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2017全国植物表型组学研讨会

作者： fred baret INRA-EMMAH-CAPTE

High-throughput field phenotyping is a rapidly maturing *** observations platforms have been developed,including an a fully automatic ground rover called phenomobile equipped with LiDARs,RGB and multispectral cameras,as well as a UAV equipped with RGB,multi-spectral and thermal infrared *** allows monitoring with great consistency and accuracy the time course along the growth cycle of the main canopy structure traits(height,green area index,leaf inclination,fraction of intercepted radiation,plant and reproductive organ population density) as well as leaf chlorophyll *** use of these techniques is illustrated over several *** collection of high-throughput phenotyping observations allows calibrating crop functioning models that could potentially access parameters controlling the functioning of the crop.

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基于数字化植物表型平台(D3P)的田间小麦冠层光截获算法开发

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智慧农业（中英文） 2020年第1期2卷 87-98页

作者：刘守阳金时超郭庆华朱艳 fred baret 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心江苏南京210095 法国农业和环境科学研究院CAPTE实验室法国阿维尼翁210095 南京农业大学江苏省现代作物生产协同创新中心江苏南京210095 南京农业大学国家信息农业工程技术中心/教育部智慧农业工程研究中心江苏南京210095 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093 中国科学院大学北京100049

冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记... 详细信息

冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPAR_(dif))信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征(GF)。最后,利用人工神经网络(ANN)算法分别构建了从不同LiDAR点云特征(H、GF和H+GF)输入到FIPAR_(dif)、GAI和AIA的反演模型。结果表明,对于GAI、AIA和FIPAR_(dif),预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H> H> GF。由此可见,H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF+H特征,在中等测量噪音(10%)情况下,FIPAR_(dif)和GAI的估算均获得了满意精度,R^2分别为0.95和0.98,而AIA的估算精度(R^2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。

关键词：冠层光截获高通量表型 LiDAR 数字化植物表型平台(D3P) 小麦冠层

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