检索结果-内蒙古大学图书馆

现代农业装备 2024年第5期45卷 47-52,109页

作者：韩璐宇孟洪兵李文雪张焱姝塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

为提升苹果叶部黑星病识别精度和速度,同时降低模型的参数量,设计了一种基于门控注意机制的轻量化苹果叶部黑星病识别算法。首先基于YOLOv7基线模型,将主干特征提取网络更换为轻量级MobileNetv3网络,降低模型的参数量;其次融合门控注意... 详细信息

为提升苹果叶部黑星病识别精度和速度,同时降低模型的参数量,设计了一种基于门控注意机制的轻量化苹果叶部黑星病识别算法。首先基于YOLOv7基线模型,将主干特征提取网络更换为轻量级MobileNetv3网络,降低模型的参数量;其次融合门控注意机制使模型聚焦于目标兴趣区域,降低背景信息干扰;最后修改YOLOv7基线模型的颈部网络来实现结构的兼容,使其适应MobileNetv3的输出。通过对数据集样本预处理后进行训练,实验结果表明,相于YOLOv7基线模型,改进后的苹果叶部黑星病识别算法精度达到90.28%,增加了2.93个百分点;平均精度达到89.35%,提高了3.63个百分点;召回率R达到92.03%,提升了15.11个百分点;检测速度为52.94 fps,提高了4.3 fps;模型体积为36.8 M,减小了16.7 M。实验表明它可以快速精准地识别苹果黑星病患病叶片,为移动端嵌入式设备快速精准识别该病害提供技术支撑。

关键词： YOLOv7 MobileNetv3网络注意力机制图像识别黑星病

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基于改进的YOLOv5苹果叶部病害识别研究

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北方农业学报 2024年第1期52卷 125-134页

作者：赵兴邬欢欢塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

【目的】提出一种基于改进YOLOv5模型的病害目标检测算法,实现对苹果叶部病害的自动识别,解决YOLOv5检测模型存在的漏检和误检问题。【方法】基于卷积神经网络改进的YOLOv5模型,采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善... 详细信息

【目的】提出一种基于改进YOLOv5模型的病害目标检测算法,实现对苹果叶部病害的自动识别,解决YOLOv5检测模型存在的漏检和误检问题。【方法】基于卷积神经网络改进的YOLOv5模型,采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并加入CBAM模块,使网络能更准确地定位和识别苹果叶部病害,建立一种苹果叶部病害检测的算法模型;使用ATCSP模块和自上而下的特征融合方法来增强模型对多尺度疾病的检测效果,并将该模型与SSD、YOLOv4、YOLOv6和YOLOv7模型进行对比。【结果】改进的YOLOv5检测算法模型显著提高了苹果叶部病害检测的精度,对比原始算法,精度(P)提升了5.1%,达到90.8%;平均精度均值(m AP)提高了1.2%,达到93.4%;模型大小减少21.4 MB。改进后的YOLOV5算法精度比SSD、YOLOv4、YOLOv6和YOLOv7模型分别高11.3、4.4、4.2、3.6个百分点。【结论】提出了一种基于卷积神经网络改进的YOLOv5苹果叶部病害检测模型,改进后的YOLOv5模型检测速度快、准确率高,且模型较小,能够实现对苹果叶部病害的自动识别。

关键词： YOLOv5 苹果叶部病害识别卷积神经网络

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灌溉水矿化度和钠吸附比互作对膜下滴灌棉花生长及产量的影响

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干旱区研究 2024年第12期41卷 2071-2082页

作者：解玉彩刘浩赵丰年张磊赵鑫师卓王兴鹏塔里木大学水利与建筑工程学院新疆阿拉尔843300 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 中国农业科学院农田灌溉研究所/农业农村部作物需水与调控重点开放实验室河南新乡453002 塔里木大学自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

为了缓解水资源供需矛盾,弥补淡水水资源的不足,利用微咸水和咸水灌溉成为了缓解用水危机的重要途径,同时在相同灌溉水矿化度下,灌溉水钠吸附比(SAR)的不同对棉花生长和产量的影响也会不同。因此,为了进一步探讨灌溉水矿化度和钠吸附比... 详细信息

