【标题】"水稻灯诱害虫数据集（RLPD）"是针对农业生物技术领域的一个专业数据集，它专门收集了与水稻害虫相关的图像信息，以帮助科研人员进行害虫识别、监测以及防治的研究。这个数据集包含了6000多张高质量的图片，这些图片都是在实际的田间环境中通过特定的灯诱装置捕捉到的，能够真实反映害虫在自然状态下的形态特征。 【描述】提到，该数据集涵盖了9种主要的水稻害虫，这意味着研究者可以针对这九种害虫进行深入的学习和分析。这些害虫可能包括但不限于稻飞虱、稻螟虫、稻纵卷叶螟、稻蓟马、稻象甲、稻水蝇等常见的水稻病虫害。每张图片都经过精心标注，指明了害虫在图像中的位置，这种目标检测标签对于机器学习和深度学习算法的训练至关重要。这些标签使得模型能够理解并学习害虫的形态特征，从而在未来实现自动化的害虫识别系统。 在研究生研究期间创建这样的数据集是一项重要的工作，它不仅是个人学术成就的体现，也是对整个科研社区的贡献。这样的数据集可以用于多个研究方向，比如计算机视觉中的目标检测算法优化，农业生态学中的害虫行为研究，甚至可以辅助开发精准农业技术，如智能农业无人机的自动监测系统。 【标签】"数据集"表明这是一个专门用于科研的数据集合，它为研究人员提供了一个基准，可以用来训练和评估他们的算法性能。数据集的质量和多样性对于模型的准确性和泛化能力有着直接影响，因此RLPD的广泛多样性和精确标注使其成为此类研究的理想资源。 【压缩包子文件的文件名称列表】"LTPD(1)"可能是数据集的主要文件，其中可能包含了所有的图像数据以及对应的元数据，如害虫类别、捕获日期、地理位置等信息。这些信息对于理解害虫的分布、活动模式以及它们对环境的响应具有重要价值。 "水稻灯诱害虫数据集（RLPD）"是一个宝贵的科研资源，它将促进农业生物技术、计算机视觉和精准农业等多个领域的交叉研究，推动害虫智能识别技术的发展，并最终有助于提高水稻的产量和质量，保障全球粮食安全。

数据来源 Google Earth Engine云计算平台，Sentinel-2遥感影像 数据产生或加工方法 首先基于Google Earth Engine云计算平台和Sentinel-2遥感影像构建了多维时间序列分类特征集；结合地面调查和Collect Earth、历史时期谷歌高清影像和目视解译的方法收集大量的地面样本点；然后利用随机森林模型、特征优选算法，自2017年起逐年绘制作物类型分布图；最后，利用历史时期的分类模型和分类器迁移思想，实现无样本年份农作物信息提取。 数据空间投影 Projected Coordinate System：WGS_1984 _UTM_Zone_51N Geographic Coordinate System：WGS_1984

水稻矮缩病毒非结构蛋白Pns6是病毒的复制因子，陈倩，张玲华，水稻矮缩病毒（Rice dwarf virus, RDV）主要由黑尾叶蝉以持久增殖型方式传播。RDV编码的3个非结构蛋白Pns6、Pns11和Pns12是病毒在介体细胞内侵

水稻染色体片段代换系苗期耐冷评价及主效位点qSCT11效应验证，凡凯，袁志阳，水稻是我国种植面积第二大粮食作物。低温是水稻生产中主要灾害，全球每年有1500万公顷水稻在生育阶段遭受冷害，给粮食产量造成巨�

水稻灌溉的最大限制因素是水和氮。 有效的水和氮管理对于灌溉水稻种植系统中的可持续水稻生产仍然至关重要。 由于全球人口的快速增长和气候变化，未来的水稻生产将在很大程度上取决于制定有效利用水和氮的战略和实践。 因此，该研究着手评估在各种氮和水管理方法下灌溉水稻的农艺，水生产率和经济分析。 为了达到既定目标，2015和2016年的作物季节在加蓬大学土壤与灌溉研究中心进行了田间和盆栽试验。 田间试验采用分块样地设计，以水管理处理为主样，以氮肥作为子样处理。 盆实验以五次重复的随机完整块设计进行。 水管理方法是： 连续浸水（SC），干湿土壤状况（AWD）和潮湿土壤状况（MC）。 氮肥施用率； 没有氮肥（N0），60千克氮/公顷（N1）和90千克氮/公顷（N2）。 记录了诸如水稻的产量和产量参数，用水，水生产率，成本和收益之类的数据。 从盆栽和田间试验获得的结果表明，AWD和SC的水稻单产均等，而MC处理的水稻单产低。 使用氮肥，单产为90 kg N / ha时观察到更高的产量。 90 kg N / ha淹没的交互作用产生最高的谷物产量。 氮肥对用水和水生产率的影响依次为N2> N1> N0，而水

