科研产出
水培环境下的作物养分吸收多参数检测系统研究
《中国农业科技导报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：在水培环境下对植物根系养分吸收的动力学主要利用耗竭曲线和系列含量法进行研究,而依靠人工间隔性的采样过程不但耗费人力而且影响效率.为解决这一问题,利用离子选择电极和图像传感器分别测定植物根系在水培环境下养分吸收时的离子含量和根系表面积,结合Michaelis-Menten方程获得植物动力学特征参数;系统硬件以STM32F407ZGT6微处理器作为主控单元,给出具有精密电化学传感器接口的信号调理与数据采集电路;在上位机系统中完成数据通讯、校准以及建模处理等.经测试表明,溶液校准后不同价态离子的能斯特斜率转换率分别在80%或90%以上;该系统与WinRHIZO获得的根系表面积相比,2组数据的线性相关性为0.97.该系统能够稳定的获取植株全根系的吸收临界浓度(Cmin)、最大吸收速率(Imax)、米氏常数(Km)等特征多参数,可为农作物营养的科学研究及水培环境下的养分吸收监测提供技术支撑.
关键词： 离子选择电极 耗竭曲线法 动力学特征参数 Michaelis-Menten方程 数据采集
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采用组合增强的YOLOX-ViT协同识别温室内番茄花果
《农业工程学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：番茄花果的协同识别是温室生产管理调控的重要决策依据，针对温室番茄栽培密度大，植株遮挡、重叠等因素导致的现有识别算法精度不足问题，该研究提出一种基于级联深度学习的番茄花果协同识别方法，引入图像组合增强与前端ViT分类网络，以提高模型对于小目标与密集图像检测性能。同时，通过先分类识别、再进行目标检测的级联网络，解决了传统检测模型因为图像压缩而导致的小目标模糊、有效信息丢失问题。最后，引入了包括大果和串果在内的不同类型番茄品种数据集，验证了该方法的可行性与有效性。经测试，研究提出的目标检测模型的平均识别率均值（mean average precision,m AP）为92.30%，检测速度为28.46帧/s，其中对小花、成熟番茄和未成熟番茄识别平均准确率分别为87.92%、92.35%和96.62%。通过消融试验表明，与YOLOX、组合增强YOLOX相比，改进后的模型m AP提高了2.38～6.11个百分点，相比于现有YOLOV3、YOLOV4、YOLOV5主流检测模型，m AP提高了16.56～23.30个百分点。可视化结果表明，改进模型实现了对小目标的零漏检和对密集对象的无误检，从而达到了高精度的协同检测目标。研究成果为温室种植环境下的番茄生长识别提供参考。
关键词： 图像识别 深度学习 番茄 级联网络 YOLOX Transformer 协同检测 图像增强
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基于改进的WOA-LSSVM樱桃番茄内部品质检测方法研究
《光谱学与光谱分析 》 2023 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：基于近红外光谱技术与统计方法，提出了一种樱桃番茄内部品质快速、无损检测方法。首先采集样品的近红外光谱，采用多元散射校正（MSC）、 Savitzky-Golay卷积平滑（SG）、 Savitzky-Golay卷积一阶导数(SG 1st)、去趋势化（De-trending）、变量标准化（SNV）5种预处理方法消除光谱干扰，筛选出最佳预处理方法；然后采用连续投影算法（SPA）、稳定性竞争性自适应重加权算法（SCARS）、遗传算法（GA）,以及引入自动有序预测因子选择算法进行改进的遗传算法（IGA）4种特征波长提取方法减少变量冗余，选择最优特征波长提取方法；最后结合回归方法——将冯诺依曼拓扑结构、轮盘赌选择、锦标赛选择和自适应权重与鲸鱼算法相结合来对算法进行改进，采用改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机方法（IWOA-LSSVM）,与基于粒子群算法优化的BP神经网络方法（PSO-BPNN）和基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机方法（WOA-LSSVM）进行对比，分别建立樱桃番茄内部品质含量的预测模型。结果表明：樱桃番茄内部品质中的可溶性固形物（SSC）含量使用De-trending-IGA-IWOA-LSSVM模型效果最佳，其中校正集决定系数和预测集决定系数分别是0.917 2和0.866 7,校正均方根误差和预测均方根误差为0.542 3和0.768 2,预测相对误差达到2.592 9;维生素C（VC）含量使用SG-IGA-IWOA-LSSVM模型预测效果最准确，其中校正集决定系数和预测集决定系数分别为0.857 6和0.821 6,校正均方根误差和预测均方根误差分别是0.661 4和0.634 2,预测相对误差达到2.078 5。以上结果表明，采用近红外光谱技术与统计方法结合可实现对樱桃番茄内部品质的快速无损预测分析。
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宜昌市大气微塑料的分布、呼吸暴露及溯源
