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用于植物圖像分析的開(kāi)源圖形用戶(hù)界面高通量基因分型與分子育種方法相結(jié)合，大大加快了作物改良計(jì)劃。最近，改進(jìn)的植物表型方法導(dǎo)致了從人工測(cè)量到自動(dòng)化平臺(tái)的轉(zhuǎn)變，并提高了可擴(kuò)展性和分辨率。在開(kāi)發(fā)來(lái)自高通量表型(HTP)平臺(tái)的成像數(shù)據(jù)集的大規(guī)模下游處...

拉曼光譜能夠?qū)χ参镞M(jìn)行表型分析和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值評(píng)估人類(lèi)必須提高糧食產(chǎn)量，來(lái)滿(mǎn)足到2050年預(yù)計(jì)將達(dá)到97億的世界人口的需要。這些糧食需求可以通過(guò)實(shí)施農(nóng)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足。這種變革性的農(nóng)業(yè)概念，也稱(chēng)為數(shù)字農(nóng)業(yè)，旨在在不增加田地足跡的情況下最大限度地提...

葉綠素?zé)晒鈭D像的高通量玉米圖像分割與性狀提取植物分割和單個(gè)器官的特征提取是高通量表型(HTP)操作中的兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，普渡大學(xué)的AgAlumniSeedPhenotypingFacility(AAPF)利用葉綠素?zé)晒鈭D像(C...

受控條件下的高自動(dòng)化、獨(dú)立型和低成本的表型分析系統(tǒng)受控條件下的植物生長(zhǎng)設(shè)施讓改變影響植物生長(zhǎng)氣候條件成為可能（例如濕度、溫度和光照），從而可以更好地了解植物對(duì)非生物和生物脅迫的反應(yīng)。盡管世界范圍內(nèi)已經(jīng)建立了數(shù)個(gè)高通量表型分析設(shè)施，但需要進(jìn)一...

光譜和砧木影響溫室番茄對(duì)補(bǔ)充光照長(zhǎng)光周期的響應(yīng)植物生物量和產(chǎn)量在很大程度上取決于植物攔截的光總量（日光積分(DLI)-強(qiáng)度×光周期）。為所需的DLI提供長(zhǎng)周期而低強(qiáng)度光照更經(jīng)濟(jì)，因?yàn)樗褂酶俚臒艟邚亩档土顺杀?。此外，燈具在長(zhǎng)時(shí)間的光照下...

拉曼光譜是一種非常重要的分析技術(shù)，它通過(guò)測(cè)量光子與物質(zhì)相互作用而產(chǎn)生的散射光譜，來(lái)研究物質(zhì)的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)。拉曼光譜儀作為一種高度精密的儀器，在科學(xué)研究、醫(yī)學(xué)診斷、材料分析等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，具有許多意義和價(jià)值。首先，光譜儀可以用于確定物質(zhì)的...

主動(dòng)學(xué)習(xí)對(duì)基于圖像的植物表型深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種基于圖像的植物表型應(yīng)用，包括疾病檢測(cè)和分類(lèi)。然而，有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型的成功部署需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)，由于固有的復(fù)雜性，這在植物科學(xué)(和大多數(shù)生物學(xué))領(lǐng)域是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。具體來(lái)說(shuō)，數(shù)...

利用無(wú)人機(jī)圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)番茄生物量和產(chǎn)量首先從植物高度(PH)和植被指數(shù)(VI)圖中確定預(yù)測(cè)番茄產(chǎn)量的重要變量。這些地圖來(lái)自無(wú)人機(jī)(UAV)拍攝的圖像。其次，使用選定的變量集，檢驗(yàn)多機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)番茄鮮枝質(zhì)量(SM)、果實(shí)重量(FW)和...