2013年在阿肯色州派恩布拉夫测试了35个新杂种的产量和农艺性状。这些杂种由7个雌性不育系UP-1s，UP-3s，100s，101s，105s，111s和113A和5培育而成。雄性父系恢复系PB2，PB5，PB12，PB13和PB18。 在水稻生产中很受欢迎的近交品种弗朗西斯（Francis）被用作支票（CK）。 结果表明，10个杂种的产量比CKFrancis高20.3％-31.7％。 其他18个杂种的产量比CK高10.1％-19.4％，其余杂种的产量比CK高2.5％-9.2％。 杂交UP-3s / PB5的最高产量为12,983.8 kg /公顷，超支率为31.7％。 杂交UP-3s / PB18和115A / PB18的产量为12,333.7公斤/公顷，超支25％。 杂交UP-1s / PB12的产量为12,324.6 kg //公顷，超支24.9％。 不育系UP-3s，113A，105s和101s具有良好的可组合性，其杂种的平均谷物产量分别比CK高出21.5％，20.34％，17.2％和16.2％。 恢复系PB18，PB5和PB12具有良好的可组合性，其杂种的平均谷物产量分别比C

水稻品种产量影响因子浅析，季彪俊，陈启锋，利用主成分分析法和回归分析法分析影响水稻区试品种产量的因子，结果表明，影响产量的主成分因子分别是热量、海拔-雨量、穗重和�

DeepLabv3+水稻稻穗语义分割模型在Pytorch当中的实现 ### 目录 1. [性能情况 Performance](#性能情况) 2. [所需环境 Environment](#所需环境) 3. [注意事项 Attention](#注意事项) 4. [文件下载 Download](#文件下载) 5. [训练步骤 How2train](#训练步骤) 6. [预测步骤 How2predict](#预测步骤) 7. [评估步骤 miou](#评估步骤) 8. [参考资料 Reference](#Reference) ### 所需环境 torch==1.2.0 ### 注意事项 代码中的deeplab_mobilenetv2.pth和deeplab_xception.pth是基于VOC拓展数据集训练的。训练和预测时注意修改backbone。 ### 训练步骤 #### a、训练voc数据集 1、将我提供的voc数据集放入VOCdevkit中（无需运行voc_annotation.py）。 有问题请关注私聊，包此代码的答疑服务，基本秒回，不满意加球球包退款，可接受定制服务

KNOX基因家族编码在植物发育和生理过程中具有多种功能的转录调节因子。 在这项研究中，对白杨（Populustrichocarpa）和水稻（Oryza sativa L. ssp。japonica）的KNOX基因进行了全基因组比较分析。 通过综合计算分析，考虑到基因结构，系统发育和保守基序，分别在杨树和水稻中鉴定出15和13个KNOX基因。 将这些KNOX基因进一步分为3组。 杨树基因POPTR_0012s04040和水稻基因LOC_Os03g47042和LOC_Os03g47022与KNATM一起被归类为一组新的无同源框域的KNOX基因，它们在植物发育和多能性中发挥着潜在的作用。 单子叶植物（大米）中KNATM同源物的鉴定为在KNOX系统发育中提出将MENOX基因与HOMEOBOX基因进行古老改组提供了有力支持。 利用亚细胞定位信息，GO（基因本体论）和表达谱分析，提出了水稻和杨树中的KNOX基因的功能与拟南芥中的成员相似。 我们的观察结果可能为将来水稻和杨树中KNOX基因的功能分析奠定基础，从而揭示它们在细胞多能性中的生物学作用。

农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。 农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。 农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。