科研产出
培养模式对水芹叶片药用成分代谢物的影响
《中国农学通报 》 2023 CSCD
摘要：文章旨在研究传统土壤栽培与综合种养模式栽培条件下水芹叶片中主要代谢物成分差异及各成分间关系，并重点探究其对药用成分代谢物的影响。以水芹为试验材料，利用类靶向代谢组分析技术，通过土壤和水质的指标测定、叶片样本收集、代谢物提取以及质谱检测等方式测定不同栽培模式下水芹的代谢物数目，并对其差异代谢物进行分析。结果表明，不同栽培方式对水芹叶片代谢物具有显著影响，采用养殖基地的网箱浮床种植的水芹在多项有药用价值的代谢物积累上要优于土培水芹，主要涉及黄酮类代谢物、醇类及多元醇类代谢物等，有利于水芹黄酮类物质的提取，可以为今后研究治疗药物或功能产品提供试验材料。
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喀斯特地区石漠化生态修复对土壤生物多样性的影响
《生态学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：我国西南喀斯特地区是具有土层薄和土被不连续等特征的生态脆弱区,人为过度干扰和土地不当利用导致了生境退化甚至石漠化的发生.从"九五"规划到"十三五"规划,为了有效抑制并逆转石漠化趋势,生态修复措施得到普遍的推广应用."十四五"规划进一步提出科学推进石漠化综合治理,提高生态系统自我修复能力和稳定性.从土壤微生物、原生动物、线虫、微节肢动物、蚯蚓和线蚓等方面,综述了喀斯特地区生态修复对土壤生物多样性的影响.研究发现:(1)喀斯特生境细菌和真菌的多样性高于非喀斯特生境,原因是喀斯特具有较高的土壤pH和钙含量;(2)与非喀斯特生境相比,喀斯特生境土壤动物类群数相差不大而个体密度较低;(3)石漠化过程伴随着植被退化,降低了土壤微生物种类和功能多样性,土壤动物的个体密度和类群数也呈现降低趋势;(4)生态修复促进植被正向演替,土壤微生物量和酶类活性逐渐上升,真菌/细菌生物量比值增大,土壤动物个体密度和类群数增加,有利于土壤固碳和生态修复.因此,土壤生物多样性是适合指示喀斯特石漠化的生态修复的生物学指标.研究建议:(1)在传统分类鉴定基础上,结合宏基因组学、宏蛋白质组学和同位素标记等技术,完善生态修复的土壤生物学指标;(2)加强土壤生物多样性在生态修复过程的功能研究;(3)建立长期野外生态试验观测站,从真实时空尺度研究土壤生物多样性对生态修复的响应,以及和地上植被关系.这些研究有助于明确土壤生物多样性的维持机制及其生态系统功能,以促进石漠化的生态修复效果.
关键词： 生态修复 土壤生物多样性 生物学指标 石漠化 真菌 线虫
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基于改进YOLOv4算法的番茄叶部病害识别方法
《江苏农业学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：为快速准确识别自然环境下的番茄叶片病害,提出一种基于改进YOLOv4 算法的轻量化番茄叶部病害识别方法.该方法根据番茄病害特征采用K均值聚类算法调整先验框的维度,并使用宽度因子为 0.25 的Mo-bileNetv1 代替YOLOv4 原有的主干网络CSPDarknet53 进行特征提取,并在特征融合网络PANet中引入深度可分离卷积代替原有的3×3 标准卷积,同时在主干网络的 2 个输出特征层和空间金字塔池化输出层分别嵌入卷积块注意力模块(CBAM),提高模型识别精度.试验结果表明,改进后的模型对 8 类番茄叶片整体检测精准性(mAP)为98.76%,参数量为 12.64 M,传输帧数为 1 s 101.76 帧,相较于原YOLOv4 模型,模型参数量减少 80%,每秒传输帧数比原始YOLOv4 模型提高了130%.
