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植物表型平台与图像分析技术研究进展与展望
被引量：
81
1
作者
张慧春
周宏平
+2 位作者
郑加强
葛玉峰
李杨先
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期1-17,共17页
近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改...
近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种、提高产量和抗病虫害能力至关重要。将植物表型平台信息采集平台与分析技术用于解析基因组信息,定量研究与生长、产量和适应生物或非生物胁迫相关的复杂性状,是建立植物生长模型和采集农作物高维、丰富表型数据集的重要途径,能够满足填补基因组信息与植物表型可塑性之间空白的需要。阐述了基于光学成像的植物表型信息采集平台与图像分析技术的研究进展,从室内、田间不同的使用环境出发,根据不同搭载方式,总结分析了各表型平台的功能和特点。最后,分析了目前植物表型信息采集平台与分析技术存在的瓶颈问题,提出了以下建议与展望:开发植物表型信息采集平台的多传感器集成系统;将植物生长环境监测模块融入植物表型信息采集平台中;开发针对林木的表型信息采集平台;对传感器获取的表型数据进行更好的集成与挖掘;采用无损原位根系信息采集技术得到植物地下部分的表型数据;构建表型数据统一开放的标准,进行学科交叉的深度合作。
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关键词
植物表型
表型平台
高通量
光学成像
图像采集
图像分析技术
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职称材料
基于YOLO v5的植物叶绿素含量估测与可视化技术
被引量：
13
2
作者
张慧春
张萌
+2 位作者
边黎明
葛玉峰
李小平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期313-321,共9页
为快速估测并直观显示植物叶绿素含量的冠层分布,以苗期的簸箕柳作为研究对象,构建了一套多视角表型信息采集平台,通过目标检测算法YOLO v5检测识别出植物分枝区域并提取不同色彩空间下的主枝部分分层色彩因子,对比多种模型回归方法,将...
为快速估测并直观显示植物叶绿素含量的冠层分布,以苗期的簸箕柳作为研究对象,构建了一套多视角表型信息采集平台,通过目标检测算法YOLO v5检测识别出植物分枝区域并提取不同色彩空间下的主枝部分分层色彩因子,对比多种模型回归方法,将多组色彩因子组合与手持式叶绿素含量测定仪测得的SPAD进行反演建模,得到拟合度最高的色彩因子组合回归模型;将该模型应用于整株苗木图像来表征SPAD的冠层分布,实现叶绿素含量在整株植物分布上的可视化。结果表明:通过对比多种回归算法下不同色彩因子组合模型与SPAD指数的相关性,发现在RGB空间下由色彩因子R、G、B、G/R、G/B构建的对数项岭回归算法拟合模型效果最佳,其拟合度最高(R^(2)为0.73),且误差最小(RMSE为2.16)。本文通过采集多视角图像,基于YOLO v5目标检测模型识别出植物主枝冠层区域,得到叶绿素含量冠层分布的最佳估测模型并进行可视化,可实现植物苗期生长的监测与植物长势的快速评判,为氮胁迫早期诊断和氮肥科学施加提供技术指导。
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关键词
簸箕柳
叶绿素含量
估测拟合模型
表型信息
多视角图像
可视化
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职称材料
题名
植物表型平台与图像分析技术研究进展与展望
被引量：
81
1
作者
张慧春
周宏平
郑加强
葛玉峰
李杨先
机构
南京林业大
学
机械电子
工程
学院
内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期1-17,共17页
基金
国家自然科学基金项目(31371963)
江苏省六大人才高峰项目(NY058)
+3 种基金
江苏省青蓝工程项目(苏教201842)
江苏省333工程项目(苏人20186)
福建省林木种苗科技攻关六期项目(20192021)
江苏高校优势学科建设工程项目。
文摘
近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种、提高产量和抗病虫害能力至关重要。将植物表型平台信息采集平台与分析技术用于解析基因组信息,定量研究与生长、产量和适应生物或非生物胁迫相关的复杂性状,是建立植物生长模型和采集农作物高维、丰富表型数据集的重要途径,能够满足填补基因组信息与植物表型可塑性之间空白的需要。阐述了基于光学成像的植物表型信息采集平台与图像分析技术的研究进展,从室内、田间不同的使用环境出发,根据不同搭载方式,总结分析了各表型平台的功能和特点。最后,分析了目前植物表型信息采集平台与分析技术存在的瓶颈问题,提出了以下建议与展望:开发植物表型信息采集平台的多传感器集成系统;将植物生长环境监测模块融入植物表型信息采集平台中;开发针对林木的表型信息采集平台;对传感器获取的表型数据进行更好的集成与挖掘;采用无损原位根系信息采集技术得到植物地下部分的表型数据;构建表型数据统一开放的标准,进行学科交叉的深度合作。
关键词
植物表型
表型平台
高通量
光学成像
图像采集
图像分析技术
Keywords
plant phenotype
phenotyping platform
high-throughput
optical imaging
image acquisition
image analysis technique
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于YOLO v5的植物叶绿素含量估测与可视化技术
被引量：
13
2
作者
张慧春
张萌
边黎明
葛玉峰
李小平
机构
南京林业大
学
机械电子
工程
学院
南京林业大
学
林业资源高效加工利用协同创新中心
南京林业大
学
林
学院
内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期313-321,共9页
基金
国家自然科学基金项目(32171790)
江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ202018)
+3 种基金
江苏省六大人才高峰项目(NY058)
江苏省青蓝工程项目(苏教201842)
江苏省333工程项目(苏人20186)
江苏省重点研发计划现代农业项目(BE2021307)。
文摘
为快速估测并直观显示植物叶绿素含量的冠层分布,以苗期的簸箕柳作为研究对象,构建了一套多视角表型信息采集平台,通过目标检测算法YOLO v5检测识别出植物分枝区域并提取不同色彩空间下的主枝部分分层色彩因子,对比多种模型回归方法,将多组色彩因子组合与手持式叶绿素含量测定仪测得的SPAD进行反演建模,得到拟合度最高的色彩因子组合回归模型;将该模型应用于整株苗木图像来表征SPAD的冠层分布,实现叶绿素含量在整株植物分布上的可视化。结果表明:通过对比多种回归算法下不同色彩因子组合模型与SPAD指数的相关性,发现在RGB空间下由色彩因子R、G、B、G/R、G/B构建的对数项岭回归算法拟合模型效果最佳,其拟合度最高(R^(2)为0.73),且误差最小(RMSE为2.16)。本文通过采集多视角图像,基于YOLO v5目标检测模型识别出植物主枝冠层区域,得到叶绿素含量冠层分布的最佳估测模型并进行可视化,可实现植物苗期生长的监测与植物长势的快速评判,为氮胁迫早期诊断和氮肥科学施加提供技术指导。
关键词
簸箕柳
叶绿素含量
估测拟合模型
表型信息
多视角图像
可视化
Keywords
Salix suchowensis Cheng
chlorophyll content
estimation fitting model
phenotypic information
multi-view images
visualization
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
植物表型平台与图像分析技术研究进展与展望
张慧春
周宏平
郑加强
葛玉峰
李杨先
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
81
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于YOLO v5的植物叶绿素含量估测与可视化技术
张慧春
张萌
边黎明
葛玉峰
李小平
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
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职称材料
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