室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望

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。     

基于机器视觉的植物表型研究现状

传统基于人工的植物表型检测方法存在效率低下、主观性严重和测量误差大等问题,已难以满足现代农林业生产实践的要求.文章在分析植物表型研究必要性的基础上,系统综述国内外开展的植物表型检测技术研究,探讨了基于机器视觉的大田复杂环境下植物表型检测技术,并指出农林植物表型检测技术的发展必将推动农林植保的智能化.     

面向植物抗旱性研究的多源表型信息采集和分析技术

利用表型信息采集系统获取不同生长环境下的植物形态结构和生理生化数据,研究植物体对不同胁迫的反应,从而进行抗性育种和筛选优质良种.本文构建了一套由双CCD相机、热成像仪、水分控制模块、称量模块、光源等组成的多源表型信息采集系统,采用YOLO v3目标检测算法和图像处理算法提取了植物投影叶面积、株高、叶片数量、冠层温度等表...     

虚拟现实技术在植物表型研究中的应用

传统大田植物表型研究受时间季节、场地、生长周期和不可再重现等因素制约,难以满足现代农林业生产实践要求.为提高农业生产力水平,在分析植物表型研究必要性基础上,综述了国内外开展的虚拟植物表型研究,探讨分析了基于虚拟现实技术的大田环境条件下植物表型变化规律.结果显示:相比传统植物表型研究,虚拟现实技术可显著提高实验安全性、缩...     

农作物表型技术及其智能装备研究进展与展望

农作物产量相关表型性状参数的快速获取对作物育种以及产量相关研究至关重要,也是作物育种全程智能化的研究重点和难点.此外,作物基因组技术的快速发展让人类快速解析数量性状成为了可能,但作物表型数据的不足严重限制了这一可能.通过开发农作物表型测量技术和智能装备可加以解决.将作物产量相关表型性状参数获取技术及其智能装备用于作物的...     

表示学习技术研究进展及其在植物表型中应用分析

表示学习是一种将研究对象的内在信息表示为稠密低维实值向量的方法,其基本思路是找到对原始数据更好的表达。表示学习凭借其自动提取特征的能力,在处理大量人为先验理解有限的数据时表现出高效性。有监督以及无监督的表示学习模型在文本、图像、三维点云等植物表型数据的分析研究中获得了运用。随着近年来数据量的迅速增长以及基因组学研究的快速发展,植物表型研究数据具有高通量、高精度等特征,表示学习模型在海量高维植物表型数据的分析任务中获得了关注。本文简述了表示学习的相关概念和表示学习技术研究进展,对有监督和无监督的表示学习模型进行对比分析,阐述了植物表型数据概念及其处理方法,重点从植物种类识别、病虫害检测分析、产量预测、基因研究和形态结构表型数据计算等方面,探讨了表示学习在植物表型中的研究应用意义及其存在的问题。最后,指出表示学习在植物表型应用中的发展方向:开发能够适用于分析不同种植物表型数据的表示学习模型,实现高整合度、高通用性的目标;提高表示学习模型的实时性及准确度,以增强其实用性;多模态表型数据的表示学习可为学科的交叉数据分析研究提供统一的数据视图。     

基于深度图像的奶牛表型特征获取系统设计与试验

奶牛表型特征是评价奶牛成长状况的一项重要参数,为减少奶牛的应激性且能便捷地获取奶牛几何表型尺寸,运用图像处理技术提取奶牛表型特征参数,设计了一款针对深度图像和点云数据的奶牛几何表型特征获取系统。对奶牛深度图像采用背景减去法、阈值分割、滤波和空洞填充等方法获取奶牛目标区域,对目标采用边缘检测、角点检测和凸包运算等检测特征点,最后对应点云数据获得奶牛表型特征尺寸。系统现场试验结果表明,系统获取的体重准确性在98%以上,体尺准确性在96%以上,系统工作稳定、测量精度高,为实现数字化养殖打下了基础,具有很好的应用前景。     

基于多视角时间序列图像的植物叶片分割与特征提取

为了解决多种类植物在生长过程中不同时间点动态变化表型参数提取困难问题,提出了一种基于多视角时间序列图像和深度卷积神经网络Mask-RCNN的植物茎叶实例分割方法,在拟南芥、玉米和酸浆属3种代表性植物上进行了实验.结果 表明,训练得到的基于Mask-RCNN的植物分割模型对在不同生长时期的植物茎叶的识别精度(mAP0.5...     

图像配准方法及其在植物组织三维重建中应用研究进展

图像配准是图像处理领域中的一个重要研究课题.为此,首先对目前主要图像配准算法进行了分类,比较分析其优缺点;然后结合植物组织切片图像的特点,总结了图像配准在植物组织三维重建与可视化中的应用情况;最后对基于序列图像的植物组织三维重建中的图像配准方法的研究方向进行了探讨和展望.     

