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分离自八角叶甲的白僵菌菌株鉴定及优良菌株筛选
被引量：
1
1
作者
邹东霞
廖旺姣
黄乃秀
《广西林业科学》
2023年第1期78-84,共7页
为获得对八角叶甲(Oides duporti)具有高致病力的白僵菌(Beauveria spp.)菌株,为利用白僵菌防治八角叶甲提供理论依据,采用组织分离法从感病的八角叶甲幼虫体内分离获得5株白僵菌菌株,测定其菌落直径、产孢量和孢子萌发率,采用浸虫法测...
为获得对八角叶甲(Oides duporti)具有高致病力的白僵菌(Beauveria spp.)菌株,为利用白僵菌防治八角叶甲提供理论依据,采用组织分离法从感病的八角叶甲幼虫体内分离获得5株白僵菌菌株,测定其菌落直径、产孢量和孢子萌发率,采用浸虫法测定5个菌株对八角叶甲的毒力,并结合形态学与分子生物学,对菌株进行鉴定。结果表明,菌落直径最大的为菌株YJ-43;菌株YJ-22的产孢量和孢子萌发率均最高,毒力最强。形态学及rDNA-ITS序列分析结果显示,5个菌株均为球孢白僵菌(B.bassiana)。
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关键词
八角叶甲
毒力测定
球孢白僵菌
鉴定
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职称材料
基于卷积神经网络的油茶害虫生态识别
被引量：
1
2
作者
梁秀豪
杨丽萍
+7 位作者
廖旺姣
黄丽芸
陈健武
阳文林
蒙芳
黄超航
韦维
王国全
《广西林业科学》
2023年第3期361-366,共6页
害虫是影响油茶(Camellia spp.)产量的主要因素之一,对其进行准确识别有助于及时防控,减少损失。目前,油茶害虫识别研究缺少相关的数据集,限制了深度学习技术在油茶害虫识别中的应用。为给在生态环境下准确识别油茶害虫提供1种新范式,...
害虫是影响油茶(Camellia spp.)产量的主要因素之一,对其进行准确识别有助于及时防控,减少损失。目前,油茶害虫识别研究缺少相关的数据集,限制了深度学习技术在油茶害虫识别中的应用。为给在生态环境下准确识别油茶害虫提供1种新范式,构建包含1116张7类害虫的油茶害虫识别图像数据集,采用4种目标检测算法(SSD、YOLOv3、YOLOX和RetinaNet)在该数据集上进行试验。结果表明,IOU阈值为0.5时,SSD的平均精度为93.50%,YOLOX为93.50%,RetinaNet为86.80%,YOLOv3为96.60%;SSD的平均召回率为73.20%,YOLOX为75.10%,RetinaNet为78.00%,YOLOv3为76.80%。综合分析,YOLOv3的检测和分类能力最优。
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关键词
害虫识别
目标检测算法
油茶
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职称材料
题名
分离自八角叶甲的白僵菌菌株鉴定及优良菌株筛选
被引量：
1
1
作者
邹东霞
廖旺姣
黄乃秀
机构
广西壮族自治区
林业
科学研究院
、广西
特色
经济林
培育与
利用
重点
实验室
、广西
林业
有害生物
天敌
繁育
工程技术
研究
中心
出处
《广西林业科学》
2023年第1期78-84,共7页
基金
广西特色经济林培育与利用重点实验室自主课题(JA-20-02-02)
广西重点研发计划项目(桂科AB1850020)。
文摘
为获得对八角叶甲(Oides duporti)具有高致病力的白僵菌(Beauveria spp.)菌株,为利用白僵菌防治八角叶甲提供理论依据,采用组织分离法从感病的八角叶甲幼虫体内分离获得5株白僵菌菌株,测定其菌落直径、产孢量和孢子萌发率,采用浸虫法测定5个菌株对八角叶甲的毒力,并结合形态学与分子生物学,对菌株进行鉴定。结果表明,菌落直径最大的为菌株YJ-43;菌株YJ-22的产孢量和孢子萌发率均最高,毒力最强。形态学及rDNA-ITS序列分析结果显示,5个菌株均为球孢白僵菌(B.bassiana)。
关键词
八角叶甲
毒力测定
球孢白僵菌
鉴定
Keywords
Oides duporti
virulence determination
Beauveria bassiana
identification
分类号
S476.12 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的油茶害虫生态识别
被引量：
1
2
作者
梁秀豪
杨丽萍
廖旺姣
黄丽芸
陈健武
阳文林
蒙芳
黄超航
韦维
王国全
机构
广西壮族自治区林业科学研究院、广西特色经济林培育与利用重点实验室广西林业有害生物天敌繁育工程技术研究中心
浙江师范大学
广西
大学农学院
出处
《广西林业科学》
2023年第3期361-366,共6页
基金
广西林业科技推广示范项目(桂林科研[2022]第17号)
中国—东盟(华为)人工智能创新中心补贴项目(桂数发[2022]20-1-14)。
文摘
害虫是影响油茶(Camellia spp.)产量的主要因素之一,对其进行准确识别有助于及时防控,减少损失。目前,油茶害虫识别研究缺少相关的数据集,限制了深度学习技术在油茶害虫识别中的应用。为给在生态环境下准确识别油茶害虫提供1种新范式,构建包含1116张7类害虫的油茶害虫识别图像数据集,采用4种目标检测算法(SSD、YOLOv3、YOLOX和RetinaNet)在该数据集上进行试验。结果表明,IOU阈值为0.5时,SSD的平均精度为93.50%,YOLOX为93.50%,RetinaNet为86.80%,YOLOv3为96.60%;SSD的平均召回率为73.20%,YOLOX为75.10%,RetinaNet为78.00%,YOLOv3为76.80%。综合分析,YOLOv3的检测和分类能力最优。
关键词
害虫识别
目标检测算法
油茶
Keywords
identification of pests
object detection algorithm
Camellia spp.
分类号
S794.4 [农业科学—林木遗传育种]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分离自八角叶甲的白僵菌菌株鉴定及优良菌株筛选
邹东霞
廖旺姣
黄乃秀
《广西林业科学》
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的油茶害虫生态识别
梁秀豪
杨丽萍
廖旺姣
黄丽芸
陈健武
阳文林
蒙芳
黄超航
韦维
王国全
《广西林业科学》
2023
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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