摘要：为了准确地识别小麦病害,及时采取防治措施,减少农药施用的成本,同时减少农业生态环境的污染,该研究以灌浆期感染赤霉病的小麦麦穗图像为研究对象,根据病变区域与健康区域的颜色分布特点,设计了一种多路卷积神经网络用于小麦赤霉病图像的识别。首先利用深度语义分割网络U-Net对大田环境下的小麦图像进行分割,去除小麦叶片及其他无关背景的影响,从而分割出麦穗图像。然后设计结构较为简单的多路卷积神经网络分别提取麦穗图像R、G、B 3个通道的特征,通过特征融合获得具有高辨识性的麦穗图像语义特征。最后,为了增大赤霉病和健康麦穗图像特征之间的可区分性,同时减小赤霉病麦穗图像类内特征的差异,采用联合损失函数进一步改善网络的性能。该研究对采集的大田环境下的510幅灌浆期小麦群体图像进行分割,选取2745幅完整单株麦穗图像利用所设计的多路卷积神经网络进行赤霉病识别试验,结果表明该研究所提算法对单株麦穗赤霉病识别精度达到100%,能够为小麦病害的智能识别提供帮助。

摘要：针对小麦赤霉病孢子图像中密集分布小目标的漏检错检问题,该研究设计了一种针对该场景下小目标检测模型YOLOv8-FECA。以YOLOv8为基准模型,先添加新的小目标检测层,以此增强网络对更小目标语义信息的捕捉以及提高其特征描述的准确性;其次,构建融合特征的焦点注意力机制(focal efficient channel attention module,FECA)以实现对小目标和密集分布目标的关注;再次,引入Wise-IoU Loss与DFL Loss结合作为边界框的回归损失,提高模型的收敛能力以及对边界框预测的准确性;最后,在不同密集场景和不同光线环境下验证了模型的鲁棒性。结果表明,优化后模型YOLOv8-FECA相比YOLOv8在孢子数据集中的平均检测精度均值m AP@0.5提高了4.3个百分点,达到96.8%,且改进模型的检测效率达到实时检测要求。该研究设计的YOLOv8-FECA网络模型在保持高性能的同时能够有效提升密集场景小目标检测的精度,为其他作物病害孢子的检测提供了思路。

摘要：由镰孢菌(Fusarium spp.)引起的小麦赤霉病在全世界均有发生,我国小麦赤霉病主要由禾谷镰孢菌复合种(Fusarium graminearum species complex,FGSC)所引起,根据产生单族毒素种类分为三种化学型,分别为3-乙酰脱氧雪腐镰孢菌烯醇(3-AcDON)、15-乙酰脱氧雪腐镰孢菌烯醇(15-AcDON)和雪腐镰孢菌烯醇(NIV)化学型。为了更方便地对禾谷镰孢菌复合种进行化学型的区分,本研究利用三对引物分别扩增了三种化学型菌株的Tri8基因并进行了序列测定,根据不同化学型菌株的基因序列差异,进行了特异性引物设计和筛选。利用设计的引物同时扩增三种化学型的Tri8基因并用AvaI内切酶进行酶切,根据酶切片段的大小区分三种化学型。研究表明该方法可准确有效地区分我国小麦赤霉病菌的化学型。

摘要：以江苏省为例,介绍了基于地理信息系统的小麦赤霉病气象等级预报系统的设计思路及核心技术。系统采用*** 2005和ArcEngine做为开发平台,基于MSSQL SERVER 2005数据库查询,利用日平均相对湿度、日平均气温和日照时数3个气象要素,用两种算法来计算小麦赤霉病发生发展的气象等级,生成包含地理信息的文字产品和图形产品,实现了小麦赤霉病气象等级业务预报。系统具有功能强大,算法高效,操作简单等特点,解决了业务部门资料分析处理和赤霉病气象等级预报的相关问题,具有很好的业务应用和推广价值。

摘要：针对近两年来小麦赤霉病的相关试验进行分析归纳,了解当下小麦赤霉病病害防控试验的概况,分析不同药剂对小麦赤霉病的防效从而减少农药对环境我污染。使用不同小麦赤霉病防治农药,设计相关实验小区,采用五点取样的方法采集数据,结果使用SPSS软件进行分析。47%多·酮可湿性粉剂防效最稳定、有效,防效最好。47%多·酮可湿性粉剂,亩用量85 g的防效最稳定,使用最有效、合理药量,可减少用药次数,达到"减肥减药"的效果。

