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植物表型资讯  / Plant Phenotyping Newsletter

所提方法的相对DiC频率在-2到+2之间,表明叶数估计的准确性有所提高。因此,与U-Net、SegNet和最先进的方法相比,Xception-style U-Net结合分水岭算法实现了更好的叶数估计。在未来,我们可以用这种方法来估计植物的鲜重,这将有助于提前预测作物产量。
关键根系性状的鉴定可为作物抗生物或非生物胁迫能力的提高提供基础认识。例如,具有更好的土壤勘探潜力、磷素吸收效率、水分利用效率等的作物。
研究结果是由RGB图像和多光谱图像的归一化差异植被指数(NDVI)图开发的杂草图。NDVI值与带有SPAD数据的无人机的相关性很弱。它有一个正数,但不显著。
结果表明,本文提出的测量PH、STLA和STSA的点云图像转换方法适用于不同生育期的玉米和不同品种的玉米。与人工点云测量值高度一致,可替代人工测量。它可以为育种人员提供一个快速、自动、准确的测量玉米PH、STLA和STSA的程序。
根的层析成像通过考虑一步高斯-牛顿(GN)算法的有限元法(FEM)建模进行重建,并在电阻抗和漫反射光学层析成像重建软件(EIDORS)的开源软件上面进行。
NDVI和BBSC都是常用的性状,可以在早期生长阶段测量;我们的研究还表明,NDVI是一个更有用的性状,通过将其纳入多变量模型,可以在田间豌豆育种计划中高精确度地预测谷物产量,特别是在病害试验中。

PhenoTrait论坛  / PhenoTrait Forum

关键根系性状的鉴定可为作物抗生物或非生物胁迫能力的提高提供基础认识。例如,具有更好的土壤勘探潜力、磷素吸收效率、水分利用效率等的作物。

百博智慧大讲堂  / Agri-X Forum

基于近地表遥感的作物高通量光合表型研究,高光效数字化作物表型平台搭建与应用
我国甜辣椒育种的现状如何? 我国甜辣椒育种面临哪些挑战? 未来的发展方向在哪里?
百博智慧大讲堂第155期:基于北斗的农机作业大数据构建及应用
作物表型组学的初步探索与思考
分子技术在玉米DNA指纹库构建及品种鉴定中的研究与应用
大讲堂第149和150期

亚太植物表型国际会议  / Asia-Pacific Plant Phenotyping Conference

慧诺表型实验室  / Huinuo Phenotyping Laboratory

提供植物表型、光合作用等相关的数据测试和分析服务

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发布时间:
2020/12/10
关键词:

专题报道

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