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案例研究:研究大豆营养早期干旱胁迫的经济有效的图像分析方法
- 分类:植物表型资讯
- 作者:PhenoTrait
- 来源:本站
- 发布时间:2021-08-13 06:10
- 访问量:
【概要描述】本文展示了利用图像传感器的树冠绿色区域筛选大豆(Glycine max L.)耐旱性的快速可靠表型方法。
案例研究:研究大豆营养早期干旱胁迫的经济有效的图像分析方法
【概要描述】本文展示了利用图像传感器的树冠绿色区域筛选大豆(Glycine max L.)耐旱性的快速可靠表型方法。
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- 发布时间:2021-08-13 06:10
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基于图像的分析在农艺性状表型分析中有许多应用。但是,由于缺乏时间、设备和资金限制,它们不合适或难以操作。本文展示了利用图像传感器的树冠绿色区域筛选大豆(Glycine max L.)耐旱性的快速可靠表型方法。
从垂直图像中提取树冠(右)绿色区域的 Canopeo 处理之前(左)和之后的图像
利用商业数码相机获得并在Canopeo自由软件上处理的垂直图像,用于干旱胁迫评估的初步筛选。结果显示,该方法与节点数正相关,而节点数是产量构成的指标。研究还表明,冠层的绿化面积受到干旱的显著影响,且品种比节点数多。综上所述,这种简单的方法以成本效益高的方式获得的数字图像,将有助于初步干旱评估。
主节点数 (MN)、总节点数 (TN) 和冠层绿色面积 (GAC) 的 Spearman 相关性
来源:
Kim J, Yu J, Rodrogues R, et al. Case study: cost-effective image analysis method to study drought stress of soybean in early vegetative stage. Journal of Crop Science and Biotechnology (2021). https://doi.org/10.1007/s12892-021-00110-8.
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