摘要：该文设计了肟菌·戊唑醇、富力库、多菌灵、氰烯菌酯、己唑醇、氰烯己唑醇、甲基硫菌灵、戊唑醇、丙环唑、三唑酮等10种药剂及不同用药次数对小麦赤霉病的防效试验。结果表明:肟菌·戊唑醇对于小麦赤霉病的防效最好,其次是氰烯菌酯;在没有降雨的情况下,防治赤霉病只要选对最佳喷药时机,一次施药就能进行有效的防治。

摘要：在抗病育种中小麦赤霉病感染率是衡量籽粒抗性表型鉴定的重要衡量指标,针对目前小麦赤霉病感染率检测存在检测时间长、硬件成本高以及检测方式破坏植株等问题,设计了一种适用于麦穗籽粒此类小目标检测的深度学习网络模型——MHSA-YOLOv7。通过在原YOLOv7主干网络中融合多头自注意力(Muti-Head Self-Attention,MHSA)机制来提高模型对深层语义特征的提取能力,并使用加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)实现模块间的跨层连接,使该模型能够提取和传递更丰富的特征信息。实验结果表明,MHSA-YOLOv7在小麦单穗赤霉病数据集上达到了90.75%的检测精度,相较于原YOLOv7模型,改进后的算法对于麦穗籽粒此类小目标物体具有更强的特征提取能力,检测精度、召回率、F1值、mAP@0.5以及mAP@0.5∶0.95分别提高了0.33%、1.83%、0.011、1.19%以及0.38%,有效满足了小麦赤霉病感染率的精确检测,为实现小麦植株病害走势的长期观测以及小麦籽粒抗性的准确评估提供了技术支持。

摘要：为明确不同药剂对小麦赤霉病的防治效果,于2016年进行了不同药剂田间药效试验。结果表明,在本试验设计用量水平下,防治适期用药1次,48%甲硫·戊唑醇SC 1500g/hm^2和25%吡唑醚菌酯SC 900g/hm^2对小麦赤霉病具有较好的防治效果,病穗防效和病指防效分别为62.0%、63.0%和65.5%、63.7%;75%戊唑·百菌清WP 1350g/hm^2对小麦赤霉病的防效尚可,病穗防效、病指防效分别为51.0%、53.1%;其他参试药剂对小麦赤霉病的防效一般。

摘要：小麦作为中国最重要的进出口粮食之一,其生产、经济的发展与国家的经济社会稳定以及粮食安全息息相关。小麦赤霉病、白粉病的流行日益频繁,严重地制约了小麦的生产质量。本试验根据小麦赤霉病、白粉病的病原特点、危害症状及综合因素特点,从试验地、作物品种、试验药剂、设计安排、施药方法时间次数等做了一系列选择,探寻科学有效的防治方法,以期降低小麦赤霉病、白粉病的危害程度,实现小麦种植的可持续发展。为评价30%克胜果EC、45%已足水乳剂对小麦赤霉病、白粉病的防治效果和对小麦的安全性,为推广应用提供科学依据,寻找理想的防治药剂,2021年我们开展了该项试验。本试验结果表明,针对小麦白粉病来说,,30%克胜果EC发挥了良好的防治效果,且对小麦生长安全;防治小麦赤霉病建议用45%已足水乳剂在小麦初花期、盛花期两次防治,可有效控制。

摘要：[目的]明确小麦追施氮量和追氮时期与赤霉病发生间的关系。[方法]设计追施氮量和追氮时期2个因素,比较不同追施氮量和追氮时期下小麦赤霉病的发生程度。[结果]不同追施氮量和追氮时期对小麦赤霉病的发病程度有明显影响。在相同的追氮时期下,追施氮量越高小麦赤霉病发病越重。在相同的追氮量下,追施氮肥时期越靠后,小麦赤霉病发病越重。当在拔节期追氮量为138.00 kg/hm^(2)时,小麦赤霉病发生最重。[结论]该研究为小麦赤霉病的防控提供了新思路。