利用香蕉幼苗RGB-T图像进行非生物胁迫预测


发布时间:

2021-01-01

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

胁迫条件预测对于监测植物生长、病害检测和作物产量评估至关重要。利用各种传感器获得的多模态数据可以提供不同视角,有助于预测过程。本文以在两周半时间内、四个单独水肥处理的幼苗数据集为试验材料,提出了几种方法和策略来预测香蕉植株的非生物胁迫。数据集由RGB和热图像组成,每株植物每天拍摄一次。

 

实验布局的示意图(顶部)和温室内部的俯视图(底部)

 

实验过程中的手动测量

 

实验第八天的原始和分段RGB图像(顶部行),原始和分段的热图像(底部行)的样本

 

结果是令人鼓舞的,从某种意义上说,神经网络显示出较高的预测率(在四个类别中超过90%),在几乎没有任何显著特征区分处理的情况下,远远高于现场专家预测的结果。

 

每种处理的日平均植物温度(左),以及通过植物和轮廓温度获得的预测准确率(右)

 

单个RGB +单个热框架的序列长度预测精度

 

来源:

Levanon S, Markovich O, Gozlan I, et al. Abiotic Stress Prediction from RGB-T Images of Banana Plantlets. arXiv:2011.11597.

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