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基于叶绿素荧光图像的高通量玉米图像分割与性状提取

基于叶绿素荧光图像的高通量玉米图像分割与性状提取

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-08-03 06:10
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【概要描述】为了应对这一挑战，普渡大学的AAPF利用叶绿素荧光图像(CFI)来实现对不同物种、年龄或颜色的植物进行一致且高效的自动分割，并开发了一系列图像分析程序，以便于对关键玉米植株性状进行定量测量。另外，研究人员还进行了概念验证实验，以证明提取的性状在评估玉米植株干旱胁迫反应中的效用。

基于叶绿素荧光图像的高通量玉米图像分割与性状提取

【概要描述】为了应对这一挑战，普渡大学的AAPF利用叶绿素荧光图像(CFI)来实现对不同物种、年龄或颜色的植物进行一致且高效的自动分割，并开发了一系列图像分析程序，以便于对关键玉米植株性状进行定量测量。另外，研究人员还进行了概念验证实验，以证明提取的性状在评估玉米植株干旱胁迫反应中的效用。

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
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单个器官的植物分割和性状提取是高通量表型(HTP)分析中的两个关键挑战。为了应对这一挑战，普渡大学的AAPF利用叶绿素荧光图像(CFI)来实现对不同物种、年龄或颜色的植物进行一致且高效的自动分割，并开发了一系列图像分析程序，以便于对关键玉米植株性状进行定量测量。另外，研究人员还进行了概念验证实验，以证明提取的性状在评估玉米植株干旱胁迫反应中的效用。

 

概念验证实验设计

 

冠层特征提取：基于骨架中计算的兴趣点进行提取

 

结果显示，图像分析程序成功地测量了不同大小的玉米形态特征，如株高、面积、顶节高度和直径、叶数、叶面积和与茎的角度。概念验证实验的数据显示了玉米植株在不同水团处理或在不同大小的盆栽中生长时的表现。事实证明了基于植物荧光图像的高通量图像分割和分析有效性和可靠性。从玉米分节茎叶上提取的性状表明了这种性状数据在评价玉米植株在逆境下的表现方面的重要性和实用性。从种植在不同体积盆中的玉米植株收集的数据表明，在受控环境设施中进行和报告植物表型数据时，使用标准尺寸盆的重要性。

 

不同大小植株的玉米表型分析

 

不同的阶段的株高：在四种不同的情况下，玉米植株的概念验证试验的株高，单位为厘米

 

来源：

Souza A and Yang Y. High-Throughput Corn Image Segmentation and Trait Extraction Using Chlorophyll Fluorescence Images. Plant Phenomics / 2021. https://doi.org/10.34133/2021/9792582。

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