植物根系表型信息获取技术研究进展

人口数量增长和全球气候变化加剧了粮食安全供给压力,育种学家亟需培育高产、高效作物品种以满足日益增长的粮食消费需求.基于根性状的品种培育改良可有效提高作物水分、养分利用率,但根系表型观测的困难性极大地限制了育种进程.随着自动化控制、成像和传感器以及图像解译技术的发展,高通量根表型信息系统性收集已成为可能.本文综述了一系列适用于室内或田间的非破坏性或破坏性根系二维或三维结构测定技术;系统阐述了主流的根表型参数提取图像分析技术和软件;探讨了基于根表型平台的根性状筛选应用于新品种培育的成功案例,并对高通量根表型平台的进一步研发进行了展望.     

基于多视角自动成像系统的作物三维点云重建策略优化

为满足高通量作物表型分析需求,提升三维点云重建效率和精度,该研究针对不同作物、不同生育时期、不同植株部位(地上部和根系),基于研发的多视角自动成像系统和SFM(structure from motion)-MVS(multi-view stereo)算法,采用不同视角和不同相机数获取的图像重建作物三维点云,通过重建效率和精度(Hausdorff距离)评估,以及基于点云提取表型参数(株高、幅宽、凸包体积和总表面积)的可靠性评价,优化作物三维点云重建策略。结果显示,对于结构相对稀松、遮挡较少的盆栽植株(苗期、蕾薹期、盛花期、成熟期油菜)、结构相对紧凑、遮挡较多的植株地上部(花铃期棉花、抽穗期水稻、拔节期和灌浆期小麦)以及器官密集、遮挡严重且有较多细长结构的地上部和根系(分蘖期小麦和成熟期水稻地上部、成熟期玉米和油菜根系),分别采用3～4、6和10个相机为其最优重建策略(Hausdorff距离小于或接近0.20 cm,且重建时长和Hausdorff距离归一化值之和最小)。采用不少于4个相机获取的图像重建作物三维点云,可提取较为可靠的表型参数(决定系数R²>0.90...     

逐日平台搭载作物生长信息传感器效果检验与评估

为验证逐日平台追踪太阳的准确性及其消除太阳高度对作物生长信息传感器影响的效果,从而解决被动光源作物生长信息监测仪器因太阳高度角变化导致反射率测量误差波动大、有效采样窗口期短等问题,在课题组前期被动光源作物生长信息传感器和逐日平台研制的基础上,通过逐日准确性试验、标准反射率以及作物冠层反射率检测对比试验,对逐日平台搭载作物生长信息传感器的实际效果进行了检验与评估。结果显示,逐日平台水平方向追踪太阳的平均偏离角度为0.592°,竖直方向追踪太阳的平均偏离角度为0.470°;当作物生长信息传感器直接测量10%、20%、40%、60%标准反射率灰度板和作物冠层反射率时,在8:00-17:00时间段内因受太阳高度角影响,传感器测量的反射率波动幅度达60.00%以上,仅中午前后(11:00-13:00)测量的反射率较为准确;当使用逐日平台搭载作物生长信息传感器测量相同对象时,8:00-17:00时间段内测得反射率均较为准确,反射率波动幅度在2.53%以内。试验结果表明,使用逐日平台能显著提升被动光源作物生长信息传感器测量的准确性,延长作物生长信息传感器日工作时间1倍以上。