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多年生黑麦草生物量的高通量表型分析

多年生黑麦草生物量的高通量表型分析

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-01-31 06:10
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【概要描述】

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多年生黑麦草生物量产量是澳大利亚奶农盈利的一个重要因素,因此其生物量成为植物育种者的首要目标。然而,通过衡量和选择品种获得更高生物量是育种的主要瓶颈,采用传统方法进行生物量估算,不精确、费力且具有破坏性。采用植物表型组学技术进行生物量估算,需要开发、集成和验证基于传感器的数据收集,该数据收集与植物生长特征、地块设计和大小一致,并在整个生长季节进行重复测量,可以减少与数据收集相关的劳动时间和成本。

 

DairyBioBo的系统架构图

 

该工作流程描述了在我们的实验现场试验中创建一个任务,引导DairyBioBot在特定的路径上行驶,并在每两行中行驶

 

本文利用无人地面车辆(UGV)配备地面光探测、测距(LiDAR)传感器和实时动态(RTK)定位系统,开发了一个全自动表型分析平台(DairyBioBot),用于准确有效地测量大型多年生黑麦草的植株体积,作为生物量的代用指标实地试验。从160块地(每块地3行)的、18个试验品种的多年生黑麦草行试验中收集了田间数据。DairyBioBot利用任务规划软件自动捕获高分辨率激光雷达数据和全球定位系统(GPS)记录。使用定制的数据处理管道,从连接到GPS坐标的激光雷达数据生成植物体积估算。在新鲜质量(FM)的基础上,观察到LiDAR植物体积与生物量之间的高度相关性,行水平的决定系数R2=0.71,小区水平的决定系数R2=0.73。这表明LiDAR植物的体积与生物量密切相关,因此证明了DairyBioBot自动平台可用于估算多年生黑麦草的田间生物量。

 

基于120个测量控制点与记录点的位置误差和平均位置误差的计算,对奶牛场机器人的轨迹精度进行了测量

 

18个变种之间的比较,每个变种的所有LiDAR植物体积总和和每个变种的新鲜生物量总和

 

来源:

Nguyen P, Badenhorst P E., Shi F., et al. Design of an Unmanned Ground Vehicle and LiDAR Pipeline for the High-Throughput Phenotyping of Biomass in Perennial Ryegrass. Remote Sens. 2021, 13(1), 20; https://doi.org/10.3390/rs13010020.

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