利用图像处理和机器学习的方法，通过对植物受感染部位的图像进行分析和识别，实现自动化的植物病害检测与诊断。
该系统一般包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等模块。
首先，图像采集是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的第一步。
利用高分辨率的数字相机或移动设备，可以轻松地获取植物受感染部位的图像。
为了提高图像质量，减少噪声，图像采集时应注意光照条件，选择清晰明亮的环境，并确保图像没有明显的失真。
其次，图像预处理是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的重要环节。
图像预处理主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等步骤。
对于图像去噪，可以采用滤波器进行降噪处理，如中值滤波器、高斯滤波器等。
图像增强可以通过对比度增强、直方图均衡化等方法来实现。
而图像分割则是将图像分割为不同的区域，以便于后续的特征提取和分类识别。
然后，特征提取是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的关键步骤。
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征信息，用于后续的分类识别。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
在颜色特征提取中，可以利用颜色直方图、色彩矩、颜色熵等进行描述。
在纹理特征提取中，可以使用灰度共生矩阵、小波变换等进行描述。
而形状特征提取则可以利用边缘检测、轮廓提取等方法进行描述。
最后，分类识别是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的核心任务。
利用机器学习算法和已标注的样本数据集，可以构建分类模型，对植物病害进行识别和分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、卷积神经网络等。
基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究
基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究植物病害一直是农业生产中的一个重要问题，对农作物的健康生长和高产高效产生了极大的威胁。
因此，研究如何快速而准确地识别植物病害显得尤为重要。
由于植物病害的种类繁多，传统的人工识别方法存在效率低下、准确度不高的问题，因此人们开始尝试利用计算机视觉技术来解决这一难题。
本文将介绍基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究。
一、卷积神经网络的基础知识卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种用于图像、语音和自然语言处理等领域的深度学习算法。
CNN产生于1980年代，但是直到2012年Alex Krizhevsky使用CNN参加ILSVRC竞赛获胜，使得CNN方法引起了广泛关注。
与传统的神经网络不同，CNN对图像进行了特殊的处理，即在输入层中进行卷积运算，进而得到更加复杂的特征，从而提高了准确性。
二、基于CNN的植物病害识别技术卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域中的图像识别任务，而植物病害识别往往是一个典型的图像识别问题。
因此，基于CNN的植物病害识别技术的研究逐渐受到了大家的关注。
2.1 数据集的准备在进行植物病害识别之前，需要先准备一个足够大的数据集。
数据集的收集和准备过程是一个繁琐的工作，需要尽可能避免样本不均衡的问题。
为此，有许多先例可供参考，例如：PlantVillage、Plant-Desease-Dataset等。
2.2 图像预处理对于采集得到的植物病害图像，需要进行预处理以去除噪声、调整亮度等。
预处理的目的是使图像更适合进行卷积神经网络的训练。
