科研产出
12种竹子的叶表型变异及其与环境因子的关系
《西北林学院学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：为了解不同竹种的叶表型变异特点及其受环境因子的影响,筛选出与抗寒性相关的叶表型性状,选取并测定分布在河南博爱和山东青岛的12种竹子的叶表型性状(长、宽、厚、长/宽、鲜质量、饱和鲜质量和干质量),进行变异分析、主成分分析、性状与环境因子的相关性分析并解析性状间的异速生长关系.结果表明,由博爱引至青岛后(温度降低但降雨量增加),蓉城竹和筠竹的叶表型性状在两地间均无显著性差异(P>0.05);黄秆乌哺鸡竹等8个刚竹属竹种至少有1个叶表型性状显著减小(P<0.05);福建茶秆竹、狭叶青苦竹有多个叶表型性状显著增大(P<0.05).所有竹种叶质量的变异系数>20%,且青岛竹种叶质量的变异系数大于博爱,主成分分析也表明叶质量基本可以反映叶表型性状的全部信息.所有竹种的叶厚与温度因子显著正相关,与降雨量呈显著负相关(P<0.05),表现出了与环境相适应的变异特点.异速生长分析表明,12种竹子引至青岛后,叶厚与叶质量的生长速率增加,且叶质量的生长速率大于叶厚.研究结果表明,相比刚竹属竹种,福建茶秆竹与狭叶青苦竹对温度降低但降雨增加的青岛适应性更强,且叶质量是叶表型变异的主要因子,可作为竹类植物耐寒性的重要评价指标.
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基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型研究
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：在冷链行业集群式发展的背景下,为解决在三文鱼冷链多链协同过程中由于监管数据持续性与碎片化所带来的跨链签名数据传输且真实性验证效率缓慢的问题,设计了基于区块链的三文鱼冷链多链协同监管模型,该模型包括基于聚合签名算法的数据验证与冷链模式监管的方法,该方法在提升跨链监管数据真实性验证效率的同时保证了三文鱼冷链监管的细粒度与完整性.最后,基于以太坊平台实现了三文鱼冷链多链协同监管模型的原型系统.经系统性能测试,在监管性能方面,多链架构监管性能相较于单链架构平均提高17.98%,且随着区块链交易增多,多链架构监管性能优势将更加明显;在真实性验证效率方面,根据验证时间曲线的趋势线斜率分析,传统验证算法的斜率为57.448,而聚合签名算法的斜率为0.553.这表明随着签名数量的增加,聚合签名算法在验证效率方面具有明显的优势;在通信消耗方面,传统签名算法所需要的签名通信量在理论极限值下最多可达到4 875 B,而聚合签名算法所需的签名通信量即使在未压缩的情况下也一直保持在96 B.测试结果表明,在三文鱼冷链场景中,聚合签名与验证的方法在数据批量传输批量验证的条件下具有良好的效率优势,为可信冷链监管、集群式冷链发展提供借鉴与参考.
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基于生成对抗网络和视觉-语义对齐的零样本害虫识别方法
《智慧农业(中英文) 》 2024 CSCD
摘要：[目的/意义]害虫的精准识别对农作物虫害有效防治具有重大意义.然而,当前的害虫图像识别模型都是针对闭集数据构建的模型,难以对训练集中没有出现过的害虫种类(不可见害虫)进行推理,导致在实际应用过程中遇见不可见类别昆虫时误判现象尤为严重.[方法]针对这一问题,提出了一种适用零样本学习(Zero-Shot Learning,ZSL)和广义零样本学习(Generalized Zero-Shot Learning,GZSL)范式的害虫图像识别方法VSA-WGAN,可以实现对可见(训练集中包含的类别)与不可见害虫种类的辨识.该方法基于生成对抗网络(Genera-tive Adversarial Network,GAN)生成伪视觉特征,将零样本害虫识别问题转化为传统监督学习任务,且通过引入对比学习来优化生成器的生成质量,添加视觉-语义对齐模块进一步约束生成器,使其能生成更具判别性的特征.[结果与讨论]在自建的一个适用于零样本学习研究的害虫数据集和几个公开数据集对提出方法进行了评估.其中,在多个公开数据上取得了目前最优结果,相比之前方法最大提升达到2.8%;在自建20类害虫数据集上取得了零样本设置下77.4%的识别精度和广义零样本设置下78.3%的调和精度,相比之前方法分别提升了2.1%和1.2%.[结论]所提方法能有效地将害虫的视觉特征泛化到不可见类,实现害虫的零样本识别,有助于提升害虫识别模型的泛化能力,为农作物新虫害的发现与防治提供帮助.
