穗光合测量室 P-Chamber

穗光合测量室 P-Chamber

穗光合测量室P-Chamber 是一种特殊设计的专为稻穗、麦穗、荚果、绿茎、枝条和大型叶片等植物器官(特别是非规则形态器官)的光合和呼吸速率测量使用的气体交换测量室,可以连接到Li-6400等各种型号的光合仪上进行测量。该测量室两面都带有可[……]

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高通量植物光合表型测量仪 LIFT

高通量植物光合表型测量仪 LIFT

高通量植物光合表型测量仪 LIFT是一种可以在3m远处对冠层光合作用进行“遥测”的荧光仪。采用软件控制的激发光源阵列,通过控制脉冲/直流模式控制光合器官的状态,同时记录光系统II中叶绿素天线色素放射出的荧光信号变化过程。测量的荧光瞬变可以使[……]

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高通量植物激光三维扫描测量系统FieldScan

高通量植物激光三维扫描测量系统FieldScan

在现代植物研究与育种中,田间表型是表型组学最亟需发展的领域之一,一直面临着各种挑战。例如从全日照到夜间,温度的巨大变化和降雨等外界环境不仅影响测量技术,同时对植物也可能产生很大的影响。因此,对测量技术来讲,需要设定非常合理的信噪比以准确地获[……]

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台式多光谱植物表型测量系统PlantMonitor

台式多光谱植物表型测量系统PlantMonitor

台式多光谱植物表型测量系统PlantMonitor是一种新型的、功能强大且性价比超高的植物表型测量系统。通过PlantMonitor,只需简单的按一下按钮就可以进行高分辨率多光谱成像。该技术的一个重要创新点在于,通过叶绿素荧光成像可以去除R[……]

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高通量植物叶绿素荧光成像系统PhenoMate

高通量植物叶绿素荧光成像系统PhenoMate

PhenoMate是一款对小型植物自动进行顶部高通量叶绿素荧光高清成像(600万像素像素)测量的系统,配备6种滤光片进行叶绿素荧光成像和反射光谱成像。能够获得用于表型分析的可见光成像、用于光合作用分析的叶绿素荧光成像、在近红外区的NIR反射[……]

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高通量植物根系表型计算机断层扫描系统TuberCT

高通量植物根系表型计算机断层扫描系统TuberCT

植物根系的表型研究非常困难。过去曾采用微根窗法、采样洗涤扫描法、琼脂培养原位观察法、X光单向扫描法等来测量根系的表型。微根窗法能够在土壤中原位测量,但只能观察根窗表面的根;采样洗涤扫描法属于破坏性测量,不能连续观测,且采样会破坏根系在自然界[……]

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高通量植物根系表型微根窗测量系统RhizoTube

高通量植物根系表型微根窗测量系统RhizoTube

植物根系具有固定植物、吸收水分、摄取营养、调节土壤微生物等重要作用,具有重要的研究价值。但由于植物根系埋藏于地下,长期以来缺乏有效的研究工具和研究手段,与地上部研究相比,一直处于落后地位,已经成为植物表型组学研究的瓶颈!传统的研究方法主要采[……]

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高通量植物表型平台

高通量植物表型平台

在“高通量植物表型”没有形成商业化的细分市场之前,著名的温室园艺自动化公司已经在2003年为比利时的CropDesign公司建造了世界上第一套高通量数字化植物表型系统,通量为40 000盆,至今仍在每天运行。如此高通量的一套系统,迄今为止在[……]

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无人机表型测量平台解决方案

无人机表型测量平台解决方案

利用无人机进行田间大尺度植物表型测量是田间表型研究的趋势之一。市面上的无人机和相机类型多样,价格差异巨大。真正成熟的turnkey方案并不多。慧诺瑞德(北京)科技有限公司联合法国HIPHEN和INRA农业遥感和田间表型团队,隆重推出了《无人[……]

