基于计算机视觉和机器学习的大豆根系表型分析pipeline

基于计算机视觉和机器学习的大豆根系表型分析pipeline

本文开发了一个可移动、低成本、高分辨率的根系表型系统,该系统由计算机视觉成像平台和基于ML的分割方法组成,通过基于图像的性状处理和分析获得大量根系样本,从而建立一个无缝、端到端pipeline,植物表型资讯如下。

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海外华人谈Phenome 2020之爱荷华州立大学盖倞尧

海外华人谈Phenome 2020之爱荷华州立大学盖倞尧

受疫情影响,上周举行的美国植物表型会议Phenome 2020并没有来自中国大陆的代表。Phenome会议历来是国际植物表型圈最棒的会议之一,为了更好的与国内植物表型圈同仁分享会议进展,我们邀请到几位海外华人代表谈一下他们的参会感想。今天来[……]

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小麦早期选择周期的高通量表型分析

小麦早期选择周期的高通量表型分析

本文旨在比较无人机(UAV)和陆地遥感在早期选择周期中评估每个选择小区中不同行数小麦基因型谷物产量的性能,植物表型资讯如下。

 

 

 

加强植物育种以确保全球粮食安全需要新技术[……]

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表型分析:为育种家打开了解植物的新窗口

表型分析:为育种家打开了解植物的新窗口

本文涵盖了种子、芽和根性状在受控环境以及田间环境中的最新表型研究,植物表型资讯如下。

 

 

 

植物表型可以对植物结构、功能以及与环境的相互作用进行无损量化。高通量表型能够测量[……]

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基于深度学习的表征植物病害新视角

基于深度学习的表征植物病害新视角

近年来,研究人员提出了通过基于深度学习的现代自动图像识别系统来改进现有的植物病害早期检测程序。本文对这些方法进行了详细研究,特别是基于卷积神经网络的方法,植物表型资讯如下。

 

 

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海外华人谈Phenome 2020之爱荷华州立大学郑子豪

海外华人谈Phenome 2020之爱荷华州立大学郑子豪

受疫情影响,上周举行的美国植物表型会议Phenome 2020并没有来自中国大陆的代表。Phenome会议历来是国际植物表型圈最棒的会议之一,为了更好的与国内植物表型圈同仁分享会议进展,我们邀请到几位海外华人代表谈一下他们的参会感想。今天来[……]

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利用根系表型系统分析小麦幼苗根系发育

利用根系表型系统分析小麦幼苗根系发育

本文建立了一个根系表型分析平台,以34个小麦品种为材料,对其RSA进行了分析,植物表型资讯如下。

 

 

 

根系结构是植物的重要组成部分,根据对基因型/环境影响的反应,物种间/[……]

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PhenoMate入驻纽约古根海姆博物馆《乡村,未来》展览

PhenoMate入驻纽约古根海姆博物馆《乡村,未来》展览

2月20日,由雷姆·库哈斯(Rem Koolhaas)策划的最新展览《乡村,未来》(COUNTRYSIDE, THE FUTURE)于2月20日正式开始在纽约古根海姆博物馆展出。本次展览由古根海姆博物馆、库哈斯、大都会建筑事务所智囊团(AM[……]

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利用近端高光谱成像快速筛选光合参数

利用近端高光谱成像快速筛选光合参数

本文介绍了一种用于量化光合参数和色素含量的小区级筛选工具,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

目前,测量光合作用的方法或耗时费力或具有破坏性,因此减慢了筛选高光合能力种质资源的研[……]

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提高C3谷物产量和稳定性的新途径:探索穗光合作用

提高C3谷物产量和稳定性的新途径:探索穗光合作用

这篇综述概述了穗的一些特性,这些特性使其比旗叶更好地适应籽粒灌浆,并修正了其潜在的代谢和分子特征,这些特征值得进一步研究以作为改进谷物的目标,植物表型资讯介绍如下:

 

 

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利用多光谱图像监测植株施肥状态

利用多光谱图像监测植株施肥状态

本文开发了一种在番茄植株早期阶段监测其有机肥施用状况的作物监测系统,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

本文开发了一种在番茄植株早期阶段监测其有机肥施用状况的作物监测系统。该系统[……]

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用于植物表型研究的云架构

用于植物表型研究的云架构

本文提出了一种解决方案,将基于Apache Druid构建的Lambda架构与基于Apache Mesos的托管平台相结合,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

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利用产生的病变进行植物病害分类的数据增强

利用产生的病变进行植物病害分类的数据增强

本文提出了一种生成完整植物损伤叶片图像的方法,以提高分类网络的识别精度,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

近年来,深度学习在植物损伤识别方面显示出良好的应用前景。然而,深度学习[……]

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利用高光谱成像技术检测葡萄白粉病

利用高光谱成像技术检测葡萄白粉病

本文对高光谱成像(HSI)技术检测葡萄白粉病的潜力进行了评估,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

 

葡萄白粉病是一种世界性的葡萄病害,严重影响了葡萄的产量和品质[……]

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利用图像目标识别技术提高红三叶草生物量

利用图像目标识别技术提高红三叶草生物量

为了估算三叶草的生物量,本文利用机器学习对第二个神经网络进行训练,然后计算从植物分类神经网络中识别出的红三叶草植株的单株叶片数,植物表型资讯介绍如下:

 

 

 

在饲用豆科植物[……]

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利用CT技术筛选小麦抗逆性

利用CT技术筛选小麦抗逆性

本文采用x射线计算机层析技术,对203份不同小麦材料进行了分析,植物表型资讯介绍如下:

 

提高小麦的非生物抗逆性需要对其籽粒重、粒数、单粒重等产量成分进行大规模筛选,这是一项非常繁琐的工作。另外种子形态的详细分析不仅[……]

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玉米G2F项目2014-2017年数据库

玉米G2F项目2014-2017年数据库

玉米基因组到田间计划(G2F)旨在通过开发灵活、分布式的基础设施来解决新出现的问题,从而应对有效和可持续地为不断增长的世界人口提供粮食这一挑战。本文涵盖2014-2017年公开发布的数据集,植物表型资讯介绍如下:

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利用快速地面真实法实现植物茎段分割

利用快速地面真实法实现植物茎段分割

本来提出了一种基于控制点的地面真值法,能够实现快速植株茎秆分割,植物表型资讯介绍如下。

 

 

 

准确的表型分析对于理解植物对环境胁迫的反应至关重要。应用植物形态分析对精确量化[……]

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利用高光谱成像技术监测玉米基因型和生长状况

利用高光谱成像技术监测玉米基因型和生长状况

为了应对形态引起的反射率分布的变化,本文介绍了一种将最长叶片从中心到叶尖分成10部分的方法,植物表型资讯介绍如下。

 

 

 

人们对利用高光谱成像记录植物物种、基因型或生长条件[……]

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育种友好表型

育种友好表型

本文介绍了三个主要领域中表型的“育种友好性”,植物表型资讯介绍如下。

 

 

 

如今,“表型”一词可以帮助实现人们对无人机或phenocart跨越整个研究区域快速收集各种性状的[……]

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