2.3 模型的训练基于CNN的植物病害识别技术的模型训练通常采用迭代方式。
在每一次迭代中，CNN模型将通过正向传播和反向传播学习特征。
其中，正向传播是指从输入到输出的计算，反向传播是指根据误差反向调整权重的过程。
最终可以得到一个用于识别植物病害的训练好的卷积神经网络模型。
基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别研究
基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别研究基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别研究近年来，作物病虫害对农业生产造成了巨大的损失，为了提高作物的产量和质量，开展作物病虫害的早期识别和防控工作显得尤为重要。
然而，传统的作物病虫害识别方法存在着许多问题，如复杂的图像处理技术、时间成本高等。
因此，利用深度学习技术进行作物病虫害的自动识别成为了一个研究的热点。
本文的研究目的是基于MobileNet V2参数迁移学习，设计一种高效准确的作物病虫害识别模型，提高作物病虫害的预测和识别能力。
MobileNet V2是一种轻量级的深度学习网络模型，适合在移动设备和嵌入式系统上进行部署，具有较低的计算和内存消耗。
通过使用MobileNet V2进行参数迁移学习，可以充分利用预训练模型的特征提取能力，加快模型训练过程，提高识别精度。
首先，收集了大量的作物病虫害图像数据集。
在实验中，我们选择了常见的水稻病虫害和玉米病虫害作为研究对象，包括细菌性枯萎病、纹枯病、锈病、水稻白叶枯病、玉米通心粉虱、玉米叶斑病等常见病虫害。
这些图像数据集包含了不同类型的病虫害以及其对应的健康植株图像，以便进行对比研究和模型训练。
然后，利用MobileNet V2预训练模型对图像数据集进行迁移学习。
预训练模型是在大规模图像数据集上进行训练得到的，具有良好的特征提取能力。
通过固定预训练模型的参数，只更新最后的全连接层参数，可以快速训练得到一个适用于作物病虫害识别的模型。
在迁移学习过程中，使用随机梯度下降法进行优化，设置适当的学习率和迭代次数。
接下来，对训练好的模型进行测试和评估。
选取一部分测试数据集进行准确率和召回率等指标的计算和评估。
同时，通过比较MobileNet V2模型和其他常见的深度学习模型，如ResNet和Inception等，对模型的识别性能进行对比分析。
实验结果表明，基于MobileNet V2参数迁移学习的作物病虫害识别模型具有较高的准确率和召回率。
《植物病害流行学》总复习
《植物病害流行学》总复习一、名词解释1. 植物病害流行学(plant disease epidemiology)：是研究植物群体发病规律、预测技术和防治理论的科学，又称(plant epidemiology简称epidemiology植物流行病学)。
2．发病率（Incidence，也就是普遍率）：发病植株或植物的器官占调查植株或器官总数的百分率，或发病的植物单元数占调查单元总数的百分比。
如：发病率=(染病株数/调查总株数)×100%。
3. 植物病害流行(plant disease epidemic)：植物病原物大量传播，并在一定的环境下诱发植物群体发病，并造成严重损失的过程和现象。
病害发生的数量和发病程度随时间的进展发生变化的过程和现象。
4. 流行病(epidemic)：病情在短期内大量增长和蔓延的一类传染性强的病害。
5. 稳态流行(endemic)：亦称常发病是指在某地区早已存在，年年或经常发生，而且波动不大的流行状态。
6. 突(爆)发流行(explosive epidemic)：是指在某地区以前没有的病害，出现不久就迅速漫延成灾的流行状态。
高又曼(Gäumann,1951)称之为前进性流行(progressive epidemic)。
7. 大区流行(pandemic)：是指流行过程中自然传播很广的状态，也称为泛洲流行或泛域流行。
8. 系统分析方法：把要解决的问题作为一个系统，对系统要素进行综合分析，找出解决问题的可行方案的咨询方法。
9. 模型(Model)：是指将系统有相似的物理属性的信息集合起来用某种方式表达描述的实体。
10. 模拟(simulation)：是依据研究目的而定的系统要素及其活动的重演。
