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受控條件下的高自動化、獨立型和低成本的表型分析系統(tǒng)受控條件下的植物生長設(shè)施讓改變影響植物生長氣候條件成為可能（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)個高通量表型分析設(shè)施，但需要進一...

光譜和砧木影響溫室番茄對補充光照長光周期的響應(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)-強度×光周期）。為所需的DLI提供長周期而低強度光照更經(jīng)濟，因為它使用更少的燈具從而降低了成本。此外，燈具在長時間的光照下...

拉曼光譜是一種非常重要的分析技術(shù)，它通過測量光子與物質(zhì)相互作用而產(chǎn)生的散射光譜，來研究物質(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，在科學研究、醫(yī)學診斷、材料分析等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，具有許多意義和價值。首先，光譜儀可以用于確定物質(zhì)的...

主動學習對基于圖像的植物表型深度學習模型已經(jīng)成功地應(yīng)用于各種基于圖像的植物表型應(yīng)用，包括疾病檢測和分類。然而，有監(jiān)督的深度學習模型的成功部署需要大量的標記數(shù)據(jù)，由于固有的復雜性，這在植物科學(和大多數(shù)生物學)領(lǐng)域是一個重大挑戰(zhàn)。具體來說，數(shù)...

利用無人機圖像的機器學習預測番茄生物量和產(chǎn)量首先從植物高度(PH)和植被指數(shù)(VI)圖中確定預測番茄產(chǎn)量的重要變量。這些地圖來自無人機(UAV)拍攝的圖像。其次，使用選定的變量集，檢驗多機器學習算法對番茄鮮枝質(zhì)量(SM)、果實重量(FW)和...

深度學習實現(xiàn)玉米和高粱葉片計數(shù)自動化葉片數(shù)量和葉片出苗率是植物育種家、植物遺傳學家和作物模型學家感興趣的表型。即使對一個沒有經(jīng)過專業(yè)訓練的普通人員，計算一株植物現(xiàn)有的葉子數(shù)量也是很簡單的，但手動跟蹤數(shù)百個個體在多個時間點上的葉子數(shù)量變化卻是...

檢測高光譜和多光譜分辨率下龍爪稷的生物物理學特性和氮狀態(tài)龍爪稷對小農(nóng)戶來說是一種重要的谷類作物，通過遙感技術(shù)對一些作物參數(shù)（比如作物生長情況和含氮量）進行可靠評估，可以促進龍爪稷的應(yīng)季管理。本研究采用偏最小二乘回歸(PLSR)選擇最佳波段法...

測量高光譜反射率預測小麥的生理性狀數(shù)千種基因型的產(chǎn)量關(guān)鍵性狀進行快速田間測量的需求是作物育種的主要障礙，最近，葉片的高光譜反射數(shù)據(jù)已被用于訓練機器學習模型，使用偏最小二乘回歸(PLSR)來快速預測小麥和其他物種的光合和葉子性狀的遺傳變異，然...