植物高光谱图像评估和处理技术流程


发布时间:

2020-09-26

来源:

植物表型资讯

作者:

PhenoTrait

在植物表型领域,高光谱相机已得到广泛应用(例如,作为常规设备在温室高通量实验中使用)。然而,所使用的工作流程因相机、植物、用户体验和测量设置不同而有所差异。

 

对植物测得光谱的影响

 

该综述介绍了在温室和实验室尺度上评估和处理高光谱植物数据的一般工作流程。为了详细描述可能的误差源,本文针对克服这些误差的可能性进行了全面的文献综述。首先对植物高光谱数据的处理流程(包括硬件传感器校准、克服传感器误差的软件处理步骤以及机器学习的准备工作)进行了详细阐述。然后,对从光谱超立方体中提取的植物性状进行分类,以规范描述植物表型中高光谱性状时使用的术语。另外,本文引入了一种科学的数据透视图,涵盖了冠层信息、单个器官信息、植物发育信息以及光谱和三维测量设备的综合特征。

 

常见的HSI技术概述

 

高光谱工作流程的一般化

 

综上所述,本文提供了在温室和实验室尺度的生物学研究中实现高光谱成像的结构化概述。根据工作流程的计量级别和处理复杂性,对工作流程进行了分类,定义了特征级量表。

 

一般特征可视化

 

来源

Paulus S, Mahlein A-k. Technical workflows for hyperspectral plant image assessment and processing on the greenhouse and laboratory scale. GigaScience. https://doi.org/10.1093/gigascience/giaa090.

推荐新闻

石时之约|韩志国:透过表型数据,看见植物的喜怒哀乐!

本期石时之约,我们将对话慧诺瑞德(北京)科技有限公司总经理、国际植物表型学会(IPPN)执委会委员/工业分会副主席韩志国,一起从表型数据的科学角度,去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。

慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量

让我们“慧聚”在一起,为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。

高通量植物表型平台建设注意事项

育种,是在给定的环境条件下,选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种,从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选,是最耗人力物力的过程。

作物生理表型测量基础原理

生理表型测量的核心在于“早、快”,要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势,才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像,恰好满足了这个要求。