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植物表型资讯  / Plant Phenotyping Newsletter

本研究表明,对实验田的无人机图像(在最初的倒伏后较早(1-2周)采集)应用自动数据集生成方法,并采用ResNet50提取的深层特征加上SVM分类器,是检测小麦倒伏率的有效方法,其准确率超过70%。
本章旨在总结无人机在棉花生产中的应用,重点是在不同的土壤、天气条件和灌溉管理下的田间侦察和决策,如林分计数、生长监测和产量预测。同时,本文还讨论了棉花生产中使用无人机技术的潜力和挑战。
案例研究还证明了所开发的图像采集系统在大麻育种实验中的成功,以及使用UAS传感系统对大麻进行高通量表型分析的价值。因此,所提出的概念框架可以作为今后开发定制DAQ系统的参考。
Springer出版社推出的智慧农业系列丛书介绍了智慧农业技术的进展,包括但不限于作物收获机器人、大田作物无人机技术、植物工厂中的创新物联网应用以及优化生产过程的大数据。
研究表明,经过训练的EfficientNet可以实现对45类竹子进行识别,Top-1识别准确率达到92.14%,Top-5识别准确率达到98.10%,表现出深度学习对竹子品种鉴别的可行性和有效性。
这项研究表明,HSI和ML是快速和精确诊断绿叶植物中Cd的有效技术。

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百博智慧大讲堂第155期:基于北斗的农机作业大数据构建及应用
作物表型组学的初步探索与思考
分子技术在玉米DNA指纹库构建及品种鉴定中的研究与应用
大讲堂第149和150期
作物顺式调控模块的深度学习挖掘利用
双碳战略与乡村振兴融合下的新机遇与做法

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慧诺表型实验室  / Huinuo Phenotyping Laboratory

提供植物表型、光合作用等相关的数据测试和分析服务

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植物表型架起从数字农业到智慧农业的桥梁
00:30:11
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发布时间:
2020/12/10
关键词:

专题报道

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