【摘 要】
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应用智能孢子捕捉系统对橡胶树白粉病菌孢子进行监测，利用改进YOLOv5x算法自动识别统计捕获的白粉菌孢子图像，弥补需人工识别耗时耗力的不足，提高橡胶树白粉病监测的自动化和智能化水平。选取海南省儋州市3个橡胶树林段进行为期1年的橡胶树白粉病的病情指数调查、气象记录和孢子捕捉，以便携式孢子捕捉器作为参照，改进YOLOv5x算法提高病菌孢子识别精度，分析改良的植物病菌智能孢子捕捉分析系统对橡胶树白粉病监
【机 构】
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热带农林生物灾害绿色防控教育部重点实验室/海南大学植物保护学院
【基金项目】
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海南省院士创新平台科研专项（编号：YSPTZX202018）； 海南省自然科学基金（编号：321RC470）； 国家自然科学基金（编号：31660033）； 海南省研究生创新科研课题（编号：Hys2020-257）；
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应用智能孢子捕捉系统对橡胶树白粉病菌孢子进行监测，利用改进YOLOv5x算法自动识别统计捕获的白粉菌孢子图像，弥补需人工识别耗时耗力的不足，提高橡胶树白粉病监测的自动化和智能化水平。选取海南省儋州市3个橡胶树林段进行为期1年的橡胶树白粉病的病情指数调查、气象记录和孢子捕捉，以便携式孢子捕捉器作为参照，改进YOLOv5x算法提高病菌孢子识别精度，分析改良的植物病菌智能孢子捕捉分析系统对橡胶树白粉病监测效果。利用改进YOLOv5x算法识别植物病菌智能孢子捕捉分析系统监测捕捉的橡胶树白粉病菌孢子，平均识别精度为95.2%,比改进前平均识别精度提高了3.7%,与人工识别结果一致；监测到的孢子数量消长动态变化与病害发生发展趋势一致，校正相关系数R为0.94。改良后的植物病菌智能孢子捕捉分析系统捕捉自动识别的孢子数量动态能反映当地病情，提高了监测效率，将有效节省人力物力，可为橡胶树白粉病预测预报提供数据支撑。
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