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沿着“昆虫检测”继续探索，共 0 条内容。
Early detection of Pine Shoot Beetle infestations using UAV multispectral data: The YOLOv11n-SAGE framework。Smart Agricultural Technology
该研究将YOLOv11n与SAGE模块结合用于无人机多光谱影像的松墨天牛早期危害识别，关注点在于小目标检测精度与林间复杂背景下的适用边界。
中国农业科学院基因组所（大鹏湾实验室）常贺坦研究员、Bill S.Hansson院士与王桂荣研究员团队联合国内外合作单位，揭示飞蝗借助母传共生细菌实现聚集产卵与卵防御的分子机制。研究锁定关键挥发物2,4,6-三甲基吡啶（2,4,6-TMP），由群居飞蝗卵荚附着的共生细菌释放；该分子还能驱避及毒杀红火蚁、线蚓、步甲等多种土壤蝗卵天敌。团队从82个受体基因中鉴定出两个必需嗅觉受体；敲除任一受体，集群产卵行为随之被破坏。研究构建了"飞蝗宿主—母传共生菌—挥发物—天敌"的多级互作链条，为飞蝗两型分化、蝗灾世代延续与爆发成灾提供全新解释。
草地贪夜蛾是一种具有广泛寄主范围和较强环境适应能力的重大迁飞性农业害虫，可危害玉米、水稻等多种农作物。 近日，中国农业科学院草原研究所联合中国农业科学院深圳农业基因组...
草地贪夜蛾47个UGT基因中29个成簇分布，不同基因簇分别负责寄主适应与杀虫剂耐受，为抗性治理和绿色防控提供新靶点。
综述功能生物多样性、昆虫微生物组与天敌的互作，提出整合式生物防治框架。
Entomopathogenic nematode recent applications in precision agriculture: Methods, challenges, and future perspectives。Journal of Invertebrate Pathology
Dynamic phenotyping of Tenebrio molitor L. beetles for selective breeding using re-identification。Computers and Electronics in Agriculture
该研究用重识别技术对黄粉虫个体进行动态表型追踪，为昆虫选择性育种提供个体级数据采集思路，适用边界限于实验室或规模化养殖场景。
安徽全国科普月主场活动9-5启动，安徽省农科院水稻所举办2026科技成果观摩会暨企业签约转化T香优黄金占新品种。安徽省农科院作为安徽省主要省级农科院，持续聚焦水稻、小麦等主要农作物新品种选育与智慧农业技术集成应用。安徽省第四届农作物转化体性状对比试验合肥收官站9-9~10顺利召开，44份材料参与对比；六区联动146项签约有序推进。安徽省农科院与省农垦集团合作持续深化，合力推动安徽农业新质生产力发展。
2026年8月5日《Frontiers in Plant Science》上线的研究提出PestRefineDet——一种基于深度学习的精准害虫检测与分类框架,将DenseNet-41与RefineDet集成。DenseNet-41作为骨干网络通过密集连接增强特征提取,有效学习细粒度害虫特征,提取的特征由单阶段RefineDet框架处理实现害虫同时定位与分类。该框架在具有挑战性的IP102基准数据集上评估,实现平均精度(mAP@0.5)83.61%,在保持计算效率的同时提供对多种害虫物种的准确定位与可靠分类,为自动化农业害虫监测提供前景广阔的解决方案,有望支持智能和可持续害虫管理应用。