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六通道多光谱相机AIRPHEN

六通道多光谱相机AIRPHEN

AIRPHEN多光谱相机是一款设计紧凑、轻便的便携式设备,是农业遥感和田间表型领域泰斗级科学家研发出来的全新利器。功能强大,可调性强,能够根据不同的实验需求设置不同的波长和视野;操作简便,支持无线操控;集成性强,方便整合红外和高精度RGB相[……]

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贴片式日射计Opto leaf

贴片式日射计Opto leaf

传统的照度计或光量子传感器多采用特氟隆传感器,传感器可以为平面状(cosine型)或球状(scalar型)。测量时将传感器放置到需要测量的位点读数即可。这种传感器非常昂贵,当您需要对很多个测量位点同时进行连续监测时,需要购买很多个传感器,这[……]

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900-2型多功能数粒仪

900-2型多功能数粒仪

功能特性

900-2型多功能数粒仪主要用于大批量种子计数,尤其适用于同一批次,需要同时设定多个种子数目的场景。种子组数有1-50个规格可选,每组内可设定总袋数,并可同时设置每一袋的种子数目。配置RS-232数据端口,可用于仪器外接数据[……]

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四旋翼农业无人机GreenCopter

四旋翼农业无人机GreenCopter

在农业和林业的调查测量中,地面设备能够进行精确测量但测量面积小、效率低;卫星遥感能够进行大面积遥测,但精度低。而无人机弥补了地面精准测量和卫星遥测之间空缺。

用于农业和林业的无人机又分为旋翼无人机和固定翼无人机。旋翼无人机测量精度较高[……]

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关于穇子表型组学与基因组学的现状与展望

关于穇子表型组学与基因组学的现状与展望

穇子(Eleusine coracana L. Gaertn)是世界半干旱地区至关重要的粮食和营养安全作物,兼具印度和非洲种质类型的独特特征,植物表型资讯简介如下:

穇子(Eleusine coracana L. Gaertn)是世界[……]

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利用生物刺激剂对干旱胁迫的辣椒植株进行动态生理表型研究

本文介绍了一个高通量功能表型分析系统(HFPS),可以在几种处理下同时、直接测量与其产量相关的生理性状,能够比较植物在动态环境中对不同环境条件的动态反应,植物表型资讯简介如下:

在非生物胁迫下提高作物产量是农业科学界面临的最大挑战之一[……]

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通过改进无人机高度估计在玉米成熟前进行产量预测

通过改进无人机高度估计在玉米成熟前进行产量预测

2017年间,德克萨斯大学试验站 G2F(Genome to Fields)混合试验中利用两个无人机系统(UAS)在三个环境胁迫处理下,每周对玉米实验田进行UAS图像收集,植物表型资讯简介如下:

实验结果显示,高空(120米)固定翼U[……]

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PhénoField®:管理和表征植物非生物胁迫的高通量表型平台

本文将通过2017年的小麦试验数据,重点介绍PhénoField®的生产能力,植物表型资讯简介如下:

为了评估水分亏缺对田间环境的影响,研究人员(或育种人员)必须在非常严格的田间环境中建立大型实验网络。PhénoField®平台是欧盟[……]

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Codelplant:利用回归RGB图像处理的颜色模型对植物图像进行分割

本文提出了一个具有通用性及开源性的方法——Codelplant,可用于生成表征数字图像中特定子集的颜色模型,植物表型资讯简介如下:

近年来,由于成像设备成本的降低、图像分辨率以及处理分析能力的提高,数字图像的颜色分析在植物研究中获得了[……]

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基于CV模型的植物活体气孔自动分割与测量方法

基于CV模型的植物活体气孔自动分割与测量方法

本研究旨在为不同植物活体气孔的全自动分割与测量提供一种通用方法。该方法利用水平集理论和图像处理技术,在通用性等方面都优于现有的基于阈值和骨架的气孔分割和测量方法,植物表型资讯简介如下:

植物气孔主要调节植物内外环境之间的气体交换和水分[……]

