数字图像技术及其在作物表型研究中的应用研究进展

介绍了目前作物表型性状采集中常用的2类数字图像技术——光学成像技术和微波成像技术,包括其原理、优缺点及在作物表型研究中的应用实例。结合表型组学,综述了室内和田间不同环境下高通量表型分析平台在作物表型研究中的应用研究进展,并对其发展趋势进行展望。     

基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展

作物表型参数是由基因和环境因素决定或影响的作物生理、生化特征和性状。通过获取不同环境、不同生长时期的作物表型信息,可直观了解作物生长状况,以及时调整栽培管理措施,保障作物高效生产。无人机搭载RGB相机、光谱相机、激光雷达等传感器,可充分发挥灵活性好、获取数据效率高、成本相对较低等优势,实现作物表型参数信息的高效获取,同时,快速发展的图像处理和识别分类技术又为无人机遥感获取的作物表型参数信息提供了有效的处理和分析方法,从而使得作物监测更加便捷、高效。本文总结了无人机遥感获取作物表型参数信息的流程与方法,概括了基于无人机遥感开展作物株高、冠层覆盖度、叶面积指数、水分胁迫、生物量、产量等表型参数研究的现状,并对无人机遥感技术在作物表型参数信息解析方面的应用前景进行了展望,以期为充分发挥该技术在农业生产中的作用提供参考。     

棉花表型技术研究进展

棉花是重要的纺织原料,表型技术的应用对棉花智慧栽培管理和数字化育种具有重要意义。随着农业监测传感器及表型平台的发展,棉花表型技术研究进入重要阶段。概述了棉花的表型构成和主要表型指标;从图像类表型平台、点云类表型平台2个方面综述了棉花表型获取相关传感器及高通量系统平台的发展现状,总结其适用场景、通量、效率及精度;详细综述了棉花多源表型数据处理技术体系,包括图像、三维建模、机器学习、深度学习以及表型大数据建模等技术方法;总结讨论了当前表型技术在棉花精准栽培管理和数字育种方面的应用进展;展望了棉花表型技术的未来发展趋势。     

多组学关联分析作物耐逆境胁迫研究进展

组学包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学及离子组学等。随着测序技术和手段的不 断发展,多组学的关联分析已成为研究作物抗逆应激反应常用的技术手段,并在此基础上对控制重要农艺性状 的基因进行研究。分别对转录组学与蛋白质组学,转录组学与代谢组学,蛋白质组学与代谢组学,转录组学、 蛋白质组学与代谢组学等不同组学结合的关联分析在作物响应逆境胁迫（非生物胁迫和生物胁迫）以及基因功 能研究、辅助育种的研究进展进行综述,并展望了多组学结合的关联分析充分利用综合分析的数据,对筛选到 的核心数据的验证以及在育种中的应用。多组学结合的研究方法可揭示作物响应逆境胁迫的分子机理,为未来 培育抗逆品种提供新思路。     

智慧农业背景下的植物表型组学研究进展

我国农业正处于由传统农业转向现代化农业的关键阶段,智慧农业是现代化农业发展的重要体现,是未来农业发展的必然趋势。智慧农业旨在将物联网、人工智能以及大数据等现代信息技术与传统农业深度结合,使农业生产实现智能化、绿色化、标准化、数字化。植物表型组学是研究植物表现型特征的科学,是智慧农业发展的关键技术之一,其通过采集细胞、器官、组织、植株以及群体各层面的表型数据,从海量数据中提取可重复性高、可信度高的重要性状信息,为基因挖掘、作物育种和农业生产过程精准管理提供数据支持和方法支撑。从表型数据采集、分析以及国内外植物表型分析平台建设方面综述了智慧农业背景下植物表型组学的发展现状,概述了植物表型组学研究在智慧农业生产中的应用,最后对植物表型组学未来发展趋势做出展望。     