为了缓解水资源供需矛盾,弥补淡水水资源的不足,利用微咸水和咸水灌溉成为了缓解用水危机的重要途径,同时在相同灌溉水矿化度下,灌溉水钠吸附比(SAR)的不同对棉花生长和产量的影响也会不同。因此,为了进一步探讨灌溉水矿化度和钠吸附比对棉花的影响,以棉花为研究对象,设计了3种不同灌溉水矿化度水平,分别为3 g·L^(-1)(T3)、5 g·L^(-1)(T5)和7 g·L^(-1)(T7);每种矿化度设计3种不同钠吸附比(SAR)水平,分别为10(mmol·L^(-1))^(1/2)(S10)、15(mmol·L^(-1))^(1/2)(S15)和20(mmol·L^(-1))^(1/2)(S20),并以当地淡水灌溉作为对照(CK),共10个处理,研究不同灌溉水矿化度和SAR组合对土壤盐分、棉花生长、植株离子积累、产量及水分利用效率的影响。结果表明:土壤盐分随着灌溉水矿化度或SAR的增加而增加,随着土壤深度的增加呈现先增加后降低的趋势;植株Na^(+)含量随着灌溉水矿化度或SAR的增加而增加,二者的交互作用对植株Na^(+)含量有极显著影响;而植株K^(+)含量、K^(+)/Na^(+)和N含量均随着灌溉水矿化度或SAR的增加而降低。株高、茎粗、叶面积指数和干物质量均随着灌溉水矿化度或钠吸附比的增加呈现下降趋势,灌溉水矿化度或钠吸附比极显著地抑制了干物质量的积累。灌溉水矿化度或SAR对单株铃数、单铃重、籽棉产量和耗水量(ET)有极显著影响,灌溉水SAR对水分利用效率(WUE)有极显著影响。与CK处理相比,T3S10的产量和WUE分别增加了3.27%和1.09%,T5S10的产量和WUE分别提高了2.54%和0.47%,T3S15的产量增加了1.18%,说明适度降低灌溉水SAR可以缓解矿化度增加导致棉花减产程度。不同矿化度和SAR灌溉水增加了棉花植株Na^(+)含量,降低了K^(+)和N营养的吸收,增大了K^(+)/Na^(+),所以,棉花株高、茎粗、叶面积和干物质积累量随着灌溉水矿化度或SAR的增加逐渐降低。与CK处理相比,T3S10、T3S15、T5S10处理的单株铃数和单铃重增加。综上,当利用灌溉水矿化度为3 g·L^(-1),SAR<15(mmol·L^(-1))^(1/2)或灌溉水矿化度为5 g·L^(-1),SAR<10(mmol·L^(-1))^(1/2)的咸水进行灌溉时能保证棉花产量不受影响,研究结果可为新疆及其他干旱地区的水资源管理和农业可持续发展提供理论依据和数据支撑。

关键词：棉花灌溉水矿化度钠吸附比干物质积累量产量水分利用效率

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基于高光谱和连续投影算法的棉花叶面积指数估测

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农业机械学报 2022年第S01期53卷 257-262页

作者：张楠楠张晓王城坤李莉白铁成中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 塔里木大学信息工程学院阿拉尔843300 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为实现快速、无损、实时监测不同灌溉处理下棉花植株叶面积指数,借助高光谱遥感技术获取了棉花植株4个生育期的冠层反射率,同时获取每株棉花的叶面积指数,用一阶导数、二阶导数、标准正态变换,多元散射校正、小波分析等光谱预处理方法,... 详细信息

为实现快速、无损、实时监测不同灌溉处理下棉花植株叶面积指数,借助高光谱遥感技术获取了棉花植株4个生育期的冠层反射率,同时获取每株棉花的叶面积指数,用一阶导数、二阶导数、标准正态变换,多元散射校正、小波分析等光谱预处理方法,经过连续投影算法提取特征波段,用偏最小二乘法建立4个生育期(总体)和各生育期的高光谱估算模型。对比6种预处理方法在4个生育期和各生育期建模精度表明,4个生育期(总体)、蕾期、花期、花铃期的小波分解尺度为4、2、8、2,模型分别为CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS、CWT-SPA-PLS、CWT-FD-SPA-PLS时可取得较好的精度;经二阶导数处理后,铃期可取得较好的结果,R^(2)和RPD分别0.973、5.3295,优于其他预处理。试验结果表明,利用预处理方法尤其是小波分析方法得到的光谱信息可有效估测棉花4个生育期(总体)和各生育期的叶面积指数。

