用于分析植物根系结构的低成本表型分析系统

用于分析植物根系结构的低成本表型分析系统

本文提出了一种经济实惠的土壤生长容器(rhizobox)和成像系统,用于研究温室的表型根系发育,植物表型资讯简介如下:

根系生长分析和根系表型分析对加强土生植物的资源获取具有重要意义。然而,由于土壤不透明,根系表型研究仍具有挑战性,需[……]

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水稻三维冠层光合作用模型

水稻三维冠层光合作用模型

本文介绍了3D冠层光合作用模型(3dCAP)的研究进展,并开发了一个高效的3dCAP参数化工作流程,可以预测不同气候条件下水稻不同氮肥处理的日冠层RUE,植物表型资讯简介如下:

在现有的水稻育种方案中通常以株高、叶长、叶宽、叶角、穗型[……]

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结合光谱、结构以及气候特征的无人机水稻生物量估测

结合光谱、结构以及气候特征的无人机水稻生物量估测

传统的水稻生物量估测方法,多是基于光谱信息或者高度信息,而且对不同的生育期需要使用不同的估测模型。武汉大学遥感表型组学杂交水稻精准育种实验室提出了一种将光谱信息和水稻冠层几何结构信息以及种植区域的气候信息结合的生物量估测方法,提高了全生育期[……]

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利用冠层数字图像进行水稻产量评估

利用冠层数字图像进行水稻产量评估

为了快速判断水稻与施氮量及种植密度的相关性,研究人员开发了一种基于数字图像的水稻产量预测与评估的简单模型,植物表型资讯简介如下:

水稻冠层变化与数字图像的红光(R)、绿光(G)和蓝光(B)值参数的变化相关。为了快速判断水稻与施氮量及种[……]

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利用热成像技术自动计算小麦穗数

利用热成像技术自动计算小麦穗数

本文提出了一种利用中高等分辨率手持热像仪获取热像图进行麦穗计数的自动热计数系统,植物表型资讯简介如下:

穗密度是小麦最重要的农艺产量构成之一。因麦穗计数通常在野外条件下人工操作,而导致其耗时且繁琐。此外,经常使用不同的采样技术导致缺乏[……]

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LED红蓝比蔬菜生长和营养特性的影响

LED红蓝比蔬菜生长和营养特性的影响

本研究旨在探讨红蓝比(R:B)对室内罗勒栽培资源利用效率的影响,并将光照生理反应与产量和营养特性的变化联系起来,植物表型资讯简介如下:

与传统的生长系统相比,温室植物栽培可显著提高资源利用效率(土表、水和养分),但光照成本仍然很高。L[……]

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无人机数据与混合像元分析相结合的水稻产量遥感估测

无人机数据与混合像元分析相结合的水稻产量遥感估测

利用遥感手段对水稻产量进行估测时,其精度受水稻生育期的影响。在水稻生育后期,稻穗的出现会对产量的预测形成干扰,造成水稻估产精度的下降。本文提出了一种植被指数和混合像元分析相结合的方法,提高了水稻抽穗期的产量遥感估测精度,植物表型资讯简介如下[……]

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基于三维点云数据的灌木作物冠层尺寸和形状描述方法

基于三维点云数据的灌木作物冠层尺寸和形状描述方法

本研究提出了一种基于三维点云数据的灌木作物冠层尺寸和形状描述方法,植物表型资讯简介如下:

尺寸和形状是重要的灌木作物(例如蓝莓)冠层结构特征,特别是可以用以量化分析灌木作物的可机械化收获程度。目前,尚未有高效准确的方法进行田间灌木作物[……]

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利用无人机多光谱、RGB和热成像技术进行森林遗传试验的表型分析

本研究测试了黑松种群中植被指数和冠层温度的遗传变异,作为冠层结构、叶面积、光合色素、光合效率和水分利用的指标,并评估了植被特性与地上生长的种群间关联性,植物表型资讯介绍如下:

功能性状遗传分化的评估是了解森林物种适应性特征的基础。虽然[……]

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利用植物叶片3D重建进行高通量表型分析

利用植物叶片3D重建进行高通量表型分析

本文提出了一种利用玉米和水稻植物点云来端对端重建体系,植物表型资讯介绍如下:

植物的3D数字成像对于研究人员深入了解植物动态是必不可少的。新兴的高通量植物表型分析技术可捕获植物点云,但目前仍存在缺陷,因此,精准的3D重建已成为当下科学[……]

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分布式植物表型数据集成标准

分布式植物表型数据集成标准

本文讨论了分布式植物表型数据集成标准目前所面临的挑战与解决方案,植物表型资讯介绍如下:

在植物表型数据管理过程中需遵循FAIR原则:findability、accessibility、interoperability and[……]

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基于光流分析和机器学习的植物叶片运动生长预测模型

基于光流分析和机器学习的植物叶片运动生长预测模型

本文着重研究了植物叶片的时间序列运动,使用光流法(OF)分析了莴苣叶片的时间序列运动信息,植物表型资讯介绍如下:

稳定提高生产力是植物生长面临的一个重要问题,为此,科学家们一直致力于研究增长预测方法。植物的投影面积(PA)通常用于生长[……]

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利用机器视觉开发草莓白粉病人造云照明条件检测系统

本研究的目的是开发一种基于机器视觉的草莓白粉病人造云照明条件检测系统,植物表型资讯介绍如下:

草莓在种植过程中一直面临着相当高比例的病害且分布于整个田间,因此对病害进行适当管理十分必要。白粉病是草莓的主要真菌病害之一,可造成约30~7[……]