或真实事物的再现（抽象化）。
11. 系统论（System theory）：是研究系统的一般模式、结构和规律的学问。
12. 系统（System）：由若干要素以一定结构形式联结构成的具有某种功能的有机整体。
人工智能技术在农作物病虫害识别中的应用
人工智能技术在农作物病虫害识别中的应用农作物病虫害是农业生产中的重要问题之一。
传统的病虫害识别方法主要基于人工经验和直接观察，这种方法存在着一定的局限性和不足之处。
然而，随着人工智能技术的快速发展，它正在为农作物病虫害识别带来新的突破。
人工智能技术，尤其是计算机视觉和机器学习方面的技术，能够有效地辅助农作物病虫害的识别和分类。
通过使用合适的图像处理算法，计算机可以对农田中的作物病害进行快速、准确的识别。
而机器学习技术则能够通过学习大量的图像数据，自动提取特征并进行分类，从而帮助农民快速了解农作物病虫害的类型和严重程度。
一种常见的利用人工智能技术进行农作物病虫害识别的方法是使用卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种深度学习算法，其结构模拟了人类视觉中的神经网络，可以自动提取图像中的特征。
通过对大量的农作物病虫害图像进行训练，CNN能够准确地识别不同病害的特征，例如斑点、凹陷、黄化等。
除了图像识别，人工智能技术还可以结合其他传感器数据进行综合分析。
比如，通过使用温湿度传感器和光谱传感器等，可以获取农田中的环境信息，进一步分析农作物的生长情况和植物代谢产物，丰富病虫害识别的数据来源，提高识别的准确性和全面性。
人工智能技术在农作物病虫害识别中的应用，不仅提高了识别的精确度，还大大提高了识别的效率。
传统的方法通常需要农民进行大量的人工观察和病虫害样本收集，而这些工作需要耗费大量的时间和精力。
而借助人工智能技术，只需将识别设备和相应的算法安装在农田中，就可以实现实时的、自动化的病虫害识别和监测，减轻农民的劳动负担。
此外，通过将农作物病虫害识别与农药施用进行结合，人工智能技术还可以实现精准施药，减少农药的使用量。
传统的施药方法通常是统一喷洒农药，往往会造成浪费和环境污染。
而利用人工智能技术，可以根据病虫害的种类、分布和严重程度，精确计算出农田中需要施药的部位和药剂的用量，从而实现精准的农药施用，最大程度地减少农药的使用量。
有害生物防治
7,基因治虫: 就是利用转基因抗虫作物品种开展生物防治,主要是利用苏云金芽孢 杆菌在繁殖过程中产生的伴孢晶体有毒蛋白的基因导入某些作物的种 质内,制成抗虫作物,如抗虫棉,抗虫玉米,抗螟稻等,这是一种高 新技术,高科技产品.随着生物技术的发展和手段的先进,转基因抗 虫作物如雨后春笋不断涌现.目前国内Bt抗虫棉已大面积种植,在防 治棉铃虫的实践中已见成效,全国已种植近40万hm2,还有近5万 hm2"双价抗虫棉".同时国内还对Bt杀虫晶体蛋白的结构应用基因重 组,加质粒消除,原生质体融合,结合转移等高新生物技术,筛选和 构建了一批特异毒力菌株和工程新菌株,筛选和鉴定了5个国际公认 的新亚种,如对棉铃虫,甜菜夜蛾和美国白蛾等抗性害虫高效的菌株 Bt15A3,杀灭鳞翅目和鞘翅目害虫的工程菌株YFM-4和LCG-12,对 柳蓝叶甲和小菜蛾高毒力的工程菌WG-001,2000年还进行了小批量 生产.将这些扩大了杀虫谱,延长了有效期的菌株稳定的遗传基因转 入相关作物种质内,变成新的抗虫作物,将大大加强转基因抗虫作物 在生物防治中的作用和地位.
有害生物防治
裘雪梅 生命科学学院
生物防治概念:是一门研究利用天敌控制 生物防治概念: 植物病害,虫害和农田杂草的理论和实践 的学科,或称之为寄生物,捕食者,病原 微生物和侵袭杂草的植食性种的管理科学. 研究利用害虫天敌控制害虫的理论和实践 的学科,叫害虫生物防治.
生物防治的原则:以农田生态系统的理论为基础, 生物防治的原则: 出发点是保护利用天敌,控制害虫危害和减少环 境污染. 生物防治的途径和方法:主要途径是保护利用本 生物防治的途径和方法: 地天敌和输引外地天敌两方面.对于某些优势种 天敌还可通过人工大量繁殖的手段,增加农田天 敌种群的数量. 保护利用本地天敌:直接保护天敌,应用农业技 术增加天敌数量,增加天敌的食料,配合其他防 治方法增加天敌数量.
