利用3D图像进行作物形态学分析

利用3D图像进行作物形态学分析

本文介绍了一种检测寄生杂草初期的新方法——利用3D图像进行作物形态学分析,植物表型资讯介绍如下:

在寄生初期施用除草剂可以有效地控制向日葵寄生性杂草列当(Orobanche cumana Wallr.)。然而,伴随除草剂的使用,环境问题日益增加,因此,需要采用精确的化学控制方法来专门检测和处理受污染地区。对O.cumana进行这种控制措施的主要挑战在于,它的大部分生命周期发生在土壤表层以下,当嫩枝长出并可见时,对作物的损害是不可逆转的。本文通过假设O.cumana的寄生作用已经影响了寄主植物在土壤表层发育阶段的形态,探讨了早期检测方法。

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图1.成像设置和三维重建

为了验证这一假设,研究人员在45天时间内,每周在花盆中种植受O. cumana感染的向日葵和未受感染的对照植物,并对它们进行成像。利用基于图像的多视角立体重建3D植物模型,推导出模型的形态参数,并将其应用到器官层次。在估计的参数中,高度和第一节间长度是最早确定的感染指标。此外,这两种参数的检测时间都足够早,可以应用于寄生杂草出苗前。

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图2.节间点提取的演示

3D形态建模具有非破坏性的优点,结合市面上的RGB传感器可以在自然光照下使用。因此,本文所提出的方法对特定地点的寄生杂草出苗前管理具有潜在的效用,可作为抗O.cumana向日葵育种项目的表型工具。

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图3.感染的向日葵与对照向日葵的动态关系

来源:

Lati R N, Filin S, Elnashef B and Eizenberg H.3-D Image-Driven Morphological Crop Analysis: A Novel Method for Detection of Sunflower Broomrape Initial Subsoil Parasitism.Sensors 2019, 19(7), 1569; https://doi.org/10.3390/s19071569

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