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基于经济型低空无人机对小麦重要产量表型性状的多生育时期获取和自动化分析
被引量：
7
1
作者
丁国辉
许昊
+3 位作者
温明星
陈佳玮
王秀娥
周济
《农业大数据学报》
2019年第2期19-31,共13页
多尺度表型采集技术通过多种手段获取植物图像和光谱数据,进而基于各类计算机分析算法(如,计算机视觉和机器学习)进行表型分析,得到与产量、品质和抗逆等相关的性状信息,为作物遗传育种、栽培和农业生产提供高通量、大数据的技术支撑。...
多尺度表型采集技术通过多种手段获取植物图像和光谱数据,进而基于各类计算机分析算法(如,计算机视觉和机器学习)进行表型分析,得到与产量、品质和抗逆等相关的性状信息,为作物遗传育种、栽培和农业生产提供高通量、大数据的技术支撑。小麦作为我国重要的粮食作物,其关键产量性状的全生育期量化分析有重要意义。本文详细介绍了部分重要的小麦产量相关性状,并通过使用经济型低空无人机对不同关键生育时期中的一些共同的产量性状进行了规模化采集。然后,基于无人机获取的可见光图像,通过第三方专业软件Pix4D完成了全试验田的拼接和三维点云重建,并通过自主开发的性状分析算法对一些重要产量性状和植被指数等完成了自动化分析。同时,针对18个不同的小麦基因型完成了关键生育时期的株高、植被指数、叶面积指数的提取。通过实例验证了基于经济型低空无人机开展小麦产量性状采集的有效方法和高通量分析技术。本研究对降低田间作物表型研究的门槛,促进我国各研究团队采用标准化表型数据采集,统一作物表型数据规范,以及推广使用开源软件自主开发自动化分析技术平台有重要意义。
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关键词
小麦
产量
性状
无人机表型技术
高通量性状分析
图像处理
表型
植物表型组学
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职称材料
植物表型组学:发展、现状与挑战
被引量：
76
2
作者
周济
Francois Tardieu
+9 位作者
Tony Pridmore
John Doonan
Daniel Reynolds
Neil Hall
Simon Griffiths
程涛
朱艳
王秀娥
姜东
丁艳锋
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期580-588,共9页
随着遥感、机器人技术、计算机视觉和人工智能的发展,植物表型组学研究已经步入了快速成长阶段。本文首先介绍了植物表型组学的发展简史,包括其理论核心、研究方法、在生物研究中的应用以及国际上最新的研究动向。然后,针对各类表型技...
随着遥感、机器人技术、计算机视觉和人工智能的发展,植物表型组学研究已经步入了快速成长阶段。本文首先介绍了植物表型组学的发展简史,包括其理论核心、研究方法、在生物研究中的应用以及国际上最新的研究动向。然后,针对各类表型技术载体平台如手持、人载、车载、田间实时监控、大型室内外自动化平台和航空机载等,分析这些技术手段在室内、外植物研究中的应用情况和实际问题。为了对表型研究中产生的巨量图像和传感器数据进行量化分析,把大数据转化为有实际意义的性状信息和生物学知识,本文着重讨论了后期表型数据解析和相应的研发过程。最后,提出表型组学的应用前景与未来展望,以期为中国的表型研究提供指导和建议。
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关键词
表型组学
多层次表型
遥感
成像技术
机器人技术
物联网
人工智能
高通量性状分析
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职称材料
题名
基于经济型低空无人机对小麦重要产量表型性状的多生育时期获取和自动化分析
被引量：
7
1
作者
丁国辉
许昊
温明星
陈佳玮
王秀娥
周济
机构
南京农业大学作物表型交叉研究中心
江苏丘陵地区镇江农业科学研究所
南京农业大学作物遗传与种质创新国家重点实验室
英国厄尔汉姆研究中心(Earlham Institute)
出处
《农业大数据学报》
2019年第2期19-31,共13页
基金
江苏省面上项目(SBK2019021839)
中英农业科技牛顿基金(GP131-JZ1-G)
文摘
多尺度表型采集技术通过多种手段获取植物图像和光谱数据,进而基于各类计算机分析算法(如,计算机视觉和机器学习)进行表型分析,得到与产量、品质和抗逆等相关的性状信息,为作物遗传育种、栽培和农业生产提供高通量、大数据的技术支撑。小麦作为我国重要的粮食作物,其关键产量性状的全生育期量化分析有重要意义。本文详细介绍了部分重要的小麦产量相关性状,并通过使用经济型低空无人机对不同关键生育时期中的一些共同的产量性状进行了规模化采集。然后,基于无人机获取的可见光图像,通过第三方专业软件Pix4D完成了全试验田的拼接和三维点云重建,并通过自主开发的性状分析算法对一些重要产量性状和植被指数等完成了自动化分析。同时,针对18个不同的小麦基因型完成了关键生育时期的株高、植被指数、叶面积指数的提取。通过实例验证了基于经济型低空无人机开展小麦产量性状采集的有效方法和高通量分析技术。本研究对降低田间作物表型研究的门槛,促进我国各研究团队采用标准化表型数据采集,统一作物表型数据规范,以及推广使用开源软件自主开发自动化分析技术平台有重要意义。
关键词
小麦
产量
性状
无人机表型技术
高通量性状分析
图像处理
表型
植物表型组学
Keywords
wheat
yield-related traits
UAV aerial phenotyping
high-throughput phenotypic analysis
image processing
phenotyping
plant phenomics
分类号
S-3 [农业科学]
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职称材料
题名
植物表型组学:发展、现状与挑战
被引量：
76
2
作者
周济
Francois Tardieu
Tony Pridmore
John Doonan
Daniel Reynolds
Neil Hall
Simon Griffiths
程涛
朱艳
王秀娥
姜东
丁艳锋
机构
南京农业大学植物表型组学研究中心
Earlham Institute
University of East Anglia
INRA
University of Nottingham
Aberystwyth Univerity
John Innes Centre
出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期580-588,共9页
文摘
随着遥感、机器人技术、计算机视觉和人工智能的发展,植物表型组学研究已经步入了快速成长阶段。本文首先介绍了植物表型组学的发展简史,包括其理论核心、研究方法、在生物研究中的应用以及国际上最新的研究动向。然后,针对各类表型技术载体平台如手持、人载、车载、田间实时监控、大型室内外自动化平台和航空机载等,分析这些技术手段在室内、外植物研究中的应用情况和实际问题。为了对表型研究中产生的巨量图像和传感器数据进行量化分析,把大数据转化为有实际意义的性状信息和生物学知识,本文着重讨论了后期表型数据解析和相应的研发过程。最后,提出表型组学的应用前景与未来展望,以期为中国的表型研究提供指导和建议。
关键词
表型组学
多层次表型
遥感
成像技术
机器人技术
物联网
人工智能
高通量性状分析
Keywords
phenomics
multi-scale phenotyping
remote sensing
imaging
robotics
Internet of Things(IoT)
artificial intelligence
high-throughput traits analyses
分类号
Q94 [生物学—植物学]
N39 [自然科学总论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于经济型低空无人机对小麦重要产量表型性状的多生育时期获取和自动化分析
丁国辉
许昊
温明星
陈佳玮
王秀娥
周济
《农业大数据学报》
2019
7
在线阅读
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职称材料
2
植物表型组学:发展、现状与挑战
周济
Francois Tardieu
Tony Pridmore
John Doonan
Daniel Reynolds
Neil Hall
Simon Griffiths
程涛
朱艳
王秀娥
姜东
丁艳锋
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
76
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职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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