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基于数字化植物表型平台(D3P)的田间小麦冠层光截获算法开发
被引量：
6
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作者
刘守阳
金时超
+2 位作者
郭庆华
朱艳
Fred Baret
《智慧农业（中英文）》
2020年第1期87-98,共12页
冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记...
冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPAR_(dif))信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征(GF)。最后,利用人工神经网络(ANN)算法分别构建了从不同LiDAR点云特征(H、GF和H+GF)输入到FIPAR_(dif)、GAI和AIA的反演模型。结果表明,对于GAI、AIA和FIPAR_(dif),预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H> H> GF。由此可见,H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF+H特征,在中等测量噪音(10%)情况下,FIPAR_(dif)和GAI的估算均获得了满意精度,R^2分别为0.95和0.98,而AIA的估算精度(R^2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。
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关键词
冠层光截获
高通量
表型
LI
d
AR
数字化
植物
表型
平台
(
d
3
p
)
小麦冠层
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职称材料
题名
基于数字化植物表型平台(D3P)的田间小麦冠层光截获算法开发
被引量：
6
1
作者
刘守阳
金时超
郭庆华
朱艳
Fred Baret
机构
南京农业大学作物表型组学交叉研究中心
法国农业和环境科学研究院CAPTE实验室
南京农业大学江苏省现代作物生产协同创新中心
南京农业大学国家信息农业工程技术中心/教育部智慧农业工程研究中心
中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室
中国科学院大学
出处
《智慧农业（中英文）》
2020年第1期87-98,共12页
基金
南京农业大学高层次引进人才经费(440-804005)。
文摘
冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPAR_(dif))信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征(GF)。最后,利用人工神经网络(ANN)算法分别构建了从不同LiDAR点云特征(H、GF和H+GF)输入到FIPAR_(dif)、GAI和AIA的反演模型。结果表明,对于GAI、AIA和FIPAR_(dif),预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H> H> GF。由此可见,H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF+H特征,在中等测量噪音(10%)情况下,FIPAR_(dif)和GAI的估算均获得了满意精度,R^2分别为0.95和0.98,而AIA的估算精度(R^2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。
关键词
冠层光截获
高通量
表型
LI
d
AR
数字化
植物
表型
平台
(
d
3
p
)
小麦冠层
Keywords
cano
p
y light interce
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tion
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Li
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AR
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p
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p
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ing
p
latform(
d
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)
wheat cano
p
y
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数字化植物表型平台(D3P)的田间小麦冠层光截获算法开发
刘守阳
金时超
郭庆华
朱艳
Fred Baret
《智慧农业（中英文）》
2020
6
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