关键词： YOLOv4 MobileNet 轻量化 注意力机制 病害
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兼顾面积属性与不确定性信息的样本点权重调整方法
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：样本点权重调整是遥感分类精度评价中样本点空间分配的关键环节。以北京市顺义区精度评价样本点为例，提出了一种兼顾面积属性与不确定性信息的样本点权重调整方法——模糊调整权重法，用于布设精度评价样本点。首先，构建用于表达不确定性信息的模糊中和指数及其权重，融合模糊中和指数权重和面积权重构建模糊调整权重，并计算各个分层的模糊调整权重结果，完成样本点特征空间分配；其次，设置不同梯度样本点集，结合平均最短距离最小化准则和空间模拟退火算法实现样本点地理空间优化布设；最后，构建权重调整效果评价指标，进行模糊调整权重效果评价，并与其他权重调整方法和未进行权重调整的布点方法进行对比分析。结果表明：顺义区不确定性大、中、小的层模糊调整权重分别为0.45、0.37、0.18,与面积权重相比，不确定性大的层权重显著增加、中层权重稍微增加、小层权重明显降低；5个不同数据集样本点权重调整的精度评价总体精度、相对精度、均方根误差和标准偏差结果分别为69.90%～73.48%、96.28%～99.82%、0.01和0.01;模糊调整权重布点方法评价效果优于面积权重、模糊中和指数权重、不确定性空间分层权重布点方法，以及空间均匀抽样和简单随机抽样方法，样本点权重调整更加准确可靠。设计的模糊调整权重法布设精度评价样本点，能够兼顾面积属性和不确定性信息，又可以避免权重调整过度，提高了各个分层样本点空间分配的合理性。
关键词： 遥感分类 样本点 权重 精度评价 不确定性 空间分层
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基于YOLACT-RFX模型的穴盘甘蓝苗株分割算法
《计算机工程 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：温室作物长势分析是近年来农业信息化领域中的研究热点,目前国内温室多用穴盘育苗的方式,其密集种植的特点和复杂的背景干扰给穴盘苗株的分割识别任务带来挑战.提出一种基于YOLACT-RFX的分割算法实现对穴盘内甘蓝苗株的高精度分割和苗期识别.通过引入递归特征金字塔结构加强甘蓝苗株叶片边缘处的特征提取能力,改进相邻穴盘孔位中相互干扰苗株的分割性能.在递归特征金字塔结构中利用空洞空间金字塔池化结构对尺寸和形状快速变化的甘蓝苗株进行特征识别.最后,融合ResNeXt主干网络提升算法精度,加快模型收敛速度.基于甘蓝苗自建数据集验证所提算法的有效性,实验结果表明,当交并比为0.5时,YOLACT-RFX算法的各类平均精度为84.4%,平均召回率为92.7%,相较于YOLACT算法分别提升了3.6%和3.9%.在同等情况下,分割效果优于MASK-RCNN、SOLO、QueryInst等算法.改进后的YOLACT-RFX算法可实现对不同生长期内甘蓝穴盘苗株的高精度分割,为温室自动化甘蓝苗期管理提供技术基础.
关键词： 分割算法 甘蓝苗株 苗期识别 递归特征金字塔 空洞空间金字塔池化
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农业强国目标下作物育种科技与装备创新:态势、挑战与路径
《科技导报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：剖析了实现农业强国目标对育种科技与装备创新发展的现实需求,分析了作物育种科技与装备发展的成效与趋势.当前中国作物育种科技与装备创新水平已步入跟跑、并跑和领跑并存的新阶段.但是锚定农业强国目标,中国作物育种科技与装备发展距实现种业科技自立自强、种源自主可控,赋能粮食和重要农产品保障能力稳步提升还有较大差距,在种质资源保护与利用、生物育种基础研究、前沿育种核心技术研发、先进适用的育种装备研制、种业企业自主创新等方面均存在短板弱项.提出应从加快构建中国式新型育种创新体系、推动种质资源开放共享和保护利用、攻克育种关键核心技术、加强育种装备研发与应用创新、开展育种创新政策试验等5个维度,全方位推动育种科技与装备创新发展,切实筑牢农业强国建设的根基.
