基于网络监测平台的农林间作耗水特征和灌溉制度

针对特定生态区的种植方式和作物对水分的需求差异,在大田生产条件下对农林复合系统的土壤水分动态、作物日耗水量和灌溉制度进行了试验研究。以新疆枣、棉间作为主要研究对象,利用频域反射法(FDR)土壤水分传感器实时监测农林复合系统下,不同间作带位置的根层土壤水分动态和耗水量。以农作物根层土壤的含水量变化为主要指标,分析间作作物的日耗水量,结合农林复合系统中根层土壤的水分饱灌点和补灌点,确定农林复合系统的最佳灌溉时间和灌溉量。通过实验分析,提出了基于网络平台的农田灌溉警报系统,对农田进行实时监控和管理,预测灌溉时间。结果表明提出的这种基于网络平台土壤墒情监测的灌溉制度方法,可以实时监测农田土壤的水分状况,为农田作物灌溉提供技术支持,对提高农田水分利用效率有着重要的理论意义和应用价值。     

基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究

高通量植物三维表型的研究对判定植株表型特征至关重要。基于机器视觉的植株三维表型获取方法在温室中已广泛应用,能够动态监测植株生长过程,但在大田复杂环境中应用较少。以大田生长的玉米、大豆植株为研究对象,基于机器视觉分析方法对不同生长时期玉米、大豆植株进行个体和群体的三维重建,并基于手动测量值对叶长、叶最大宽进行精度评估。研究结果表明,叶长、叶最大宽的计算值与手动测量值的R2均大于0.97,精度较高,表明大田环境下此方法可以满足作物表型三维构建参数提取的精度要求,但是当冠层遮挡较严重时,三维重建精度将明显下降。进一步自动提取了株高、冠幅和器官生长动态,结果可为与基因型相关的表型高通量分析提供方法,并可进行株型与冠层辐射的精确评价。     

番茄群体冠层形态结构三维模拟——基于实测数据

为了提供较精确的作物冠层几何模型进行作物冠层光分布计算研究,首先实际测量番茄器官、个体及群体的形态特征参数,进而基于实测数据对番茄器官、个体及群体进行三维重建,使用C++语言和OpenGL函数库,开发了番茄群体可视化软件,可实现番茄群体三维模型的快速生成。基于精确器官模型和实测数据建立的番茄群体三维模型,较好地反映了群体冠层结构的基本特征,为作物冠层生产力计算和评价建立了几何模型基础。     

基于神经辐射场的苗期作物三维建模和表型参数获取

苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉（Structure from motion and multi-view stereo,SFM-MVS）算法,计算成本高,难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出一种基于神经辐射场（Neural radiance fields,NeRF）的苗期作物三维建模和表型参数获取系统,利用手机获取不同视角下的RGB影像,通过NeRF算法完成三维模型的构建。在此基础上,利用点云库（Point cloud library,PCL）中的直线拟合和区域生长等算法自动分割植株,并采用距离最值遍历、圆拟合和三角面片化等算法实现了精准测量植株的株高、茎粗和叶面积等表型参数。为评估该方法的重建效率和表型参数测量精度,本研究分别选取辣椒、番茄、草莓和绿萝的苗期植株作为试验对象,对比NeRF算法与SFM-MVS算法的重建结果。结果表明,以SFM-MVS方法重建点云为基准,NeRF方法重建的各植株点云点对距离均方根误差仅为0.128~0.395cm,两者重建质量较接近,但在重建速度方面,本文研究方法相比于SFM-MVS方法平均重建速度提高700%。此外,该方法提取辣椒苗株高、茎粗决定系数（R2）分别为0.971和0.907,均方根误差（RMSE）分别为0.86cm和0.017cm,对各苗期植株叶面积提取的R2为0.909~0.935,RMSE为0.75 ~3.22cm2,具有较高的测量精度。本研究提出的方法可以显著提高三维重建和表型参数获取效率,从而为作物育种选苗提供更为高效的技术手段。     

作物三维重构技术研究现状及前景展望

近年来,随着无人机和各类传感器在作物育种和田间生产中被广泛使用,作物表型组学得到了极大的发展。兼具了高精度、高通量和高度自动化的作物表型组学及其相关技术的发展,加快了新品种的选育和优化了田间管理。作物三维重构技术是作物表型组学最基本的技术方法之一,是精准描述作物形态全息结构的重要工具,而作物的三维重构模型对于高通量作物表型获取、作物株型特征评价、植株结构和表型相关性分析等均具有重要意义。为深入总结作物表型中三维重构技术研究进展,本文从作物三维重构的基本方法与应用特点、研究现状和前景展望等三个方面展开综述。本文首先归纳整理了现有作物三维重构方法,并对各类方法的基本原理进行了综述,分析了各类方法的特点和优缺点,同时在归纳作物三维重构方法一般性流程的基础上,对各类方法的适用性进行剖析,归纳整理出了各类方法在实施时的具体流程和注意事项;其次,本文依据研究目标对象不同将作物三维重构的应用分为单株作物重构、田间群体重构和根系重构三部分,并从这三个视角对作物三维重构技术的应用情况进行了综述,依据精度、速度和成本三方面,探究了各个方法对于不同作物三维重构的研究现状,分析整理出不同重构对象背景下作物三维重构存在的问题与挑战;最后,从作物三维重构全程自动化、4D表型的构成、作物虚拟生长与模拟育种和智慧农业发展等方面对作物三维重构技术的前景进行了展望。     