关键词： 害虫识别 语义知识 图像特征 生成对抗网络 对比学习 广义零样本学习
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乡镇尺度下北京市生态涵养区农业绿色发展评价及限制因素分析
《中国农业大学学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：针对生态涵养区农业绿色发展问题,以北京市生态涵养区为研究对象,将北京生态涵养区110个乡镇作为评价单元,构建农业绿色发展评价指标体系,进行北京市生态涵养区农业绿色发展评价,并采用空间自相关和限制性因素分析方法,对农业绿色发展的空间分布特征和限制性因素进行了分析.结果表明:1)北京市生态涵养区农业绿色发展水平总体水平较高,空间上呈现出北部和西部地区乡镇高于其他区域的特征;2)北京市生态涵养区农业绿色发展在空间上有聚集和相互影响特征,农业绿色发展需要各乡镇协同发展、共同提升;3)各乡镇农业绿色发展的限制因素不同,可以根据农业绿色发展的水平和限制因素有针对性的制定提高乡镇农业绿色发展水平的措施和政策.本研究可以丰富北京市生态涵养区农业绿色发展理论体系以及评价手段,对于指导北京市生态涵养区生态保护下的农业绿色发展有重要意义.
关键词： 农业绿色发展 生态涵养区 空间分析 限制因素 乡镇
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复杂场景下害虫目标检测算法:YOLOv8-Extend
《智慧农业(中英文) 》 2024 CSCD
摘要：[目的/意义]实现复杂的自然环境下农作物害虫的识别检测,改变当前农业生产过程中依赖于专家人工感官识别判定的现状,提升害虫检测效率和准确率具有重要意义.针对农作物害虫目标检测具有目标小、与农作物拟态、检测准确率低、算法推理速度慢等问题,本研究提出一种基于改进YOLOv8的复杂场景下农作物害虫目标检测算法.[方法]首先通过引入GSConv提高模型的感受野,部分Conv更换为轻量化的幻影卷积(Ghost Convo-lution),采用HorBlock捕捉更长期的特征依赖关系,Concat更换为BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)更加丰富的特征融合,使用VoVGSCSP模块提升微小目标检测,同时引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制来强化田间虫害目标特征.然后使用Wise-IoU损失函数更多地关注普通质量样本,提高网络模型的泛化能力和整体性能.之后,对改进后的YOLOv8-Extend模型与YOLOv8原模型、YOLOv5、YOLOv8-GSCONV、YOLOv8-BiFPN、YOLOv8-CBAM进行对比,验证模型检测准确度和精度.最后将模型移植到边缘设备进行推理验证,在实际应用场景中验证模型的有效性.[结果和讨论]YOLOv8-Extend在对比实验中均取得良好的表现,其中与原模型对比实验中,精确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95评价指标分别提升2.6%、3.6%、2.4%和7.2%,表现突出,具有更好的检测效果.改进前后的模型分别运行在边缘计算设备JETSON ORIN NX 16 GB上并通过TensorRT加速相比,mAP@0.5提升4.6%,达到57.6 FPS,满足实时性检测要求.在复杂农业场景中YOLOv8-Extend模型具有更好的适应性,在实际采集数据中微小害虫与生长环境相似的害虫检测方面有明显优势,在困难数据检测方面准确率提高了11.9%.[结论]本研究提出的YOLOv8改进模型有效提高了检测精度和识别率同时保持了较高的运行效率,能够部署在边缘终端计算设备上实现农作物害虫的实时检测,也为其他小目标智能检测和模型结构优化提供参考和帮助.