《环境科学 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：微塑料作为一种新兴环境污染物备受关注，但大气微塑料的来源和健康危害尚不明晰.为探究宜昌市不同功能区微塑料的分布特征和人体呼吸暴露风险，分析不同地区大气微塑料的可能来源，于2019年10～12月，采集和分析宜昌市16个观测点的大气微塑料样品，并利用HYSPLIT模型模拟大气后向轨迹.结果表明，宜昌市大气微塑料有纤维状、碎片状和薄膜状这3种形状；透明、红色、黑色、绿色、黄色和紫色这6种颜色；尺寸最小的为10.42μm,最大的为4 761.42μm;平均沉降通量为（4 400±474）n·（m~2·d）-1;种类有：聚酯纤维（PET）、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚合物（ABS）、聚酰胺（PA）、橡胶（Rubber）、聚乙烯（PE）、醋酸纤维素（CA）和聚丙烯腈（PAN）这7种.各功能区沉降通量依次为：城市居民区＞农业生产区＞垃圾填埋场＞化工园区＞城镇居民区.人体呼吸暴露风险评估模型表明，城市居民区成人和儿童每天大气微塑料摄入量（EDI）高于城镇居民区.大气后向轨迹模拟表明，宜昌市各区县大气主要受周边地区影响，部分大气微塑料可能来自周边地区的短距离运输.总的来说，宜昌市大气微塑料沉降通量较大，潜在的生态暴露风险较高，各区县部分微塑料可能经由大气短距离传输而来.该结果可为长江中游地区大气微塑料研究提供基础数据支撑，对大气微塑料污染的溯源和健康风险研究具有重要意义.
关键词： 大气微塑料 功能区 分布特征 呼吸暴露 HYSPLIT模型 后向轨迹 来源
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融合注意力机制的开集猪脸识别方法
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题，本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法，可实现开集猪脸图像识别，识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构建了轻量级的特征提取模块（GCDSC）;然后基于高效注意力机制、Ghost卷积和残差网络设计C3ECAGhost模块，提取猪脸图像高层语义特征；最后基于MobileFaceNet网络，融合GCDSC模块、C3ECAGhost模块、SphereFace损失函数和欧氏距离度量方法，构建PigFaceNet模型，实现开集猪脸识别。实验结果表明，GCDSC模块可使模型猪脸识别的准确率提高1.05个百分点，C3ECAGhost模块可将模型准确率进一步提高0.56个百分点。PigFaceNet模型在开集猪脸识别验证中的准确率可达94.28%,比改进前提高1.61个百分点，模型占用存储空间仅为5.44 MB,在提高准确率的同时实现了模型轻量化，可为猪场智慧化养殖提供参考方案。
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基于特征增强的多方位农业问句语义匹配
《西南大学学报(自然科学版) 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：农业问句文本数据具有专业名词多、特征稀疏、语句规范性差等特征，难以深入挖掘句间交互关系.为改善农业相似问句的匹配性能，提出一种基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型.模型通过共享参数的双向长短期记忆网络提取上下文向量，分别引入自注意力机制、多维注意力机制增强农业问句文本语义推断特征和文本距离特征，通过多特征增强聚焦语义特征信息，将增强特征嵌入到多方位匹配函数中，从向量值、方向和元素等角度进行句间相似度对比，以捕获句子多样性特征.从农业问答社区导出农业问答文本数据，人工标注相似问句构建试验数据集.试验结果表明：基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型可以增强文本特征之间的交互，获取更多的关系特征信息，在构建的农业问句数据集上正确率及F1值达95.3%和97.3%,与其他5种问句语义匹配模型相比，效果提升明显.
关键词： 农业问句语义匹配 特征增强 自然语言处理 双向长短期记忆网络 自注意力机制
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辣椒WOX转录因子家族的鉴定、进化与表达分析
《河南农业科学 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：WUSCHEL(WUS)相关的同源异型盒(WOX)转录因子家族是一类植物特异性转录因子,维系植物干细胞动态平衡、茎尖分生组织形成、胚胎发育等重要生命活动.利用生物信息学方法,在遵辣1号辣椒中鉴定到10个WOX基因,命名为CaWUS—CaWOX13.CaWOXs不均等地分布在5条染色体上,被分为3个支系,亚细胞预测全部定位在细胞核上.不同支系间基因数目差异较大,同一支系的成员具有相似的基因结构和保守基序.CaWOX家族启动子包含14种有关植物生长发育、激素调控和逆境胁迫的作用元件,分布最广的为茉莉酸甲酯应答元件(MeJA responsiveness).CaWOX家族内没有发现串联重复和大片段复制,但和拟南芥、番茄存在共线性关系.CaWUS作为关键蛋白,在蛋白质互作网络中承担枢纽作用.CaWOXs的基因表达量具有显著的差异性,部分基因在根、茎以及果实发育过程中具有重要的调控作用.