基于深度学习的农作物病虫害诊断技术研究
基于深度学习的农作物病虫害诊断技术研究随着全球人口的不断增长和农业的发展，农作物病虫害问题日益严重。
病虫害对农作物的生长和产量造成了严重威胁，甚至导致农民的经济损失。
因此，快速、准确地诊断和监测农作物病虫害变得至关重要。
传统的农作物病虫害诊断技术通常依赖于经验判断或者专业知识。
然而，由于人类判断的主观性和有限性，这些方法往往无法满足精确诊断的需求。
近年来，随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的农作物病虫害诊断技术逐渐成为研究的热点。
基于深度学习的农作物病虫害诊断技术利用了深度神经网络的卓越性能来实现对病虫害的自动检测和识别。
具体而言，它通过大量的农作物图像数据集作为训练集，使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
通过在训练集上不断优化网络结构和参数，可以让深度神经网络学习到农作物病虫害的特征并进行准确分类。
与传统的病虫害诊断技术相比，基于深度学习的方法具有以下优势：1. 准确性：深度学习模型能够学习到大量的特征，并通过反向传播算法自动优化分类的准确性。
相比之下，传统方法往往依赖于人类的主观判断，准确性受到限制。
2. 自动化：基于深度学习的技术可以自动化地对大量的农作物图像进行分析和诊断，大大节省了人力资源和时间成本。
3. 扩展性：深度学习的模型可以根据不同的农作物和病虫害进行迁移学习。
一旦模型在某种农作物上训练有素，可以轻松应用到其他农作物的诊断上。
值得注意的是，基于深度学习的农作物病虫害诊断技术也面临着一些挑战。
首先，由于农作物生长条件的多样性和复杂性，训练数据的获取和标注非常困难。
其次，深度学习模型往往需要大量的计算资源和存储空间，这对于一些农村地区的农民来说可能是一个限制。
为了克服这些挑战，研究人员可以采取一些策略。
首先，合作伙伴关系可以建立起农民和研究机构之间，以便更好地收集农作物图像数据。
其次，研究人员可以优化深度学习模型的结构和算法，降低计算资源和存储空间的需求。
基于大数据技术和深度学习的植物病虫害智能识别系统
基于大数据技术和深度学习的植物病虫害智能识别系统随着农业技术的不断进步，植物病虫害已经成为了制约农业生产发展的一个重要因素。
为了解决这个问题，科技人员开始研发基于大数据技术和深度学习的植物病虫害智能识别系统。
该系统能够提高病虫害的识别速度和准确率，从而减轻农民的工作负担和提高农作物的产量。
一、植物病虫害对农业产量的影响植物病虫害是指农作物遭到的病菌、病毒、细菌和真菌、昆虫、螨虫、线虫等有害生物的侵害和危害。
这些无害生物能够摧毁农作物的叶、花、果实和种子，新陈代谢被破坏，从而导致农作物的质量下降甚至死亡。
摆脱植物病虫害的侵害对于保证农业的发展、增加农作物产量至关重要。
二、植物病虫害智能识别系统的原理植物病虫害智能识别系统的基础理论是大数据技术和深度学习。
系统的核心是深度神经网络，利用卷积神经网络和递归神经网络等深度学习技术，对植物病虫害进行分类和检测。
系统的工作流程大致如下：首先，利用无人机和遥感技术采集农田的高分辨率图像；然后，将采集到的数据传输到数据中心；接着，使用训练好的深度神经网络对数据进行分类和识别；最后，根据分类结果，系统会根据相应的处理手段进行施药，从而保护农作物和消灭病虫害。
三、植物病虫害智能识别系统的应用前景随着互联网和卫星遥感等技术的不断发展，大数据技术和深度学习技术的应用也变得越来越广泛。
植物病虫害智能识别系统作为一个典型的应用实例，已受到广泛关注。
该系统的优势主要体现在以下几方面：首先，系统能够大幅降低病害检测的时间和贫困。
其次，系统的识别率相对较高，可以识别出60%以上的病害。
最后，系统具有自适应性，在各种不同的环境下都能够适应。
四、系统存在的问题和挑战植物病虫害智能识别系统虽然具有很大的潜力，但它所面对的问题和挑战也是不可忽视的。
其中最大的问题是数据安全问题。
数据中心收集到的数据涉及到农业生产中的敏感信息，如果系统的数据被泄露，将会给农业生产造成很大危害。
此外，操作难度和成本过高也是系统普及的重要因素之一。
植物病害早期诊断与预警技术研究
植物病害早期诊断与预警技术研究植物病害是农业生产中的重要问题之一，它们会对作物的生长和产量造成严重影响。
因此，及早发现和诊断植物病害并采取有效的控制措施至关重要。
随着科技的不断发展，植物病害早期诊断与预警技术也得到了极大的进展。
植物病害早期诊断技术主要包括病原体的检测和诊断、病害的图像识别和分析、以及植物生理指标的监测等。
其中，病原体检测和诊断是植物病害早期诊断的重要环节。
目前，常用的病原体检测方法包括传统的细菌和真菌分离鉴定、分子生物学检测以及免疫学检测等。
这些方法不仅能够快速准确地检测出病原体，还能够帮助确定病害的严重程度和传播途径，为后续的治疗提供重要依据。
另外，图像识别和分析技术也是植物病害早期诊断的重要手段之一。
