李明
- 作品数：13 被引量：111H指数：5
- 供职机构：北京农业信息技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金北京市优秀人才培养资助更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术经济管理医药卫生更多>>
- 都市农业气象信息服务研究进展被引量：6
- 2020年
- 通过总结文献报道,结合实地访谈等,从学科、技术、产业3个角度,对都市农业气象信息服务进展,包括生产、生活、生态等方面进行了综述。首先介绍了都市农业小气候学、农业信息学、气象信息技术的相关学科与主要团队,然后提出今后应充分利用移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术,再调动大城市强大的科技和资本优势,以都市农业气象服务中心为突破口,形成一个功能主导开放共享的都市农业气象服务合作机制,旨在通过多学科相互协作,研发一批需求引领靶向定位的都市农业气象服务产品,打造一个智慧融合移动互联的都市农业气象服务平台,建成一套学科互补产业协调的都市农业气象服务研发体系。
- 李明王铁王铁杨信廷
- 关键词：气象服务农业
- 温室早春茬黄瓜烟蓟马和瓜型棉蚜发生动态及空间分布被引量：1
- 2019年
- 以"京研迷你2号"黄瓜为试材,以日光温室中烟蓟马和瓜型棉蚜为研究对象,调查了早春茬黄瓜从定植到拉秧期间2种害虫的发生动态及空间分布,以期为黄瓜害虫的有效防治提供科学依据。结果表明:温室日平均温度稳定在20℃以后,烟蓟马与瓜型棉蚜种群数量开始逐渐上升。烟蓟马种群数量呈逻辑斯蒂增长,瓜型棉蚜种群数量呈指数型增长,烟蓟马和瓜型棉蚜在黄瓜上的空间分布型为负二项分布。在日光温室内烟蓟马的分布随时间变化明显;而瓜型棉蚜以温室西部种群数量最大。
- 刘冉纪涛刘慧英许建平李明
- 关键词：日光温室黄瓜烟蓟马
- 日光温室黄瓜霜霉病初侵染阶段关键预测因子的筛选及验证被引量：3
- 2018年
- 温室黄瓜霜霉病的暴发依赖于环境信息和栽培管理措施等多种因素的相互作用,生产上测报依赖各种经验模型,但输入因子种类较多,需要进行简化处理。笔者基于田间调查试验,采用主成分分析的方法,从14组日光温室黄瓜霜霉病初侵染阶段的预测因子中,筛选出了反映湿度综合信息、温度综合信息和温室管理措施的3个主成分,累计贡献率达到80.76%,并结合前人的研究成果构建经验模型。该模型对黄瓜霜霉病初侵染阶段的预测效果较好(R^2=0.94),可为日光温室黄瓜霜霉病的提早防治提供决策参考。
- 纪涛刘慧英许建平柳瑞刘冉李明
- 关键词：黄瓜霜霉病菌预警系统
- 中国农业信息技术发展回顾及展望被引量：12
- 2018年
- 农业信息技术对引领和支撑现代农业发展发挥了重要的作用。文章介绍了农业信息技术的内涵,回顾了国内外农业信息技术发展的4个主要发展阶段,分析了中国农业信息技术发展存在的问题和面临的形势,提出了农业信息技术未来发展重点与发展建议。旨在为促进国内农业信息技术发展提供参考。
- 赵春江杨信廷李斌李明闫华
- 关键词：农业信息技术农业物联网数字农业精准农业智能农业
- 基于机器视觉的设施农业害虫监测技术研究进展与展望被引量：6
- 2017年
- 害虫动态数量的获取是设施农业害虫精准防治的重要基础之一,传统的设施农业害虫监测方法费时费力,难以满足生产实际需求。基于机器视觉的害虫监测技术具有省时省力、智能化等优点,已成为害虫监测领域的研究热点。文章论述了基于机器视觉的设施农业害虫监测技术要点,将基于机器视觉的设施农业害虫监测技术进行分类,综述了基于机器视觉的色诱害虫监测技术、植株害虫监测技术的研究进展,分析了不同种类监测技术的优缺点,对提高设施农业害虫监测效率的解决措施提出了建议。
- 陈梅香刘蒙蒙赵丽温冬梅李文勇柳瑞李明
- 关键词：农业害虫监测技术设施农业机器视觉害虫监测监测方法
- 欧盟植物病虫害综合治理新动向
- 欧盟和全球的农业系统正面临从生产到消费全链条的可持续性挑战,气候变化、病虫害等危及食品和营养安全。"从农场到餐桌"战略是欧洲绿色协议(European Green Deal)成功和实现联合国可持续发展目标(UN sust...
