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利用文献科学制图统计植物病害传感成像研究

利用文献科学制图统计植物病害传感成像研究

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-11-14 06:10
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【概要描述】这表明了在机器学习和大数据分析等新兴技术兴起之前,研究者必须首先建立起植物病理学和植物生理学的知识基础。该研究系统性地阐明了植物病害传感成像领域的研究内容与趋势,为未来跨学科的研究方向给予了基础性的指导。

利用文献科学制图统计植物病害传感成像研究

【概要描述】这表明了在机器学习和大数据分析等新兴技术兴起之前,研究者必须首先建立起植物病理学和植物生理学的知识基础。该研究系统性地阐明了植物病害传感成像领域的研究内容与趋势,为未来跨学科的研究方向给予了基础性的指导。

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  数字农业技术包括传感成像及与其相关的数据分析方法,被越来越多地应用于研究植物病理和管理植物病害。现阶段已有部分综述性论文总结和讨论了植物病理学中传感成像的应用进展,但缺乏结构化的文献计量方法,无法让研究者更加全面地掌握该领域的研究趋势、研究主题和相关期刊名录。本文利用VOSviewer软件进行了文献统计和科学制图,以可视化的方法系统地总结与分析了传感成像在植物病害研究领域的期刊与会议论文(共528篇)。研究结果表明,在此领域中根据论文发表数量对国别排序,由高到低依次是中国、美国和德国。中国的院校除了在论文发表数量上占据优势以外,在院校之间也表现出了较强的合作性。在植物病害传感成像研究领域的排名前10的期刊中,仅有一个属于植物病理学科期刊,其他期刊内容多专注于物理传感器研究、精准农业或跨学科植物科学研究。通过基于文献语料库的术语共现分析得到了拥有4个主要集群中心的术语图。不同的集群中心分别代表不同研究的主题,具体包括小麦病害相关的光谱指数研究、植物生理研究、分析方法研究和数据采集研究。在该术语图上叠加时间可视化后可以发现,后两个主题集群中的文章出版时间普遍较晚。这表明了在机器学习和大数据分析等新兴技术兴起之前,研究者必须首先建立起植物病理学和植物生理学的知识基础。该研究系统性地阐明了植物病害传感成像领域的研究内容与趋势,为未来跨学科的研究方向给予了基础性的指导。

 

  图1基于Web of Science构建植物病害传感成像相关的文献语料库的工作流程(1991-2020)

 

  图2基于Web of Science的植物病害传感成像相关期刊的联系图(1991-2020)

 

  图3 基于Web of Science文献语料库(出版物标题、摘要和关键字)共现分析的术语图(A:原始图;B:叠加时间图;C:叠加平均引用图)

  

  来源 : Ruwona J, Scherm H. Sensing and imaging of plant disease through the lens of science mapping. Tropical Plant Pathology, 2021: 1-11.

  

  编辑 : 张金诺

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