玉米维管系统表型高通量解析与多组学研究进展

维管束是贯穿玉米整株植物的输导组织和支持系统,其特性对玉米高产、稳产起着重要作用。随着对玉米需求的不断增长,以及作物源-库性状的改善和栽培水平的提高,维管束作为源库之间联系的重要纽带,其形态结构和生理功能对产量形成的作用日益受到育种工作者的重视。本文系统概述玉米根、茎、叶和果穗的维管束表型特征,以及维管系统在水分运输、物质营养运输及机械支撑等方面的功能;探讨维管系统表型的定义及其内涵;整理近年来国内外维管组织表型高通量获取方法并对比分析各种获取方法的优缺点;总结基于组学的维管系统表型-基因型关联组学分析研究进展;最后对玉米维管束系统研究面临的挑战和前景进行讨论,提出以表型组学为切入点,结合细胞生物学、计算机图像处理、计算数学等多学科交叉,高通量、系统获取维管束的表型信息,实现玉米果穗柄维管束表型的精准解析,以期为开展基于组学的结构-功能探究、计算与模拟提供大数据支撑,并为玉米的抗性评价、品种选育及功能机制研究提供有益参考。     

组学技术及其在微藻研究中的应用

微藻是最有前景的生物原料及对环境友好的生物能源提供者。近年来,微藻与组学技术结合探究分子作用机理的研究日益增多。阐述微藻在组学方面的研究进展,分别从基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、细胞组学5大组学方面进行了综述,阐述了组学技术在微藻研究中的应用,并对微藻的研究前景进行了总结与展望,以期进一步认识微藻的生理过程、基因功能、代谢机制及其在产油、制氢、固碳等方面的应用。     

"组学"在微藻中的研究进展

将组学在微藻中的研究进展进行了综述,分别从基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学4个方面进行了阐述。     

组学技术在蔷薇属植物研究进展

蔷薇属(Rosa)植物是目前世界上最主要的观赏植物之一,其种类丰富、花色各异、具有重要的经济、绿化及药用价值。随着测序技术和各项组学技术的不断发展,促进了蔷薇属以基因组学研究为基础,涵盖转录组学、蛋白质组学、代谢组学及多组学的发展,为研究蔷薇属植物物种起源、遗传多样性、基因挖掘、分子机制解析、基因互作、蛋白互作等带来新的机遇。文中旨在探讨蔷薇属植物在基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、表观组学、比较基因组学等方面取得的最新研究进展,并对其发展前景进行展望,以期为分子辅助育种及分子编辑提供有益指导。     

植物在非生物胁迫下代谢组学与转录组学的研究进展

在非生物胁迫下,植物主要通过重新配置转录调控网络与代谢网络以维持平衡.近年来代谢组学与转录组学等生物技术的发展,有助于对非生物胁迫下植物体内的代谢物与转录因子等关键组成部分进行鉴定.本文列举了目前用于分析植物代谢组学与转录组学的主要技术及其特点,介绍了代谢组学及转录组学目前在植物抗逆性中的应用.对近年来植物在温度胁迫、...     

无人机遥感在森林资源调查中的应用

无人机是新近才受到重视的遥感平台,根据无人机遥感的特点,结合地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）技术,以森林资源二类调查为例,探讨无人机遥感技术在森林调查中的应用。分析指出,无人机遥感技术在森林精确区划调查、森林病虫害监测防治方面有良好应用前景。     

基于无人机平台和图像分析的田间作物检测

为高效、精准、及时地获取农作物的空间分布及其面积,建立了基于无人机平台和图像分析的大田作物检测方法:采用小型四旋翼无人机搭载高性能数码相机获取作物图像后,通过图元分割和目视解译获得目标样本,提取其21维颜色特征和3维纹理特征,采用BP神经网络分类器和像素累加法进行作物种类识别和面积测量。试验结果表明,系统对小麦、油菜、蚕豆和大蒜的平均识别率达86%,面积测量的平均相对误差约为9.62%。     

辣椒转基因研究进展

概括了辣椒转基因技术、抗病、虫和除草剂转基因辣椒研究的进展.并对今后的辣椒转基因育种工作提出了建议.     