通过对植物叶片、茎干等部位的图像进行分析，可以准确地判断植物是否受到了病害的侵袭。
近年来，随着深度学习技术的发展，人工智能在植物病害早期诊断中的应用也越来越广泛。
通过对大量图像数据进行训练，可以让计算机自动识别植物病害，并提供相应的诊断结果。
除了以上两种技术外，植物生理指标的监测也是植物病害早期诊断的一种重要手段。
不同的病害会对植物的生理状态产生不同的影响，因此通过监测植物生长速度、叶片颜色、叶面积、叶片厚度等指标的变化，可以及早发现植物是否受到了病害的侵袭。
这种方法虽然比较简单，但是具有非常高的实用性和经济性。
除了早期诊断外，植物病害预警技术也是当前研究的热点之一。
植物病害预警系统可以通过对气象数据、土壤水分、温度等环境因素进行监测和分析，预测出植物病害发生的可能性和传播趋势。
这种技术不仅可以帮助农民及时采取防治措施，还可以有效地避免病害的扩散和流行。
总之，植物病害早期诊断与预警技术是保障农业生产安全和提高农业生产效益的重要手段。
未来，随着科技不断发展和创新，我们相信这些技术将会得到更加广泛和深入的应用，为农业生产带来更多的福音。
基于人工智能的作物病虫害诊断与预防研究
基于人工智能的作物病虫害诊断与预防研究随着世界人口的不断增加，农作物的种植面积也在不断扩大，但同时也面临着越来越多的病虫害威胁。
病虫害对于农作物生长发育和产量产生了严重的影响，因此，早期的病虫害诊断和有效的预防措施对于保护农作物的健康和稳定产量显得尤为重要。
人工智能作为一种新兴技术手段，正在逐渐应用于农业领域，并为作物病虫害的诊断与预防提供了新的可能性。
基于人工智能的作物病虫害诊断与预防研究，借助机器学习、图像识别等技术，通过对大量数据的分析和学习，能够准确快速地识别作物植株上出现的病虫害，并提供相应的预防和治疗建议。
在作物病虫害诊断方面，人工智能可以利用图像识别技术来通过对病虫害叶片、果实等样本的分析，快速准确地识别出作物受到的病虫害类型。
借助机器学习算法和丰富的训练数据，人工智能系统能够对各类病虫害样本进行分类和识别，从而在大规模农田中实现对病虫害的智能监测。
同时，人工智能系统还能够识别出病虫害的严重程度，提供作物病虫害的预警系统，帮助农民及时采取相应的防控措施。
在作物病虫害预防方面，人工智能不仅可以提供相关的预防建议和治疗措施，还能够通过分析多种因素，如天气、土壤状况、栽培管理等，为农民提供个性化的作物病虫害预防方案。
通过监测和分析大量的农田数据和实时环境信息，人工智能系统能够预测病虫害发生的概率和风险，并为农民提供相应的防控策略，提高防治的效果。
此外，人工智能还可以通过自动化技术，实现对农田环境的智能监测和农药的精准施放。
通过传感器和无人机等设备的结合，人工智能可以收集大量的农田数据，对作物的生长情况、土壤湿度、气温等进行实时监测和分析，提供实时的生态环境指导。
同时，利用人工智能控制系统，可以实现对农药的智能喷施，按需、精准地施放农药，减少农药的使用量，提高作物病虫害的防控效果。
然而，基于人工智能的作物病虫害诊断与预防研究仍面临一些挑战。
首先，以人工智能为基础的系统需要大量的训练数据，进行准确的模型训练，但目前的数据采集和整理工作还存在一定的困难。
一种基于遗传BP神经网络的预测模型
一种基于遗传BP神经网络的预测模型林香;姜青山;熊腾科【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2006(043)0z3【摘要】目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,提出的遗传BP神经网络模型适用于长趋式预测,同时预测结果准确率高.【总页数】6页(P338-343)【作者】林香;姜青山;熊腾科【作者单位】厦门大学软件学院,厦门,361005;厦门大学软件学院,厦门,361005;厦门大学软件学院,厦门,361005【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于决策树和遗传算法-BP神经网络的组合预测模型 [J], 梁栋;张凤琴;陈大武;李小青;王梦非2.一种基于决策树和遗传算法-BP神经网络的组合预测模型 [J], 梁栋;张凤琴;陈大武;李小青;王梦非;3.基于改进的遗传算法优化的BP神经网络交通流量预测模型 [J], 汪明州;艾显红;秦康恒;黄焕清4.基于遗传算法优化BP神经网络的中国企业OFDI投资额预测模型 [J], 刘峻杉;张磊;尹寓5.基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测模型 [J], 王佳楠;王玉莹;何淑林;时龙闽;张艳滴;孙海洋;刘勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GIS的植物叶片信息测量研究