关键词： YOLOv8 害虫检测 注意力机制 边缘计算 CBAM BiFPN VoVGSCSP GSConv
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黍稷麸皮多糖分离纯化、结构表征及抑菌活性分析
《食品工业科技 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：本研究通过对黍稷麸皮多糖进行分离纯化、结构表征，并研究其抑菌活性，旨在为黍稷加工副产物中营养物质的开发利用提供参考。采用碱提醇沉法提取黍稷麸皮多糖（millet bran polysaccharides,MBP）,DEAE-50、Sephadex G-100柱层析分离纯化，利用HPLC色谱、红外光谱、原子力显微镜、扫描电镜、X-射线衍射等方法对黍稷麸皮多糖结构进行分析。结果表明，MBP分子量为3.479×10~4 Da，单糖组成的摩尔比为甘露糖:鼠李糖:葡萄糖:半乳糖:阿拉伯糖:木糖=0.11:0.13:5.86:0.62:1.00:0.52，是β型吡喃多糖。MBP具有良好的热稳定性，在形态结构方面呈片层状，连接紧密，不具备晶体结构。抑菌实验得出，MBP对金黄色葡萄球菌的最小抑菌浓度为2 mg/mL。综上，从黍稷麸皮中提取得到的多糖MBP具有良好的抑菌能力。
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基于特征光谱参数的叶片和冠层尺度茶多酚含量估算
《光谱学与光谱分析 》 2024 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性，是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法，遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势，但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶园的茶叶为研究对象，对春茶、夏茶和秋茶的叶片与冠层两个尺度的茶多酚含量及对应高光谱数据进行测定，利用标准正态变量变换（SNV）对叶片和冠层的高光谱反射率数据进行预处理；然后，分别采用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权采样算法（CARS）筛选不同生长季节叶片和冠层两个尺度茶多酚的敏感波段；最后，通过偏最小二乘法（PLS）、随机森林（RF）和多元线性回归（MLR）分别构建不同时期的茶多酚含量模型并进行验证。结果表明：（1）茶多酚的含量随着季节推移显著增加，春茶茶多酚含量（15.37%）最低，夏茶茶多酚含量次之（18.29%）,秋茶茶多酚含量（秋茶20.77%）最高；（2）不同敏感波段筛选的茶多酚含量的光谱特征波段主要为2 100～2 200 nm附近、 1 300～1 400 nm附近、红波-红边波段及绿波段；（3）基于春茶、夏茶和秋茶冠层光谱特征构建的茶多酚模型中CARS-PLS、 SPA-MLR和CARS-PLS模型精度最高，建模集R~2分别为0.56、 0.45和0.52, RMSE分别为1.15、 1.68和1.77;验证集R~2分别为0.43、 0.40和0.41, RMSE分别为1.60、 1.91和1.91;基于春茶、夏茶和秋茶冠层叶片光谱特征构建的茶多酚模型中SPA-PLS、 CARS-PLS和SPA-MLR模型精度最高，建模集R~2分别为0.50、 0.42和0.42, RMSE分别为1.25、 1.70和1.66;验证集R~2分别为0.43、 0.36和0.38, RMSE分别为1.44、 1.96和2.49。研究结果表明，基于遥感数据进行不同季节的叶片和冠层两个尺度的茶多酚含量估算是可行的，在大面积实时监测茶品质特征方面具有较大的潜力。
关键词： 茶多酚 高光谱 偏最小二乘法 随机森林 多元线性回归
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基于HTP标记对玉米DH、RIL和BC群体遗传规律的比较分析
《玉米科学 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：以先玉 335 双单倍体(Doubled Haploids,DH)群体、掖 107x昌 7-2重组自交系(Recombined inbred lines,RIL)群体和京724×京92回交1代(Backcross,BC)群体为试材,采用全基因组覆盖的新型区块标记——单倍型标签多态性(haplotype-tag polymorphisms,HTP)标记,从基因型分离比、亲本遗传片段和重组交换3个角度解析DH、RIL、BC群体的遗传规律.结果表明,DH群体虽然偏分离高于BC群体,平均交换频率低于RIL群体,但该群体样本中不存在杂合和外源片段,均为纯合片段;平均亲本遗传片段长度为384个HTP,高于RIL群体;单代上拥有最高的重组交换次数,相较于其他群体,在群体特点和创制成本等方面具有较多优势.
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用于玉米品种真实性鉴定的最优核心SNP位点集的研发
《作物学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：品种真实性是种子质量监测的一个重要指标。为建立准确可靠、快速简便、高通量、低成本的玉米品种真实性鉴定技术,本文利用200个核心SNP位点构建的5816个玉米杂交品种, 3274个自交系的指纹数据,基于遗传算法、品种识别率评估确定了一套高鉴别力的核心SNP位点集,包含96个SNP位点。这96个SNPs全部位于基因内区域,相对均匀分布在10对染色体上。采用上述杂交品种和自交系的指纹数据评估显示这96个位点具有较高多态性和品种区分能力,PIC、MAF、DP平均值分别为0.36、0.40、0.60和0.36、0.39、0.48,对杂交品种、自交系的品种识别率达到99.14%和99.24%。两两样品成对比较结果显示,99.99%的品种间差异位点数目≥3个,杂交品种和自交系中96.74%和95.67%的成对比较差异位点数目集中在30～65个和30～60个。基于221个主推杂交品种的40个SSR位点、96个SNP位点的基因型数据分析结果显示,这2组标记集的鉴定结果具有较高的一致性。综上所述,本研究报道了一套具有位点数量最少、区分能力最强,兼容多平台、适于自动化分型等优点的最优核心SNP集。期望位点集将在玉米品种真实性监测、种子质量控制中得到广泛应用,进而维护玉米种子市场秩序、保障育种者权利以及保护农民利益。
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