关键词：棉花植株叶面积指数高光谱遥感反演模型小波分析连续投影算法

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“以肥调水”缓解干旱对无膜滴灌棉花生理特性和产量的影响

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棉花学报 2024年第1期36卷 14-27页

作者：赵丰年王兴鹏张磊郭远航程国殷姿李明发王洪博塔里木大学水利与建筑工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木大学自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000 新疆生产建设兵团第一师水文水资源管理中心新疆阿拉尔843300

【目的】研究“以肥调水”缓解干旱对南疆无膜滴灌棉花生理生长的调控作用,提高水资源限制条件下棉花产量。【方法】以中棉619为供试材料,设置亏缺灌溉(W1:45 mm)和充分灌溉(W2:54 mm)2种灌水定额,低氮(F1:150 kg·hm^(-2))、中氮(F... 详细信息

【目的】研究“以肥调水”缓解干旱对南疆无膜滴灌棉花生理生长的调控作用,提高水资源限制条件下棉花产量。【方法】以中棉619为供试材料,设置亏缺灌溉(W1:45 mm)和充分灌溉(W2:54 mm)2种灌水定额,低氮(F1:150 kg·hm^(-2))、中氮(F2:225 kg·hm^(-2))和高氮(F3:300 kg·hm^(-2))3个施氮量,分析不同灌水定额和施氮量对棉花生理生长指标和籽棉产量的影响。【结果】灌水定额的增加促进了棉花生长,提高了棉花2年平均叶面积指数(leaf area index,LAI)、叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD值)和净光合速率(net photosynthetic rate,Pn),降低了棉花超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)、过氧化氢酶(catalase,CAT)、过氧化物酶(peroxidase,POD)活性和丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量。随着施氮量的增加,棉花2年平均LAI、SPAD值、抗氧化酶活性和Pn随之增加,MDA含量减少,棉花受水分亏缺的影响减轻。W1处理下施氮量的增加提高了棉花产量,W2处理下随着施氮量的增加棉花产量呈先增后减趋势,在水氮交互作用下,W2F2处理下2年平均产量最高(6821.86 kg·hm^(-2)),其次是W1F3处理(6717.72 kg·hm^(-2))。在优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)分析中,W1F3和W2F2处理的综合评分较为接近,分别为0.57和0.56,并且W1F3和W2F2处理下籽棉产量差异不显著。【结论】亏缺灌溉下增加施氮量可有效缓解干旱对棉花生理性状和籽棉产量的不利影响。推荐南疆无膜滴灌棉田45 mm灌水定额(生育期灌水10次)搭配300 kg·hm^(-2)施氮量作为灌溉和施肥策略,以保障在水资源限制条件下的棉花产量。

关键词：棉花无膜滴灌生理产量以肥调水

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多高度无人机多光谱成像在枣树不同生育期LAI监测中的应用

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江苏农业学报 2024年第11期40卷 2093-2101页

作者：洪国军张灵徐恒喻彩丽黄玉芬范振岐江西科技学院区域发展研究院江西南昌330200 江西科技学院理学教育部江西南昌330200 汕尾职业技术学院海洋学院广东汕尾516600 塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

为了实现枣树叶面积指数(LAI)的快速估算,使用无人机多光谱相机获取新疆阿拉尔垦区枣树3个生育期的冠层无人机影像,并在地面同步测定样本点的LAI值,以180种植被指数为基础构建模型,采用贝叶斯算法中的树结构Parzen估计器(TPE),提取最优... 详细信息