植物根区电阻抗成像系统设计与实验

为了能及时地监测植物根区的状态,设计了一种32电极的电阻抗成像系统,包括硬件构成和图像重构系统,以数字合成技术（DDS）产生正弦波激励信号,采用相邻激励模式,以乘法器对测量信号和参考信号进行模拟解调,得到被解调信号相对参考信号的实部信息和虚部信息,计算信号的幅值、相位和实部、虚部,基于成像正问题和逆问题算法,以Matlab及开源套件EIDORS予以实现。设计了专用电源,将220V交流电源经整流滤波、线性稳压后为系统提供多种正负电源。实验测量了系统的信噪比、通道一致性等参数,验证了实验平台的可靠性,并在盛有盐水的容器中进行了实时电阻抗系统成像实验,对绝缘材料和胡萝卜介质检测,结果表明本系统可有效辨别被测物,并具有很好的分辨率和重复性。     

田间作物高通量表型信息获取与分析技术研究进展

田间作物表型信息获取种类、数量以及信息处理与分析方法对于发现有价值的表型特性并确定其遗传因素有着重要影响,而传统的田间表型信息获取方法依赖于研究人员的人工采样测量,不但费时费力,还存在效率低和主观性强等缺点。为解决这一问题,田间作物高通量表型信息获取及分析技术成为了当前植物表型领域的一个研究热点。目前,表型研究主要集中在3个方面：传感器、平台和信息分析。本文从这3个方面阐述国内外田间作物高通量表型信息获取及分析技术的最新研究成果,分析表型信息获取技术中常用传感器的应用范围和使用限制条件以及不同表型信息获取平台的优缺点,总结表型信息分析的方法,提出使用时需要根据具体情况,综合考虑实际需求以及经济合理性选择和设计。最后展望田间作物表型研究未来的发展方向,将集中在多类型数据融合、数据标准化管理、多学科知识整合等方面。该项研究成果对推广田间表型信息获取技术和分析方法、促进表型研究和遗传育种研究的深入融合提供了理论参考和技术支撑。     

自走式表型平台及在线自整定PID速度控制研究

为了适应现代化育种、植保及栽培管理的需求,高通量作物表型信息获取成为了当前的研究热点。为了提高作物表型信息获取平台的可扩展性、泛用性和使用灵活性,设计了一种自走式作物表型信息获取平台。平台车体采用框架结构,利用4台直流电机实现4轮独立驱动,并采用1个主控芯片和4个分控芯片的模式构建了控制系统;基于继电反馈法设计了在线自整定PID调控方法,实现了PID参数在线自整定和平台的运行速度控制,并进行了空载和地面负载对比试验。结果表明:在系统空载和地面负载条件下,针对设定的不同速度,系统均可在0.169~0.468s达到稳定状态,具有较高的调节速度与精度;地面负载条件下,直接利用空载时整定得到的参数与负载后重新整定得到的参数进行速度的调节,不同速度要求条件下两者之间的误差均小于0.08s,证明空载时一次整定后的参数可直接应用于表型平台的实际速度控制。     

光谱技术在作物病虫害检测中的研究进展及展望

光谱技术检测作物病虫害具有无损、快速、准确等优点.为了充分利用国内外的研究成果,促进我国在该领域的研究与应用,从作物病害和虫害两个方面,综述了基于可见光(包括图像处理)、近红外方法的光谱处理技术在作物病虫害无损检测中的研究进展,分析了各种方法的优缺点.同时,提出了今后应从特征波长选取、早期病虫害检测、实时检测、图像与光谱结合等方面开展深入研究,以实现病虫害的自动检测.     

图像处理技术与L系统相结合的虚拟植物叶片研究

为了快速、准确地模拟植物叶片,提出了一种基于图像处理与L系统相结合的虚拟植物叶片方法。该方法首先利用图像处理技术获取叶片边缘信息和叶脉信息,然后通过叶脉信息分析出叶脉走向规律,最后通过L系统模拟该叶片形态。实验表明,该方法能够精准地模拟出叶片形态,降低计算机虚拟叶片的复杂度。     

土壤重金属污染大生物量植物修复技术研究进展

分析了土壤重金属污染修复技术的研究现状及存在的问题,研究了大生物量非超富集植物修复技术进展。对当前大生物量非超富集植物的研究进展进行了综合分析,其中包括粮食作物、油料作物、蔬菜、杂草和树木、花卉、经济作物等大生物量植物受重金属污染情况下的非超富集修复技术,提出了土壤重金属污染植物修复的研究方向。研究成果对土壤重金属污染修复技术的发展具有重要参考价值。     

图像处理技术在农作物营养信息检测中的研究展望

图像处理技术的研究与应用已扩展到农业工程中的各个领域,并在许多方面取得了重大的成果。为此,介绍了图像处理技术在农作物营养信息检测中的研究现状,讨论了图像处理技术在农作物营养信息检测中的发展趋势。     

小型烟草植保机移动平台结构设计与试验

针对皖南山区高垄畦沟环境下小型烟草植保机田间作业易侧翻、难调头的问题,根据植保机在高垄畦沟田间行走的稳定性与转向要求,通过对传动系统与转向系统进行分析,设计了小型轮式烟草植保机。利用Recur Dyn/Track仿真软件,建立植保机与田垄结构的动力学与运动学模型,完成植保机移动平台设计和优化,并对植保机在高垄畦沟田间环境下进行试验。仿真结果表明,设计的植保机模型能够达到转向半径为0. 8 m的实际要求,且沿垄间直线行驶时移动平台侧倾角小于3°,移动平台最佳作业速度为1. 0 m/s,验证了植保机移动平台模型具有良好的转向性和稳定性。植保机样机田间试验结果表明,移动平台在烟草田头转向性满足南方烟草垄作环境需求,利用惯导装置测试垄间移动植保机作业速度为1. 0 m/s时,最大侧倾角为14. 38°,没有超过其发生侧翻的临界角,能够安全通过。