利用图像分析实现高通量植物表型

利用图像分析实现高通量植物表型

本文提出了一个多模式、多视角的延时高通量成像系统,通过图像分析得到的表型分类,进一步了解了植物的形态结构和功能过程,植物表型资讯介绍如下:

基因与环境之间复杂的相互作用控制着植物的生物物理特性,表现为可观察的性状,即植物表型,包括植物资源获取、生产性能和产量等因素。高通量自动化图像植物表型分析是指通过对定期采集的图像进行精准分析,实现对植物性状的无损检测和量化。虽然近十年来表型研究备受瞩目,但由于存在包括照明变化、植物轮作和植被遮挡等挑战,从植物图像中提取有意义且可靠的表型数值,特别是考虑其器官组织(如叶、茎、果实和花)仍然是将表型技术进一步转化为遗传学的关键瓶颈。

本文提出了一个多模式、多视角的延时高通量成像系统,通过图像分析得到的表型分类,进一步了解了植物的形态结构和功能过程;随后简要讨论了公开可用的数据集,以鼓励算法开发,并与最先进的方法进行统一比较;此外,文中还概述最先进的图像高通量植物表型分析方法,并为该研究领域的发展提出有待解决的问题。

图2.高通量植物表型分析平台

来源:

Choudhury S D ,Samal A and Awada T.Leveraging Image Analysis for High-Throughput Plant Phenotyping.Front. Plant Sci., 24 April 2019 | https://doi.org/10.3389/fpls.2019.00508

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