作物病害智能诊断与处方推荐技术研究进展

由“植物诊所”形成的电子病历为作物病害处方推荐提供了新的思路。如何高效地挖掘电子病历数据并辅助作物病害处方推荐,目前还是亟待解决的研究热点问题。在总结和整理现有国内外研究文献的基础上,对基于显微图像的作物病害病菌孢子识别、基于光谱的作物病害诊断、基于电子病历的作物病害处方推荐等作物病害诊断与处方推荐关键技术进行了系统分析与讨论。综述结果表明,围绕作物病害病菌侵染过程,以智能化处方推荐需求为导向,开展基于电子病历数据挖掘的作物病害处方推荐研究,将成为一个研究重点。针对作物病害处方推荐过程中,存在由于作物病害致病机理复杂、作物品种及病害种类多、病害病症动态变化且特征多等特点和难点,研究基于电子病历数据挖掘的作物病害致病机理解析、诊断推理、智能化处方推荐及其应用策略,将是研究的重大方向;探索基于知识图谱分析、大数据挖掘和机器学习算法推理等关键技术的作物病害电子病历数据挖掘分析研究,从区域宏观视角可视化解析作物病害致病机理及其与特征间的关联关系,面向实际应用场景实现基于诊断推理的单一作物病害处方推荐、基于语义匹配的多种作物多种病害处方推荐,具有更大的实际意义。     

作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述

[目的/意义]作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容,是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础,对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。[结论/展望]从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性,研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法,以及提高模型解释性等方面,展望了作物表型技术主要发展方向。     

作物生长过程模拟模型与形态三维可视化关键技术研究

针对作物产量形成、品种适应性分析的数字化解析和可视化表达需求,以提高作物模拟模型的时效性、协同性和真实感为目标,结合物联网技术与作物模拟模型,进行了田间数据实时采集;应用多智能体技术进行了作物协同模拟方法研究与框架设计;开展了作物生长过程模拟模型及基于作物模型的形态三维可视化关键技术研究,以小麦作物为例,进行了田间试验,阐述了小麦三维形态模拟可视化系统的设计实现并进行了试验验证;构建了Logistic方程模拟小麦叶长、最大叶宽、叶片高度、株高等的生长变化,采用基于曲线、曲面的参数化建模方法和3D图形库OpenGL构造了小麦器官几何模型。结果表明小麦叶长、最大叶宽、叶片高度和株高模拟模型R ²值在0.772~0.999之间,回归方程的F值在10.153~4359.236之间,且Sig.小于显著水平0.05,模型显著性较好,模型的拟合度较高。本研究将作物模拟模型结果和形态结构模型有效结合,实现了以小麦为代表的作物在不同管理措施条件下的生长过程形态三维可视化表达,为作物生产数字化系统应用提供了更有效的途径,该技术体系与方法同样适用于玉米、水稻等作物。     

基于双目视觉的作物苗期障碍物三维信息检测方法

农业智能装备在实际农田环境中行进或作业的过程中需要感知多变环境下的各种障碍物。为此,基于双目视觉,开展了作物苗期农田障碍物三维信息检测方法研究,提出了一种基于特征的障碍物检测算法。首先,利用边缘检测算法去除天空背景,提取出障碍物潜在区域的上边界线,利用超绿特征颜色变换去除绿色作物苗期农田背景,提取下边界线;然后,通过阈值分割算法提取障碍物目标区域;最后,通过重心特征点立体匹配来获取视差值,结合MatLab标定获取的相机内外参数进行三维重建,计算障碍物的距离、宽度和高度三维信息。田间试验结果表明:该算法可以正确提取出障碍物目标区域,障碍物距离、宽度和高度检测的平均相对误差分别为4.7%、5.79%和1.78%,能够满足农业智能装备田间障碍物检测的需求,具有较好的可靠性。     

从群体到个体尺度——基于数据的DSSAT和GreenLab作物模型连接探索

作物模型的研究涉及作物生长发育的复杂过程,空间上从分子到细胞、组织、器官、个体、群体等不同尺度,时间尺度上可以从秒到年。基于不同的研究需求,切换作物模型尺度,可使得作物模型的适用性更广泛灵活。其中,如何从群体尺度的作物模型转入个体尺度的作物模型是本研究的内容。本研究基于四个玉米品种的两个处理（灌溉和雨养）的已有的实验数据和基于这些数据的DSSAT系统的模拟数据,校准功能结构模型GreenLab的参数,以计算结果一致为指标,探索不同空间尺度模型建立接口的方法,比较不同模型的特点。结果表明,GreenLab模型可以复现DSSAT系统的模拟数据和实际测量数据,进一步可以反演出各种器官之间生物量的分配并进行三维可视化展示。最后讨论了不同空间尺度模型结合的优势及应用领域。