利用无人机激光雷达估算不同作物的生物量和株高

利用无人机激光雷达估算不同作物的生物量和株高

2018年6月至8月,在荷兰瓦赫宁根进行了一项研究:利用无人机-激光雷达(UAV-LiDAR)采集三种不同作物(马铃薯、甜菜和冬小麦)的种植数据,并评估该方法估算作物生物量和株高的性能,植物表型资讯介绍如下:

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利用相机动态监测大田甜菜地上部三维结构并估算生物量

本研究利用低成本相机对大田环境下的20种基因型的甜菜进行三维重建,开发了一套处理流程用于分析甜菜三维点云并提取其表型参数。最后监测了三个时期的甜菜的结构变化,并利用提取的表型参数估计其生物量,植物表型资讯介绍如下:

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基于图像的深度学习对菊花品种进行识别

基于图像的深度学习对菊花品种进行识别

文对如何将深度学习方法应用于菊花品种识别进行了探讨。研究人员提出了基于VGG16和ResNet50两种网络的菊花深度学习模型,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

品种识别是花卉生[……]

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利用非接触式热声传感表征植物根系性状

利用非接触式热声传感表征植物根系性状

本文提出了一种以非侵入、非破坏性的方式进行植物根系性状的高通量表征的新型非接触式热声传感系统,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

测量植物地下性状和土壤状况,如根系生物量、水分分[……]

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用15N示踪剂测定小麦、大麦和黑麦草的深根表型

用15N示踪剂测定小麦、大麦和黑麦草的深根表型

本研究引入15N示踪法检测深根和氮素吸收的基因型变异,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

深根长度是缺水条件下提高作物产量最具潜力的性状之一。目前大多数根系表型测量方法是为实验室[……]

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利用基因型-表型模型描述G×E随时间的变化

利用基因型-表型模型描述G×E随时间的变化

本文提供了一个研究基因型-表型(G2P)建模方法的性能框架,并针对产量以及与产量相关的性状,生成并分析响应面或适应性环境,强调性状的层次组织及其随时间的发展和相互作用,植物表型资讯介绍如下:

 

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利用无人机多角度多光谱成像评估冬小麦氮素营养状况

本研究利用集成五波段相机的无人机(UAV),在7个视图天顶角度(VZAs)(0°、±20°、±40°和±60°)下采集冬小麦三个关键生长阶段的多光谱图像,并从中获取可见光抗大气指数(VARI)、红边叶绿素指数(CIred-edge)、绿带叶[……]

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利用无人机和高光谱成像技术检测番茄靶癍和细菌斑病

本文利用高光谱成像技术(380-1020 nm)在实验室和田间条件下(由无人机采集)检测番茄两种病害,植物表型资讯介绍如下:

作物病害早期准确诊断是减轻作物损失的关键第一步。错误诊断可能会导致管理决策不当,例如选择错误的化学药剂,造成[……]

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成熟油菜品种参数的自动测量方法及装置

成熟油菜品种参数的自动测量方法及装置

本文研究了一种油菜株型参数自动测量系统,通过该系统可以测量油菜初生枝条的数量、位置、分枝角度以及株高、主茎宽、主外消旋体长度、分枝长度等参数,植物表型资讯介绍如下:

 

 

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利用无人机提取田间作物表型性状

利用无人机提取田间作物表型性状

本文开发了一个基于云的应对数据处理挑战平台:PhenoCopter,并演示了该平台如何提取表型特征,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

随着相机和机器人技术的进步,目前能够利用无[……]

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基于模型的高密度小麦作物3D成像表型分析算法

基于模型的高密度小麦作物3D成像表型分析算法

本文通过将基于模型的数据分析技术(包括聚类和数据拟合)应用于从结构激光扫描仪获得的高分辨率3D点云,实现对高密度小麦的高通量表型分析,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

植物表型[……]

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一种快速筛选拟南芥基因型的方法

一种快速筛选拟南芥基因型的方法

本文利用衰减全反射(ATR)-傅里叶变换红外(FTIR)光谱技术,结合单变量和多变量分析,对气相色谱(GC)建立的拟南芥(cer)突变体莲座叶表皮蜡质积累和组成方面的独特变化进行了研究,植物表型资讯介绍如下:

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一种自动计算稻米粒厚的新方法

一种自动计算稻米粒厚的新方法

大米的形状参数在米质评估和表型研究中有着重要的作用,但目前受限于测量过程的困难,大米粒长和粒宽的测量更为普遍,粒厚的测量较少。针对这一问题,武汉大学提出一种基于双目相机和摄影测量的大米厚度参数自动提取算法,利用大米图像中米粒边缘的形状特征计[……]

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利用无人机图像和OBIA技术对橄榄树育种早期的主要结构性状进行高通量量化分析

本文开发了一个基于无人机的在大规模田间条件下提取橄榄树性状的高通量应用系统,植物表型资讯介绍如下:

橄榄园现代化管理需要通过杂交育种计划研究以及更有效的作物管理策略培育出更适合机械化和集约化果园使用的高产以及具有抗生物/非生物胁迫能力[……]

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