基于GIS的植物叶片信息测量研究梁雪梅;高敏华【摘要】The grid method,GIS method and AutoCAD method were used to measure the banyan (Ficus microcarpa) leaves' leaf area,leaf length,leaf width and perimeter,using digital camera to obtain banyan leaf information,compared the three meth-ods'result. The results showed that the grid method and GIS method and AutoCAD method had positive linear correlation, compared with the method for the determination of other leaves information. GIS method is more accurate,convenient,time-sav-ing,labor-saving.%采用网格法、GIS法和AutoCAD法对榕树(Ficus microcarpa)叶片的叶面积、叶长、叶宽、叶周长进行测定,利用数码相机获取榕树叶片信息,对3种方法的测定结果进行比较.结果表明,网格法与GIS法和AutoCAD 法具有极显著的正线性相关关系,与其他叶片信息测定方法相比,GIS法更精确、简便、省时、省力.【期刊名称】《湖北农业科学》【年(卷),期】2017(056)011【总页数】6页(P2139-2144)【关键词】叶片信息;GIS法;榕树(Ficusmicrocarpa);网格法;AutoCAD法【作者】梁雪梅;高敏华【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院/绿洲生态重点实验室,乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院/绿洲生态重点实验室,乌鲁木齐 830046【正文语种】中文【中图分类】Q94-331叶片是植物进行光合作用、水分蒸腾和气体交换的主要器官，是生态系统中初级生产者的能量转换器，叶片性状特征直接影响植物的基本行为和功能［1］。
病虫害的病例预测模型
病虫害的病例预测模型病虫害是农作物生产中一个常见的问题，引起大量的农作物损失与减产。
为了及时采取防治措施，科学家们研发了各种病例预测模型，以帮助农民及时发现并控制病虫害。
本文将介绍一种常用的病虫害病例预测模型，并探讨它的优势和应用。
一、简介病虫害病例预测模型是基于数据分析和机器学习技术构建的，通过对农作物生产系统的监测数据进行统计和分析，预测和识别农作物遭受病虫害的概率。
这样，农民可以在病虫害爆发之前采取针对性的防治策略，从而避免农作物大规模的损失。
二、数据收集与处理病虫害病例预测模型的建立离不开大量的数据。
数据可以从多个渠道获得，包括气象数据、土壤数据、植物生长数据、病虫害监测数据等。
这些数据需要经过整理和清洗，保证数据的准确性和完整性。
然后，将这些数据导入模型进行训练。
三、特征选择与模型构建在进行数据训练之前，需要选择合适的特征用于模型的预测。
特征选择是一个关键的步骤，需要根据实际情况选择那些与病虫害相关性较高的特征。
可以使用特征工程的方法来提取和筛选特征。
选择了合适的特征之后，可以开始构建病虫害病例预测模型了。
常用的模型包括逻辑回归、随机森林、神经网络等。
在模型构建过程中，需要将数据集划分为训练集和测试集，用训练集进行模型训练，然后用测试集进行模型验证和评估。
四、模型评估与调优模型评估是判断模型性能好坏的关键步骤。
可以使用各种指标来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1值等。
如果模型的性能不如预期，可以通过模型调优来改进。
调优的方法包括参数调整、特征选择优化、模型结构调整等。
通过不断迭代和调整，提高模型的预测性能。
五、模型应用与优势病虫害病例预测模型在农业生产中有着广泛的应用和显著的优势。
首先，该模型能够根据历史数据和当前环境条件进行预测，提前发现病虫害的存在，使农民能够及时采取防治措施，减少农作物的损失。
其次，该模型能够辅助农民进行决策，提供针对性的防治策略和措施，节约农药使用、降低生产成本，达到绿色农业的目的。
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2004年11月农业机械学报第35卷第6期基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法熊雪梅 姬长英 Claudio M o rag a 【摘要】 将混合神经网络(P FNN F G )技术应用于植物病害预测,其输入矢量含模糊分量,遗传算法优化配置各参数。
变形Sig moid 函数用于不同的隐含层,构成参数化神经网络。
网络的输入层引入模糊集合理论,使网络能处理语义变量。