为了实现枣树叶面积指数(LAI)的快速估算,使用无人机多光谱相机获取新疆阿拉尔垦区枣树3个生育期的冠层无人机影像,并在地面同步测定样本点的LAI值,以180种植被指数为基础构建模型,采用贝叶斯算法中的树结构Parzen估计器(TPE),提取最优特征组合并优化模型参数,实现模型性能的全面提升,对比分析各模型(CatBoost、RF、DNN、SVR)对枣树LAI值的监测能力。结果表明,(1)在相同飞行高度下,在坐果期的表现中,4个模型中TPE-CatBoost模型在60 m飞行高度的性能最好,决定系数(R^(2))为0.867 5,均方误差(MSE)为0.005 2;(2)利用空间插值法、TPE-CatBoost模型对枣树LAI进行分析,揭示了整体趋势和精确的局部分布情况。研究提出的TPE-CatBoost模型实现了垦区枣园枣树LAI值的有效监测,为垦区枣园的生长监测提供了有效的技术参考。

关键词：枣树叶面积指数 TPE优化算法 CatBoost 特征优选模型参数选优

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不同灌水定额对2种油莎豆生长、产量及水分利用效率的影响

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灌溉排水学报 2024年第6期43卷 43-51页

作者：殷姿王兴鹏张磊赵丰年李明发王洪博塔里木大学水利与建筑工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木大学自治区教育厅普通高等学校现代农业重点实验室新疆阿拉尔843300 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000 新疆生产建设兵团第一师水文水资源管理中心新疆阿拉尔843300

【目的】探究南疆地区灌水定额对不同品种油莎豆生理生长、产量及水分利用效率的影响,制定科学合理的灌溉制度。【方法】采用河南圆粒(HY)和内蒙古圆粒(NY)2个油莎豆品种,设置W1(18 mm)、W2(27 mm)、W3(36 mm)和W4(45 mm)4个灌水定额,... 详细信息

【目的】探究南疆地区灌水定额对不同品种油莎豆生理生长、产量及水分利用效率的影响,制定科学合理的灌溉制度。【方法】采用河南圆粒(HY)和内蒙古圆粒(NY)2个油莎豆品种,设置W1(18 mm)、W2(27 mm)、W3(36 mm)和W4(45 mm)4个灌水定额,分析土壤储水量、各生育期的株高、分蘖数、光合特性、产量、耗水量和水分利用效率变化。【结果】2个品种油莎豆土壤储水量和耗水量均随灌水定额增大而增加,W4处理储水量和耗水量较W1处理分别增加24.84%、60.57%(HY)和18.46%、55.61%(NY)。HY油莎豆株高、分蘖数、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、叶片蒸腾速率(Tr)和产量均随灌水定额增大呈显著增加趋势(P<0.05),W4处理较W1处理分别增加24.60%、15.11%、28.14%、34.86%、40.49%和13.92%,胞间CO_(2)浓度(Ci)随灌水定额增大呈减小趋势,W1处理较高。而NY油莎豆株高、分蘖数、Pn、Gs、Tr和产量均随灌水定额增大呈先增加后减小趋势,W2处理较W1处理分别增加26.07%、20.26%、19.69%、38.38%、44.92%和20.83%,Ci随灌水定额增大呈先减小后增大趋势,W2处理较低。不同处理油莎豆水分利用效率和灌溉水利用效率均随灌水定额增大呈减小趋势,W1处理显著优于其他处理。主成分分析表明,净光合速率和水分利用效率可作为油莎豆水分和品种筛选的指标。【结论】河南圆粒灌水定额为45 mm,内蒙古圆粒灌水定额为27 mm时更有利于油莎豆的生长,提升产量和水分利用效率。

关键词：油莎豆灌水定额和品种生长生理产量水分利用效率

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苹果内部品质近红外光谱无损检测研究进展

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安徽农学通报 2023年第16期29卷 136-139页

作者：何代弟张晓张楠楠袁新涛马瑞保昊孙武军塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室塔里木大学新疆阿拉尔843300

中国是苹果生产、销售大国,开展苹果内部品质无损检测对增强我国苹果市场竞争力十分重要。近红外光谱可同时检测多种成分,是一种操作简单、成本低廉的无损检测技术,在水果内部品质无损检测中具有巨大的发展潜力。本文介绍了近红外光谱... 详细信息