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田间作物可视化信息采集系统CropVIEW

田间作物可视化信息采集系统CropVIEW

CropVIEW是一套可视化作物信息采集系统,通过自动成像和远程传输技术,实现对大田农作物图像的自动化采集和传输,从而达到远程作物可视化监测的目的。被采集的图像会自动上传至一个定制化的网络平台,无需任何人为操作,用户可以查看并作更深入的分析[……]

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通过连续地面和空中测量冠层温度重复性评估小麦表型

本文旨在确定小麦CT重复性最高的时间点(在整个季节和一天之内),以指导CT在小麦育种研究中的应用,植物表型资讯简介如下:

红外冠层温度(CT)是气孔导度的公认替代指标,目前已有充分证据表明气孔导度的基因型变异与小麦的籽粒产量有关。本文[……]

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利用下一代人工智能加快气候适应性植物育种

利用下一代人工智能加快气候适应性植物育种

本文介绍了基因组学和表型组学的现状,通过下一代人工智能(AI)实现多组学大数据集成的新方法和挑战,并提出可行的改进途径。植物表型资讯简介如下:

为确保持续的粮食安全、生物量生产和生态系统服务,科学家们迫切需要培育高产且对新气候以及多变[……]

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叶片计数回归的深度神经网络

叶片计数回归的深度神经网络

本文提出一项旨在了解深度神经网络(DNN)如何在回归任务中做出决策的研究,主要探讨了叶片计数这一常见植物表型任务中的深度学习方法。植物表型资讯简介如下:

近年来,深度学习方法在各种计算机视觉应用中的普及和成功不断增加。然而,由于缺乏对[……]

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氮、水胁迫下玉米中期生长相关性状的图像衍生

氮、水胁迫下玉米中期生长相关性状的图像衍生

本研究的重点是在最大水胁迫(反映植物生理特性的性状)和实验结束时(反映植物结构和生物量相关的性状)进行测量。植物表型资讯简介如下:

在受控培养条件下进行表型测量对于获得植物受环境影响的反应机制以及因此在自然田间条件下的性能改善至关重要[……]

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针对整株植物活性氧的活体成像

针对整株植物活性氧的活体成像

本文针对土壤中生长的成熟植株介绍了一种简单、稳健的ROS全植物活体成像方法。植物表型资讯简介如下:

活性氧(ROS)是许多亚细胞、细胞和系统信号的关键调节因子,在植物中作为多种不同激素、生理和发育途径的组成部分发挥作用,并在对不同生物[……]

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基于语义分割的作物检测遥感数据融合

基于语义分割的作物检测遥感数据融合

本文提出了一种融合多遥感图像和卷积神经网络(CNN)进行语义分割的方法,并将其应用于农作物的识别。植物表型资讯简介如下:

数据融合通常是多传感器遥感图像集成环境中的重要过程,其目的是丰富融合过程中传感器所缺乏的特征。这项技术引起许多行[……]

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基于功能建模的叶片分割

基于功能建模的叶片分割

本文提出了一种基于形状的叶片分割方法——该方法利用连续函数对叶片进行分割,并为叶片边缘生成精确轮廓。植物表型资讯简介如下:

近年来,无人机(UAV)逐渐成为田间植物表型数据收集的最新趋势。在高空飞行时,UAV通常只能捕获较低空间分辨率[……]

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基于【植物表型资讯】公众号的表型进展nano综述

基于【植物表型资讯】公众号的表型进展nano综述

南京农业大学硕士研究生孙壮壮利用爬虫技术研究了过去三年里植物表型资讯分享的文章,得出一些非常有意思的结果。植物表型资讯分享如下:

借助python的爬虫(BeautifulSoup)软件包,以植物表型资讯微信公众号近三年分享的文章为对[……]

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length phenotyping与感兴趣点检测

length phenotyping与感兴趣点检测

本文提出了一种基于目标检测、感兴趣点识别和3D测量三个阶段的长度测量通用技术。植物表型资讯简介如下:

植物表型分析是测量植物性状的重要工作。科学家将植物感兴趣点检测的长度定义为“length phenotyping”。最近,低成本RG[……]

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