作物病害机器视觉诊断研究进展

 据统计,由病害引起的作物产量损失平均在12%以上,病害不仅直接影响产量,而且也严重降低农产品的品质。通过快速诊断识别作物病害而及时采取防治措施,提高作物病害的诊断水平是保证有效防治病害的重要组成部分。机器视觉技术的发展为作物病害诊断和识别提供了快捷、低廉、无损检测的可能手段。本文综述了面向多种作物病害机器视觉诊断研究的进展,归纳了作物病害机器视觉诊断的识别模式,分析了诊断中存在的问题,提出了相应的解决方法。     

无人机遥感在宁夏盐池县城区绿地调查中的应用

无人机遥感具有成像分辨率高、数据获取灵活等优点,是遥感数据获取的重要工具之一.通过对宁夏盐池县城区进行无人机航拍,获得高分辨率影像数据,并对盐池县城区的绿地分布进行遥感目视解译,对数据进行统计分析.调查结果可以为盐池县创建国家园林县城工作提供重要的参考依据.     

基于四旋翼无人机快速获取大田植株图像的方法及其应用

利用低空无人机获取农田信息,具有实时以及灵活性高、成本低等优势。为快速、精确监测大田规模化种植作物的生长发育状况,以四旋翼无人机为平台,结合数字图像技术,建立快速获取大田烟株中前期图像的方法。结果表明,在天空辐射条件较稳定的条件下,采用较低的飞行高度(如20m)航拍获取田块图像,能够得到清晰的拼接图像和三维重建效果;采用基于决策树的植被分割算法将烟草和非植被部分分割后,得到较高精度的大田植株图像。在此基础上进行大田烟草缺苗数估测,所估算的缺苗数与实测值吻合较好。     

我国农用无人机在水稻生产中的应用现状与展望

近年来,随着技术的进步和人工智能的发展,农用无人机技术的发展越来越完善,农用无人机的使用量日益增长,应用的农作物范围也越来越广泛.水稻是我国种植面积第二大的粮食作物,农用无人机在水稻生产领域的运用范围越来越广,农用无人机主要应用于植保作业、飞播种植和杂交制种等方面.农用无人机用于低空作业与传统人工作业相比具有作业效率高...     

基于图像处理的作物营养诊断研究进展

近年来,随着农业化肥滥用问题的日益突出,图像处理技术在作物营养诊断上的应用研究越来越多。通过对作物营养诊断研究背景的阐述,指出图像处理技术在作物营养诊断上应用的重要意义,介绍作物图像营养诊断研究的总体情况和基本思路,论述作物图像采集、图像预处理、特征提取与优化、分类识别4个环节所用技术方法以及取得的成果,并分析作物图像营养诊断方面存在的问题。     

我国北方冬季覆盖作物研究进展及发展前景

农田风蚀退化及其所导致的土地荒漠化是我国北方最大的生态环境问题之一,而冬春季农田长时间裸露是主要原因之一.冬油菜、冬小麦、麦茬等冬季覆盖度70％～ 95％,风蚀模数分别为22.3、23.3、83.5 kg·hm-2·h-1,分别为春播处理(543.6 kg·hm-2·h-1)的4.10％、4.28％、15.36％,在防...     

多旋翼无人机载高光谱成像系统几何和辐射校正方法研究

针对农林环保等行业应用,结合成像光谱仪与无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)技术,有效地解决了高光谱遥感数据不足和空间分辨率低等问题.但UAV高光谱成像系统面临的设备昂贵、数据质量差和效率低等一系列问题,致使低成本高效便捷的UAV高光谱成像系统成为了研究的关键.介绍了将室内成像光谱仪搭载在多旋翼UAV上采集数据的高光谱成像系统,在试验区布设控制点和标准灰布,用GPS-RTK测量控制点的三维坐标和ASD地物光谱仪测量标准灰布的反射率以验证系统的成像精度.从辐射和几何两个方面进行分析评价.在辐射方面,经过辐射定标和MODTRAN模型大气校正的高光谱数据中校准灰布的反射率与ASD地物光谱仪测量的结果十分吻合;在几何方面,用GPS-IMU数据进行初始几何校正的图像与地面控制点坐标以分析图像处理后的几何误差,并提出通过改正姿态偏转角的方法提高图像的地理位置精度.