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植物表型资讯  / Plant Phenotyping Newsletter

在研究中作者发现,与草莓表型相关的18个形态学性状中只有5个是自动化的,所有这些自动化性状都与果实或表型有关。
本研究提出了一种基于无人机高光谱影像的甘蔗估产方法,可以在甘蔗生长早期准确预估甘蔗产量,根据估产结果可以进行甘蔗基因型选择,有助于缩短育种进程、提高育种效率。同时,该结论也为构建高通量甘蔗表型平台提供了技术支撑。
实验结果显示,影像纹理特征比植被指数的估产效果更佳,因此可以替代植被指数成为更有效的大豆估产指标(图1)。此外,使用的五个机器学习算法均表现出较高的估产精度(图2),其中Cubist 和RF的估产精度最高,R2可以达到0.89。
观察方位角(viewing azimuth angle,VAA)模式显示较高的值到左侧和较低的值到右侧的飞行线。本研究中描述的方法很容易复制到其他研究领域和应用。
因此,开发高效的质量相关表型工具至关重要。从这个意义上讲,与籽粒品质性状相关的小麦特征之一是籽粒氮含量,它与籽粒蛋白质含量直接相关,可通过遥感方法进行监测。此外,氮肥与籽粒含氮量(蛋白质)之间的关系在农业可持续发展中起着核心作用。
本研究为农业应用中的目标检测项目选择合适的深度学习工具和适当数量的训练图像提供了有价值的信息。

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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
作物顺式调控模块的深度学习挖掘利用

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植物表型架起从数字农业到智慧农业的桥梁
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发布时间:
2020/12/10
关键词:

专题报道

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