将P FNNF G 和其他神经网络(如前向神经网络、径向基神经网络等)用于大豆基准问题进行分析比较,结果是P FNN FG 在精度和训练速度上优于其他网络。
将P FN N FG 和前向神经网络用于2组黄瓜霜霉病数据,前者测试组的均方根误差小于后者。
关键词:植物 病虫害防治技术 参数化神经网络 模糊集 遗传算法中图分类号:S431文献标识码:AParametric Fuzzy N eural Network Based on Genetic AlgorithmConfigured for Plant Disease PredictionXiong Xuem ei J i Chang ying (Nanjing Agricultural University )Claudio Mo rag a (University of Dortm und )AbstractThis pa per proposed a hybrid neural netw ork ba sed o n parametric feedfo rw ard neural netw o rks with fuzzy inputs co nfigured by a genetic algo rithm (PFN N FG ).A v aria nt Sig moid functio n w as used a t va rio us hidden layers .The fuzzy set theo ry w as em plo yed at the input lay er to make the processing of linguistic v aria bles po ssible.The pa ram eters of the v ariant Sig moid functio n and the fuzzy pa ram eters w ere co nfig ured by a g enetic alg orithm.A comparative analy sis betw een PFNN FG and o ther neura l netw o rks o n benchmark pro blems show s tha t PFNN FG is com parable w ith the other netw o rks in terms of accuracy of the obtained results,but it is m uch faster.Key words Plants,Techniques of pest control,Parametric neural netw ork,Fuzzy set,Genetic algo rithm收稿日期:20040114熊雪梅 南京农业大学工学院 讲师,210031 南京市姬长英 南京农业大学工学院 教授 博士生导师Claudio M oraga Departmen t of Comp uter Science I ,Univ ersity of Dortmund ,Dortmund ,44221Germany 引言植物病害传统预测模型的基础是建立病害生物学过程的数学关系,它要求描述系统每个过程的数学关系必须非常接近实际的输入输出之间的关系,这给这种预测模型的应用带来很大的局限性。
人工神经网络具有自学习性,对受复杂环境影响的植物病害各参数间的关系具有很好的描述能力。
因此应用神经网络模型及其并行算法进行知识获取和知识表达已成为研究植物病害预测的发展方向,如NDSU 谷物病害预测系统[1]和PROPLAN T 植物保护咨询系统[2]。
前者的神经网络模块中采用误差反向传播学习算法(BP)。
由于BP 学习算法收敛慢,易陷于局部最小,如考虑采用改进的BP 算法,其预测性能将进一步得到提高。
后者的神经网络模块采用多层前向神经网络,给出有关除草剂的信息,并采用决策树方法从训练好的网络抽取规则。
PRO PLAN T 的规则抽取方法与文献[3]相比显得复杂,处理不确定知识的能力有待研究。
本文提出了一种植物病害预测的含模糊输入的参数化遗传神经网络(PFNNFG),它包含快速学习能力,具有优化结构,并能处理知识。
1 PFNNFG 的构成PFNNFG 的基本结构如图1所示,它总体上是一个多层前向神经网络,由一个输入层、一个模糊输入层、两个隐含层和一个输出层组成。
从输入层到模糊输入层是一个转换过程,变形Sig moid 函数用于各隐含层,输出层采用线性传输函数。
模糊输入层的参数及隐含层的变形Sig moid 函数参数由遗传算法配置。
图1 带模糊输入层的神经网络结构Fig.1 N eur al netw o rk with fuzzy inputs1.1 衰减问题的解决方法:参数化的前向神经网络 误差反向传播学习算法之所以速度慢,部分是由于误差信号在网络各层间反向传播时衰减。
方法之一是依次增大隐含层的误差信号。
通过调整变形Sigm oid [4]函数的参数,可以减轻误差信号的衰减问题。
