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室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望
被引量：
21
1
作者
徐凌翔
陈佳玮
+4 位作者
丁国辉
卢伟
丁艳锋
朱艳
周济
《智慧农业（中英文）》
2020年第1期23-42,共20页
植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、...
植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害)等。在此基础上,本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类,并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时,本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后,本文着重讨论了室内表型平台的发展方向,并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望,以期为中国植物表型研究提供指导和建议。
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关键词
植物表型组学
室内表型监测
产量性状
品质性状
抗性表型
表型数据管理和解析分类
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职称材料
人工智能——推动植物研究发展的新动力
被引量：
7
2
作者
周济
陈佳玮
+6 位作者
沈利言
戴杰
闻桢杰
孙港
周洁
丁国辉
丁艳锋
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1060-1071,共12页
从20世纪40年代至今,人工智能(artificial Intelligence,AI)及其相关智能系统的发展经历了多次起伏,在过去20年对AI的应用开始步入快速发展的阶段。本文首先介绍了AI发展简史,包括其理论形成、基础算法、分类定义和发展趋势。然后,针对...
从20世纪40年代至今,人工智能(artificial Intelligence,AI)及其相关智能系统的发展经历了多次起伏,在过去20年对AI的应用开始步入快速发展的阶段。本文首先介绍了AI发展简史,包括其理论形成、基础算法、分类定义和发展趋势。然后,针对流行的AI开发框架和技术算法及其在植物研究各领域中的应用进行了概述,例如基因挖掘和分子育种、病虫害检测预防、作物栽培和农业生产等。为发挥AI技术对生物大数据的解析优势,本文着重讨论了AI的创新应用并展示了笔者所在的中国和英国联合实验室与此相关的部分最新研究进展,以期为AI技术在中国植物研究中的推广抛砖引玉、集思广益。
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关键词
人工智能
AI发展史
AI技术应用
植物研究
表型组学
智能性状解析
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职称材料
结合激光雷达和三维性状分析的田间小麦产量分级研究
被引量：
6
3
作者
施凌天
丁国辉
+2 位作者
夏云鹏
葛玉峰
周济
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1011-1021,共11页
[目的]田间产量分级研究对小麦(Triticum aestivum)育种、栽培和农业生产均具有重要意义。本研究旨在通过激光雷达对小麦冠层性状进行表型采集和动态监测,基于三维性状为田间产量分级提供分型依据。[方法]基于背包式激光雷达采集的三维...
[目的]田间产量分级研究对小麦(Triticum aestivum)育种、栽培和农业生产均具有重要意义。本研究旨在通过激光雷达对小麦冠层性状进行表型采集和动态监测,基于三维性状为田间产量分级提供分型依据。[方法]基于背包式激光雷达采集的三维点云开发了大田点云矫正、精准小区点云分割、修正和提取冠层区域点云等三维表型性状分析流程;在各关键生育时期对486个小区提取冠层性状,如作物高度、冠层覆盖度、三维冠层表面积和三维冠层指数(3DCI)。[结果]通过算法流程获取的冠层性状与人工统计数据进行线性回归分析,计算决定系数R^(2)(P<0.001,n=486小区),包括作物高度(R^(2)=0.866 0,RMSE=5.66 cm)、冠层覆盖度(R^(2)=0.899 3,RMSE=0.057 4)、三维冠层表面积(R^(2)=0.836 4,RMSE=0.170 3)、3DCI(R^(2)=0.769 5,RMSE=0.265 5)等,验证了算法的可靠性。再通过人工产量数据确定灌浆期为产量分级的关键时期,进而完成了基于性状的聚类分析、产量分级和品种分类。[结论]本研究提出的算法能有效提取小区尺度的冠层性状,以此对不同小麦品种的产量和高产表型分类,为育种栽培和农业生产中产量分级研究提供了可靠的表型依据和解析技术。
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关键词
背包式激光雷达
三维产量性状分析
产量分级
聚类分析
小麦
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职称材料
题名
室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望
被引量：
21
1
作者
徐凌翔
陈佳玮
丁国辉
卢伟
丁艳锋
朱艳
周济
机构
南京
农业
大学
作物
表型组学交叉
研究
中心
/中英
植物
表型组学联合
研究
中心
/江苏省现代
作物
生产协同创新
中心
/现代
作物
生产省部共建协同创新
中心
南京
农业
大学工学院/江苏省现代设施
农业
技术与装备工程实验室
国家信息
农业
工程技术
中心
/
农业
农村部农
作物
系统分析及决策重点实验室/智慧
农业
教育部工程
研究
中心
/江苏省信息
农业
高技术
研究
重点实验室
数字科学研发部
出处
《智慧农业（中英文）》
2020年第1期23-42,共20页
基金
中央高校基本科研专项资金(JCQY201902)
江苏省基础研究计划面上项目(BK20191311)。
文摘
