低密度下评估稻飞虱智能识别系统的有效性

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稻飞虱长久以来一直是水稻上最重要的迁飞性害虫,其发生为害状况具备隐匿性、突发性和毁灭性的特点。除此之外,稻飞虱分泌物还常招致霉菌滋生,影响水稻光合作用和呼吸作用,影响人们的正常生活的同时还带来了一定的经济损失。稻飞虱主要有褐飞虱、白背飞虱和灰飞虱三种,属同翅目飞虱科。其中,褐飞虱和白背飞虱危害较重。这两种飞虱还分布于日本、越南、老挝等东南亚国家和地区,现在对稻飞虱的预测预报与防治现已经成为全球性的大问题。在我国,现阶段植保工作人员对于稻飞虱的传统田间调查方法主要有以下几种:盘拍法、粘虫板法、粘胶盘法和靶标昆虫拍落水法。由于当前田间调查仍以人工测报为主,所以调查所得结果受人为因素的影响很大。不同的调查人员由于技术水平、实践经验、学历背景、身体素质等多方面的影响,调查结果也会存在不同。而传统田间调查方法具有工作量大、成本高、误差大等不足,已经不能满足中国农业现阶段快速发展的需求,我们迫切需要寻找新的方法来代替传统田间调查方法。中国水稻研究所昆虫组与浙江理工大学共同协作,运用先进的计算机技术研发了一套基于图像的稻飞虱智能识别计数系统,该程序负责对采集的图像进行特征处理、智能识别以及自动计数。本文建立在计算机研究的基础上,在飞虱密度较低时、从室内和田间两个方面评估机器识别技术的可靠性。室内进行接虫实验:水稻品种选用秀水11(常规粳稻)和甬优15(超级稻),设置0.1头/丛、0.3头/丛、0.5头/丛、0.7头/丛、1.0头/丛,5个不同的接虫密度。用传统方法和机器视觉法调查稻飞虱密度。分析结果表明:对秀水11运用盘拍法、粘虫板法、粘胶盘法、靶标昆虫拍落水法、人工计数法以及机器视觉法在上述5种密度下分别进行调查,将调查所得结果进行差异性分析,P值分别为0.827、0.555、0.506、0.278、0.380均大于0.05。说明对于秀水11在各密度条件下,六种调查方法之间互相不存在显著性差异,可以互相替代。因此,机器视觉技术可代替传统方法进行稻飞虱的调查。同样,对甬优15的调查结果进行差异性分析,P值分别为0.767、0.681、0.201、0.264、0.366均大于0.05。说明对于甬优15在各密度条件下,六种调查方法之间不存在显著性差异,可以互相替代。不同的接虫密度不会造成虫量的差异(P=0.133>0.05)。机器视觉技术可代替传统方法进行稻飞虱的调查。田间飞虱种群密度试验:在水稻分蘖期开始分别使用盘拍法、粘虫板法、靶标昆虫拍落水法和粘胶盘法4种传统调查方法与人工计数法、机器视觉技术对秀水11田块和甬优15田块的稻飞虱进行调查,共调查分蘖拔节期、抽穗扬花期和黄熟期三个时期的虫量。调查结果显示:秀水11在水稻分蘖拔节期和抽穗扬花期各方法间存在极显著差异而在黄熟期P值为0.145大于0.05,不存在显著性差异。即在黄熟期时机器视觉技术可代替传统方法进行稻飞虱的调查,在分蘖拔节期和抽穗扬花期,机器视觉技术则不可替代传统方法。同样,对甬优15的调查结果进行差异性分析,我们发现在水稻黄熟期P值为0.315大于0.05。说明对于甬优15在这个水稻生育周期中,机器视觉技术可代替传统方法进行稻飞虱的调查。而在甬优15分蘖拔节期和抽穗扬花期存在极显著差异,机器视觉技术暂不可替代传统方法。
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