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植物表型的自动化监测和评价系统是推进和加强作物育种计划的关键之一。在这项研究中,概述了基于摄像头的传感器系统的改进和先前研究中主要由树莓派产品组装的气象站——带有双摄像头(RGB和NoIR)的板,提供高空间和时间分辨率数据。对传感器的网络连接硬件和电源系统进行了升级。以前,传感器可以根据用户定义的时间点自动捕获植物图像;因此,开发并安装了一种图像处理算法(边缘计算),从捕获过程后的图像中提取数字表型性状。随着开发,新的传感器系统可以与互联网集成,并配置了一个云服务器来在线存储数据(数字特征和原始图像)。建立了一个实时监测系统,以可视化的时间序列数据的性状发展和整个季节的植物图像。有了这样一个系统,植物育种人员将能够监测多个试验,以便及时进行作物管理和决策过程,这也是资源效率。
图1 AGIcam传感器和气象站。(a) AGIcam在2021年春小麦田间试验中安装;(b) AGIcam传感器;(三)气象站。
图2 物联网框架由传感器、云服务和监控系统组成。
来 源
Worasit Sangjan, Nisit Pukrongta, Arron H Carter, et al. Development of IoT-based camera system for automated in-field monitoring to support crop breeding Programs. Authorea. November 04, 2022.
王春颖
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