植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害)等。在此基础上,本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类,并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时,本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后,本文着重讨论了室内表型平台的发展方向,并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望,以期为中国植物表型研究提供指导和建议。
关键词
植物表型组学
室内表型监测
产量性状
品质性状
抗性表型
表型数据管理和解析分类
Keywords
plant phenomics
indoor phenotyping platform
yield-related traits
quality-related traits
resistance-related phenotypes
phenotyping data management and phenotypic analysis
分类号
S-1 [农业科学]
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职称材料
题名
人工智能——推动植物研究发展的新动力
被引量：
7
2
作者
周济
陈佳玮
沈利言
戴杰
闻桢杰
孙港
周洁
丁国辉
丁艳锋
机构
南京
农业
大学前沿交叉
研究
院/
作物
表型组学交叉
研究
中心
英国国立农业植物研究所/剑桥作物研究中心
南京
农业
大学农学院/江苏省现代
作物
生产协同创新
中心
/现代
作物
生产省部共建协同创新
中心
出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1060-1071,共12页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(JCQY201902)
国家自然科学基金项目(32070400)。
文摘
从20世纪40年代至今,人工智能(artificial Intelligence,AI)及其相关智能系统的发展经历了多次起伏,在过去20年对AI的应用开始步入快速发展的阶段。本文首先介绍了AI发展简史,包括其理论形成、基础算法、分类定义和发展趋势。然后,针对流行的AI开发框架和技术算法及其在植物研究各领域中的应用进行了概述,例如基因挖掘和分子育种、病虫害检测预防、作物栽培和农业生产等。为发挥AI技术对生物大数据的解析优势,本文着重讨论了AI的创新应用并展示了笔者所在的中国和英国联合实验室与此相关的部分最新研究进展,以期为AI技术在中国植物研究中的推广抛砖引玉、集思广益。
关键词
人工智能
AI发展史
AI技术应用
植物研究
表型组学
智能性状解析
Keywords
artificial intelligence
history of AI
applications of AI techniques
plant research
plant phenomics
smart trait analysis
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
结合激光雷达和三维性状分析的田间小麦产量分级研究
被引量：
6
3
作者
施凌天
丁国辉
夏云鹏
葛玉峰
周济
机构
南京
农业
大学前沿交叉
研究
院/人工智能学院/
作物
表型组学交叉
研究
中心
美国内布拉斯加大学林肯分校工程学院/
农业
与自然资源
研究所
英国国立农业植物研究所/剑桥作物研究中心
出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1011-1021,共11页
基金
国家自然科学基金项目(32070400)
英中合作伙伴项目(BB/R021376/1)。
文摘
[目的]田间产量分级研究对小麦(Triticum aestivum)育种、栽培和农业生产均具有重要意义。本研究旨在通过激光雷达对小麦冠层性状进行表型采集和动态监测,基于三维性状为田间产量分级提供分型依据。[方法]基于背包式激光雷达采集的三维点云开发了大田点云矫正、精准小区点云分割、修正和提取冠层区域点云等三维表型性状分析流程;在各关键生育时期对486个小区提取冠层性状,如作物高度、冠层覆盖度、三维冠层表面积和三维冠层指数(3DCI)。[结果]通过算法流程获取的冠层性状与人工统计数据进行线性回归分析,计算决定系数R^(2)(P<0.001,n=486小区),包括作物高度(R^(2)=0.866 0,RMSE=5.66 cm)、冠层覆盖度(R^(2)=0.899 3,RMSE=0.057 4)、三维冠层表面积(R^(2)=0.836 4,RMSE=0.170 3)、3DCI(R^(2)=0.769 5,RMSE=0.265 5)等,验证了算法的可靠性。再通过人工产量数据确定灌浆期为产量分级的关键时期,进而完成了基于性状的聚类分析、产量分级和品种分类。[结论]本研究提出的算法能有效提取小区尺度的冠层性状,以此对不同小麦品种的产量和高产表型分类,为育种栽培和农业生产中产量分级研究提供了可靠的表型依据和解析技术。
关键词
背包式激光雷达
三维产量性状分析
产量分级
聚类分析
小麦
Keywords
backpack LiDAR
3D yield-related traits analysis
yield classification
clustering analysis
wheat
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望
徐凌翔
陈佳玮
丁国辉
卢伟
丁艳锋
朱艳
周济
《智慧农业（中英文）》
2020
21
在线阅读
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职称材料
2
人工智能——推动植物研究发展的新动力
周济
陈佳玮
沈利言
戴杰
闻桢杰
孙港
周洁
丁国辉
丁艳锋
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
结合激光雷达和三维性状分析的田间小麦产量分级研究
施凌天
丁国辉
夏云鹏
葛玉峰
周济
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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职称材料
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