f (t j (t ),b 1,b 2,b 3)=b 11+ex p(-b 2t j (t ))-b3(1)此处,t j (t )为节点j 在第t 步的输入,b 1为动态调整函数参数,b 2为范围调整参数,b 3为偏差。
在不同的隐含层应用不同参数配置的变形Sigm oid 函数,就构成了参数化的前向神经网络(PFNN )[5]。
PFNN 是PFNN FG 的一个基础组成部分。
例如:将变形Sig moid 函数应用到大豆基准问题(见第2部分),网络结构为81—16N -1—8N—19(4层神经网络,81个输入,19个输出,2个隐含层,分别有16和8个节点)。
隐含层的激励函数为f (h N -1)=21+ex p(-6t j (t ))-1(2)f (h N )=11+ex p(-1.6t j (t ))(3)图2 大豆基准问题中两个隐含层的变形S ig moid 函数的一阶导数Fig.2 Deriv ativ e o f v ariant Sig moid functio ns fo r tw ohidden lay ers in soy bea n benchma rk pro blem变形Sig moid 函数的参数(对N -1层:b 1=2,b 2=6,b 3=1;对N 层:b 1=1,b 2=1.6,b 3=0)由遗传算法得到。
对第N -1隐含层参数细调结果表明,此时的激励函数为双曲正切函数。
这些函数的一阶导数见图2,其范围和倾斜度都明显得到增大。
解决误差信号衰减问题的另一方法是快捷连接方式。
它使得各层之间信息得到直接的传递,每层都直接与后续层相连,而不是只与相邻的一层相连。
如图3所示,一个快捷相连的参数化前向神经网络PFNN,如果输出层激励函数为线性函数,则可以看成是由一个无快捷相连的非线性PFNN 和一个线性网络的组合。
因此,快捷相连的PFNN 可以解决非线性和线性问题。
文中的PFNN 为快捷相连的前向神经网络,各隐含层的激励函数为变形Sig moid 函数,输出层激励函数为线性函数。
考虑到RPRO P [6]的快速学习能力,PFNN FG 中采用这种学习算法。
1.2 PF NN FG 中的模糊集虽然神经网络能够很好地预测,但是它不能解释给出的输出为何是合理的。
而且,植物病害的发生和发展是一个渐进的过程,因此,模糊方法的应用显得很有必要。
模糊集合理论用于神经网络的输入层,可使神经网络能够处理语义和数据输入[7]。
1.2.1 输入矢量针对图1所示的多层参数化前向神经网络,将n +m 维输入(n 维语义输入和m 维数据输入)I i =[I i 1,I i 2,…,I in ,I i (n +1),…,I i (n +m )]转换成3n +m 维输入I i =[_L (I i 1),_M (I i 1),_H (I i 1),…,_L (I in ),_M (I in ), _H (I in ),X i (3n +1),…,X i (3n +m )]=[X 1,X 2,X 3,…X 3n -2,X 3n -1,X 3n , X 3n +1,…,X 3n +m ](4)111 第6期熊雪梅等:基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法图3 快捷相连的神经网络Fig.3 A netwo rk w ith sho rt-cut co nnectio ns 这里_代表相应的语义c 集低(L )、中(M )和高(H )的隶属函数;X 指模糊输入层的3n +m 个输入。
当输入特征I j 为数据输入时,有c (X j ;c ,λ)=21-‖X j -c ‖λ2λ2≤‖X j -c ‖≤λ1-2‖X j -c ‖λ20≤‖X j -c ‖≤λ2(其它)(5)这里λ(λ>0)是c 函数的半径,c 为中心点。
当输入特征I j 为语义输入时,其c 集低(L )、中(M )和高(H )的隶属度为L j ={0.95,c (X j (0.95);c jM ,λjM ),c(X j (0.95);c j H ,λj H )}(6)M j ={c(I j (0.95);c jL ,λjL ),0.95,c (I j (0.95);c j H ,λj H )}(7)H j ={c(I j (0.95);c jL ,λjL ),c (I j (0.95);c jM ,λjM ),0.95}(8)这里c jL ,c jM ,c jH ,λjL ,λj M ,λj H 指3个语义特征沿第j 轴的中心和半径。
在式(6)中0.95指c 集L 的隶属度为0.95;I j (0.95)指当c 集L 达隶属度为0.95时对应的特征值I j ;c (I j (0.95);c j M ,λjM )指使c 集L 达隶属度为0.95的输入特征I j 在c 集M 的隶属度(图4)。
同样,c (I j (0.95);c j H ,λj H )是使c 集L 达隶属度为0.95的输入I j 对c 集H 的隶属度。
可以采用更多的语义分量,代价是计算复杂性的增加。