高通量田间表型评估藜麦灌溉处理效果

高通量田间表型评估藜麦灌溉处理效果

藜麦(Chenopodium quinoa Willd.)是一种以耐旱、耐盐碱等非生物胁迫而闻名的作物,同时也是一种多功能超级食物——不含麸质,富含蛋白质、维生素、营养素和有益的抗氧化物质,本文旨在利用高通量表型技术评价不同灌溉条件下藜麦品[……]

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测定陆地棉田间株高的多角度遥感技术比较

测定陆地棉田间株高的多角度遥感技术比较

 

本文比较了在一次陆地棉花育种试验中,用于表征陆地棉育种试验植物株高的几个遥感技术,植物表型资讯介绍如下:

植物株高是植物生长的重要形态特征,是鉴定水分和营养缺乏引起植物胁迫的有用指标。虽然株高是一个相对简单的性状,[……]

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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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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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用于植物胁迫表型研究的时空光谱系统框架

用于植物胁迫表型研究的时空光谱系统框架

本研究提出了一个用于植物胁迫表型研究的通用系统框架,植物表型资讯介绍如下:

近年来,高通量表型研究的进展使人们能够在植物生长发育后收集大数据集,利用机器学习算法可以从这些数据集中推断出植物表型性状。然而,在逆境胁迫中仅使用遥感数据推断[……]

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利用无人机遥感机器学习方法对玉米地上生物量进行建模

本文基于使用无人机遥感数据的机器学习方法对玉米地上生物量进行建模,植物表型资讯介绍如下:

地上生物量(AGB)是进行田间调查的基本农艺参数,经常用于指示作物生长状况、农业管理措施效果以及地表上下的固碳能力。传统获取AGB的方法通常采用[……]

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利用低空遥感技术对灌溉胁迫的斑豆进行产量评估

利用低空遥感技术对灌溉胁迫的斑豆进行产量评估

本研究利用地面多光谱图像衍生植被指数(VIs)对受灌溉胁迫的斑豆进行产量评估,植物表型资讯介绍如下:

斑豆是一种广泛食用的豆类作物,占美国豆类生产的42%以上。过去,科学家们对其产量潜力进行定量和定性评估研究十分受限,而当下新兴的遥感[……]

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利用遥感技术检测鳄梨树白腐病

利用遥感技术检测鳄梨树白腐病

本研究采用机器学习方法对成像技术提供的生理参数进行分析,植物表型资讯介绍如下:

白腐病是一种由土壤真菌 Rosellinia necatrix 引起的疾病,是许多木本作物(如鳄梨树Butyrospermum parkii Kotschy)[……]

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基于遥感和计算机应用的植物营养诊断研究进展

基于遥感和计算机应用的植物营养诊断研究进展

本文分析了基于遥感和计算机应用的植物营养诊断研究的进展,植物表型资讯介绍如下:

高光谱遥感、可见光遥感和冠层颜色分析是作物生长和营养快速诊断的重要手段。由于其测量稳定、快速、便捷、无损,同时冠层颜色参数NRI与植物氮营养指数和产量之间[……]

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