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大葱4-香豆酸辅酶A连接酶基因Af4CL的克隆及表达分析
《农业生物技术学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：4-香豆辅酶A连接酶(4-coumaric acid coenzyme A ligase,4CL)是类黄酮合成途径的一个关键酶,催化羟基香豆酸形成香豆酰辅酶A,香豆酰辅酶A是植物类黄酮生物合成的起始底物.本研究以大葱(Allium fistulosum)为材料,克隆了编码大葱4-香豆酸辅酶A连接酶的基因Af4CL(GenBank NO.OP921007),并进行了生物信息学分析,同时对Af4CL基因进行亚细胞定位和原核表达系统分析;结果显示,Af4CL编码区全长1644 bp,编码547个氨基酸;生物信息学分析表明,Af4CL具有2个保守结构域BoxⅠ和BoxⅡ;进化分析结果表明,大葱Af4CL与大蒜(Allium sativum)As4CL的亲缘关系最近.构建Pro35S:Af4CL-GFP载体,并利用根癌农杆菌(Agrobacterium tumefaciens)介导的烟草(Nicotiana tabacum)叶片瞬时表达系统对Af4CL的定位进行了分析表明,Af4CL定位于细胞膜;利用原核表达系统成功诱导出目的蛋白.本研究为大葱类黄酮代谢的深入研究及类黄酮体外合成提供了参考.
关键词： 大葱 4-香豆酸辅酶A连接酶(4CL) 生物信息学 亚细胞定位 表达分析
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基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源方法研究
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：地理位置与环境因素的不同导致水稻品质存在差异，优质原产地的稻米质优味美，对消费者更有吸引力，因此研究水稻原产地溯源，建立水稻原产地可信溯源系统具有重要意义。传统物联网区块链溯源系统将溯源数据上传至中心化的服务器，再由服务器上传至区块链；这无法很好地利用边缘节点中的资源，还使其易受数据伪造或数据丢失等安全风险的影响。设计了一套基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源模型，依托嵌入式设备的边缘计算能力，对传感器数据实时数据融合并在嵌入式设备上部署区块链。此外，设计边缘计算场景下区块链网络的存储扩展方法和边缘计算工作流程。最后，经过测试分析，查询公开溯源数据的平均时间为45.84 ms,查询隐私溯源数据的平均时间为50.92 ms,边缘节点加密上链的平均时间为1.27 s,边缘多链存储容量消耗为传统单链的18%,能够满足水稻原产地溯源实际的应用需求。
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杏果实风味形成及调控机制研究进展
《果树学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：杏果实风味独特，是北方主要落叶果树中特色最为突出的树种之一。杏果实的风味是决定果实品质好坏的重要因素，其主要由果实中的糖、酸和挥发性芳香物质共同作用。目前，针对杏果实风味的研究主要集中在品种间果实糖酸物质和香气物质的组成类型和含量的差异性等方面。对影响杏果实品质形成的外界因素和调控其形成的关键基因的研究较为薄弱。就近年来与杏果实可溶性糖、有机酸和香气物质合成与代谢相关文献进行了综述，并对未来的研究进行了展望，以期为杏果实风味品质形成研究和杏新种质的创制提供参考。
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基于深度学习网络实现番茄病虫害检测与识别
《中国农业大学学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：为利用计算机或人工智能技术协助番茄病虫害防治，以存在病虫害侵害问题的番茄植株图像为研究对象，针对番茄病虫害目标小而密的特点提出基于Swin Transformer的YOLOX目标检测网络，用于精确定位图像中的病虫害目标，并采用基于经典卷积神经网络构建的旋转不变Fisher判别CNN分类网络，以此提高病虫害分类的准确率。结果表明：1)将测试结果与传统的目标检测模型和分类模型作对比，基于Swin Transformer的YOLOX网络在番茄病虫害测试集上的精确度比Faster R-CNN和SSD分别高了7.9%和9.5%,旋转不变Fisher判别CNN对病虫害类别的识别准确率与AlexNet、VGGNet相比分别提升了8.7%和5.2%;2)与基于Transformer的目标检测模型DETR和近年来新兴的图像分类模型Vision Transformer（ViT）在番茄病虫害测试集上的结果相比较，本研究的检测和分类方法也存在优势，病虫害检测精度和分类准确率分别提高了3.9%和4.3%。此外消融试验也证明了本研究方法改进的有效性。总之，本研究所构建的网络在番茄病虫害的目标检测和分类识别方面的性能优于其他网络，有助于提升番茄病虫害的防治效果，对计算机视觉在农业领域的应用具有重要意义。
关键词： 深度学习 病虫害识别 Swin Transformer Fisher判别 番茄
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