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不同世代玉米叶面积垂直分布的变化提高了光截获效率

不同世代玉米叶面积垂直分布的变化提高了光截获效率

本研究通过对60个玉米杂交种的分析,测试了育种是否影响与植物结构和光截获有关的一系列性状,植物表型资讯介绍如下:

育种家在育种过程中关注作物产量,从而关注与产量有关的性状。本研究通过对1950-2015年发布的60个玉米杂交种的分析,[……]

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一种提取玉米植株三维点云精确骨架的方法

一种提取玉米植株三维点云精确骨架的方法

本文提出了一种精确的骨架提取方法,以弥补3D点云与玉米植株表型性状预估之间的差距,植物表型资讯介绍如下:

精确、高效地测定植物形态性状对表型研究至关重要。现已有很多方法可以获得高质量的植株3D点云。然而,利用这些3D点云难以准确预估玉[……]

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用于植物成像的激光同步辐射X射线的优化

用于植物成像的激光同步辐射X射线的优化

本研究阐述了可以用于植物成像优化的激光同步加速器X射线源,植物表型资讯介绍如下:

植物的X射线断层扫描成像需要大量的X射线光子、良好的光源稳定性和大的视野。本研究证明了可以为此应用优化激光同步加速器X射线源,其中X射线束是在激光尾波场[……]

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使用随机森林和过采样法对菊花异常花瓣类型分类

使用随机森林和过采样法对菊花异常花瓣类型分类

本文建立了一个用于自动分类菊花花瓣类型的新流程,植物表型资讯介绍如下:

植物表型分析是植物保护和育种的重要研究领域。在所有植物表型中,形态特征是目前最古老但仍然最常用的表型信息,广泛用于种植和栽培。鉴于植物的所有形态表型都是人工或自动捕获[……]

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卷积神经网络如何诊断植物病害

卷积神经网络如何诊断植物病害

本研究使用卷积神经网络应用各种神经元和分层可视化方法,探索了CNN如何诊断植物病害,植物表型资讯介绍如下:

卷积神经网络(CNNs)的深度学习在各种植物疾病的分类方面已取得了巨大成功。然而,目前阐明其推理过程的研究数量有限,使其成为了[……]

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植物表型的过去、现在和未来

植物表型的过去、现在和未来

3月26日,由南京农业大学和《Science》联合创办的《Plant Phenomics》刊发了由德国Julich植物表型中心Roland Pieruschka和Uli Schurr撰写的综述“植物表型的过去、现在和未来(Plant Phe[……]

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利用超高清纹理技术多生育期估算作物AGB

利用超高清纹理技术多生育期估算作物AGB

本研究利用低空无人机获取冬小麦冠层超高清数码影像纹理特征和RGB指数通过单独和组合来估算多生育期冬小麦AGB,植物表型资讯介绍如下:

当利用遥感技术估算多生育期作物地上生物量(AGB)时,有两个原因导致了较晚生育期的AGB被低估:(1[……]

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利用地面高光谱冠层测量模拟卫星反射数据进行产量估算

本文通过对地面高光谱反射(400-1000nm)重新采样来模拟多光谱卫星数据,进行冬小麦籽粒产量和氮素状况的季节性估算,植物表型资讯介绍如下:

遥感可以评估作物的生物量和产量。近端高光谱遥感具有较强的性状探测能力,而相比之下,卫星遥感[……]

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利用植物表型组学开发基因组学的成果

利用植物表型组学开发基因组学的成果

本文重点关注植物表型系统化、快速化、微创化和低成本化的需求,并讨论了其向现代高通量表型的演变、适合于HTP的性状、HTP与基因组学的整合以及利用这些工具进行作物改良的范围,植物表型资讯介绍如下:

目前,农业科学家面临着育种投入响应、广[……]

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RhizoVision Crown:用于根冠表型分析的集成平台

RhizoVision Crown:用于根冠表型分析的集成平台

本文介绍的RhizoVision Crown平台集成了成像装置、图像捕获软件和图像分析软件,这些软件经过优化可以从大量根冠中可靠地提取测量结果,植物表型资讯介绍如下:

通过根冠表型分析测量作物根系的顶部,可用于标记辅助育种、基因定位,[……]

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利用声激活微泡对植物细胞进行3D操作和成像

利用声激活微泡对植物细胞进行3D操作和成像

本文提出了一种利用声波旋转法对不同植物种单个细胞进行成像的方法,植物表型资讯介绍如下:

生物结构的发育和形态发生受单个细胞、组织或生物体的生物化学和机械性质的时空调节控制。因此,研究过程中需要精确控制样本的位置和方向。迄今为止,科学家[……]

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可识别性分析设计用于模拟草本生产和质量建模的表型分析实验

本文针对可识别性分析改进了实验设计,以确保可进行复杂草地模型的产量和质量输出的独立参数估计,植物表型资讯介绍如下:

农业系统模型十分复杂,并且相对于观测数据集往往过度参数化。基于局部敏感性分析的实用可识别性分析已被证明在研究环境模型中[……]

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利用无人机冠层高度模型结合目标检测阈值法量化倒伏率和严重程度

本研究利用运动结构(SFM)技术评估了无人机图像在量化大麦倒伏率和倒伏严重程度方面的潜力,植物表型资讯介绍如下:

无人机以其灵活性和低耗性为精准农业和表型研究开辟了新的局面。传统的倒伏量化需要人工田间观测,消耗大量时间才能完成,而本研[……]

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