- 李明纪涛刘冉陈晓晖刘凯歌张春昊丁智欢陈思铭杨信廷
- 关键词：IPM昆虫生态学绿色防控
- 不同湿润持续时间及叶片温度对温室黄瓜霜霉病发生的影响被引量：4
- 2019年
- 为探明不同湿润持续时间及叶片温度与黄瓜霜霉病发生的关系,通过观察不同湿润条件下黄瓜霜霉病的初显症时间,计算逐日显症率及累积显症率,并利用热红外成像仪对显症后叶片温度进行连续监测。结果显示,不同湿润持续时间对黄瓜霜霉病的初显症时间、逐日显症率产生影响。叶片湿润持续4 h,黄瓜霜霉病在接种后7.00 d显症;叶片湿润持续12 h,黄瓜霜霉病初显症时间最早,仅为3.25 d。叶片湿润持续时间不同,黄瓜霜霉病初显症时的叶片温度存在显著差异。回归分析表明,初显症时间与最大温差呈显著正相关,与平均温度呈显著负相关。叶片湿润持续4、6 h的病斑出现高峰在显症后第2、3天,逐日显症率分别是37.50%和41.18%,比叶片湿润持续10、12 h的早。显症后期,湿润持续时间4、6、8、10、12 h的病斑累积显症率分别是87.94%、93.71%、90.25%、84.24%和88.36%,差异不显著。表明接种黄瓜霜霉菌Pseudoperonospora cubensis后叶片湿润持续时间越长,潜育期越短,叶片最大温差越小,叶片平均温度越大。
- 温冬梅纪涛陈梅香赵丽杨信廷李明
- 关键词：黄瓜霜霉病
- 果蔬及水产品质量安全追溯技术研究与应用
- 孙传恒吉增涛李明杨信廷王海员邹勇邢斌吴建伟吴志广钱建平李文勇周超薛彬毛颖席吉波
- 研究建立果蔬及水产品质量安全信息化追溯体系，对于提高质量安全水平、确保民众“舌尖上的安全”具有重要的作用和意义，但实际应用中存在追溯编码不统一、信息采集可信度差、质量安全控制能力弱、平台异构性强等问题，该项目在国家863...
- 关键词：
- 自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法被引量：26
- 2018年
- 为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。
- 杨信廷刘蒙蒙许建平赵丽魏书军李文勇陈梅香陈明李明
- 关键词：边缘检测支持向量机
- 考虑日光温室空间异质性的黄瓜叶片湿润时间估算模型研究被引量：2
- 2020年
- 叶片湿润时间(LWD)是植物病害模型的重要输入变量之一,它与许多叶部病原菌的侵染有关,影响病原侵染和发育速率。为了准确地预测日光温室黄瓜病害的发生时间和方位,本研究于2019年3月和9月在北京两个不同类型日光温室内按照棋盘格法设置了9个采样点部署温湿光传感器和目测叶片湿润时间,每隔1 h采集一次温度、湿度、辐射和叶片湿润数据进行定量估算分析。分析结果表明:BP神经网络模型在两个温室的试验条件下获得了相似的准确度(ACC为0.90和0.92),比相对湿度经验模型估算叶片湿润时间的准确度(ACC为0.82和0.84)更高,平均绝对误差MAE分别为1.81和1.61 h,均方根误差RSME分别为2.10和1.87,决定系数R2分别为0.87和0.85;在晴天和多云天气条件下,叶片湿润时间的空间分布总体规律是南部>中部>北部,南面是叶片湿润平均时间(12.17 h/d)最长的区域;由东向西方向上,叶片湿润时间的空间分布总体规律是东部>西部>中部,中部是叶片湿润平均时间(4.83 h/d)最短的区域;雨天的叶片湿润平均时间比晴天和多云长,春季和秋季分别为17.15和17.41 h/d。这些变化和差异对温室黄瓜种群水平方向的叶片湿润时间分布具有重要影响,与大多数高湿性黄瓜病害的发生规律密切相关。本研究为预测温室黄瓜病害分布提供了有价值的参考,对控制病害流行和减少农药使用具有重要意义,提出的区域化分析温室内叶片湿润时间的方法,可以为模拟日光温室叶片湿润时间的空间分布提供参考。
- 刘鉴任爱新刘冉纪涛刘慧英李明
- 关键词：日光温室BP神经网络传感器