关键词： 辣椒 WOX家族 转录因子 系统进化 基因表达 共线性分析 蛋白质互作 生物信息学
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基于离散小波技术定量反演冬小麦叶片含水量的研究
《光谱学与光谱分析 》 2023 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：受大田环境的影响,田间采集的冬小麦冠层光谱内含有大量与目标信息无关的噪声,这制约了高光谱数据对冬小麦植株信息的估测能力.为制约噪声信息对光谱信息的影响,探寻提升光谱对冬小麦植株水分供给信息估测能力的方法,通过野外地面实验获取大田冬小麦高光谱数据及其叶片含水量信息,采用离散小波算法处理分析高光谱数据,结合相关性分析算法、偏最小二乘算珐,定量分析 5 类小波基对离散小波算法分离光谱信息的影响规律,离散小波算法在分离可用光谱信息与噪声中的普适规律及小波基对信息分离的影响进行探讨,从而为田间光谱数据的处理与分析提供理论与方法支撑.结果表明:(1)与冬小麦含水量敏感的波段多分布于D1-D5 尺度,且敏感波段在各小波基内的分布区间相对一致,但波段位置与相关强度均存在一定差异,这表明小波基的选择能影响高频信息与冬小麦叶片含水量的相关强度与波段位置.(2)可用的光谱信息与噪声信息均随分解尺度的增加而呈先升后降的规律,噪声信息对高频信息估测能力的干扰强度随尺度的增加而降低,高频信息对冬小麦叶片含水量的估测能力随尺度的增加而降低.(3)模型的精度与稳定性是可用光谱信息与噪声信息综合作用的结果,其中基于meyer小波基的D5 尺度构建的估测模型为最优模型,其建模精度的R2=0.625、RMSE=1.562,验证精度的R2 =0.767、RMSE=1.828.本研究的结论可为基于离散小波算法的光谱处理与分析提供指导,并为受噪声影响较重的光谱信息的处理与分析提供一定参考,同时也可为我国西南、南部等全年水汽含量较高区域内或北方夏季作物叶片含水量的检测提供基础支撑.
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中国荷斯坦奶牛乳尿素氮非营养影响因素及其与泌乳性能的相关性分析
《动物营养学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：本试验旨在揭示中国荷斯坦奶牛乳尿素氮(MUN)浓度非营养影响因素的变化规律及其与泌乳性能的关系,探究非营养因素影响MUN浓度的内在机制.以北京、河北等地的17家奶牛场共24 508头泌乳奶牛的生产性能测定(DHI)报告为研究材料,利用固定模型分析牛场效应、胎次效应、产犊季节、泌乳天数、泌乳季节、产奶量、乳脂率、乳蛋白率、乳糖率和体细胞评分对MUN浓度的影响,并按高(16~27 mg/dL)、正常(10~16 mg/dL)和低(0~16 mg/dL)对MUN浓度进行分组,通过显著性和相关性等多种方法分析非营养影响因素的规律及MUN对泌乳性能的影响.结果表明:1)牛场效应、泌乳季节和泌乳天数是影响MUN浓度的重要非营养影响因素;2)MUN浓度在群体水平上与乳脂率呈极显著正相关(r=0.813,P<0.01),与体细胞评分呈极显著负相关(r=-0.441,P<0.01),且MUN浓度在夏季最低、冬季最高;3)相同乳脂率数据集分析表明,泌乳季节、体细胞评分与MUN浓度并无相关性(r<0.100);4)MUN浓度的变化极显著影响乳蛋白率、乳脂率、校正乳含量及脂蛋比(P<0.01).综上所述,非营养因素的波动导致了 MUN浓度的规律性变化,且泌乳季节、体细胞评分非营养因素通过影响乳脂率进而导致MUN浓度变化,关于乳脂率与MUN浓度的变化机理有待进一步研究.
关键词： 荷斯坦奶牛 乳尿素氮 固定模型 非营养影响因素 泌乳性能
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