中国是苹果生产、销售大国,开展苹果内部品质无损检测对增强我国苹果市场竞争力十分重要。近红外光谱可同时检测多种成分,是一种操作简单、成本低廉的无损检测技术,在水果内部品质无损检测中具有巨大的发展潜力。本文介绍了近红外光谱分析技术的原理和优缺点及其在苹果内部品质检测中的应用研究,为近红外光谱分析技术在水果检测中的应用提供参考。

关键词：近红外光谱分析技术无损检测苹果

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红枣期货价格预测方法比较研究

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塔里木大学学报 2024年第3期36卷 107-112页

作者：赵自强张雪宁赵露苗张玉亭何军陈立平塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室塔里木大学新疆阿拉尔843300 塔里木大学现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 阿拉尔市红福天枣业有限公司新疆阿拉尔843300

红枣干果期货交易对稳定国内、尤其是新疆南疆的红枣干果价格发挥了重要的积极作用。开展红枣期货价格预测方法研究,有助于红枣产业利益相关者更好地组织生产、加工和投资管理。本研究采用3种价格预测模型对比分析了不同方法在红枣期货... 详细信息

红枣干果期货交易对稳定国内、尤其是新疆南疆的红枣干果价格发挥了重要的积极作用。开展红枣期货价格预测方法研究,有助于红枣产业利益相关者更好地组织生产、加工和投资管理。本研究采用3种价格预测模型对比分析了不同方法在红枣期货价格预测方面的综合性能差异,包括长短期记忆(LSTM)神经网络模型、支持向量回归(SVR)模型和误差反向传播(BP)神经网络模型。试验结果表明,LSTM价格预测模型在预测精度方面与SVR模型相比,均方根误差(RMSE)值降低了17.4%、平均绝对百分误差(MAPE)值降低了25%;与BP模型相比,RMSE值降低了12.8%、MAPE值降低了33.3%;在年度价格预测方面,LSTM模型取得了更佳的性能表现,尤其在提前5日预测红枣期货价格变动趋势时优势明显。基于LSTM的红枣干果价格预测模型可对红枣期货价格预测发挥辅助决策作用。

关键词：红枣期货价格预测 LSTM神经网络 SVR模型 BP神经网络

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基于改进YOLOv8n的安格斯牛面部识别

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华中农业大学学报 2025年第2期44卷 39-48页

作者：胡立俊李旭李国亮塔里木绿洲农业教育部重点实验室/塔里木大学信息工程学院阿拉尔510642 农业农村部智慧农业技术重点实验室/华中农业大学信息学院武汉430070

为解决安格斯牛独特的黑色毛发导致其面部特征区分困难的问题,采用基于YOLOv8n的改进方法,实现圈养环境中的安格斯牛准确、非接触式的面部识别。首先构建了一个包含200头安格斯牛在不同生长阶段的11 000张面部图像的数据集;其次,引入创... 详细信息

为解决安格斯牛独特的黑色毛发导致其面部特征区分困难的问题,采用基于YOLOv8n的改进方法,实现圈养环境中的安格斯牛准确、非接触式的面部识别。首先构建了一个包含200头安格斯牛在不同生长阶段的11 000张面部图像的数据集;其次,引入创新的增强感受野特征融合模块,该模块增强了模型对关键特征的关注;再次,设计了新型轻量化检测头LPCDH,用于安格斯牛的面部特征识别;最后,采用组泰勒剪枝方法,通过估计神经元的重要性剪除不重要的神经元,从而减少计算成本和内存占用,提升模型的部署效率。试验结果显示,改进后的模型平均识别准确率达到92.6%。与常用的SSD、YOLOv5n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv9t、YOLOv10n、RT-Detr和Mamba-YOLO模型相比,准确率分别提高了11.5、3.8、1.8、1.9、5.1、3.9、3.7和2.4百分点。与原始YOLOv8n模型相比,所设计模型在4折交叉验证中的准确率平均提高了3.1百分点。结果表明,该模型在内存消耗和计算需求方面实现了轻量化,特别适合在移动端和实际应用中的实时识别,可显著提高安格斯牛面部识别的准确率和效率。

关键词：安格斯牛 YOLOv8n 剪枝牛只识别面部检测模型

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