文章图片
文章图片
文章图片
关于推进智慧农业的推广与应用 ， 无数高校、科研院所等机构都投入了大量人力物力 ， 目前已经有多篇相关论文发表 ， 本文总结了来自南京农业大学、浙江省农业科学院、北京农业信息技术研究中心、 中国农业大学、浙江大学、华中农业大学、山西农业大学、沈阳农业大学、东北农业大学等单位的研究成果 ， 是前沿技术 。
智慧农业
一、室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望
针对室内表型监测平台的特点、管理和解析方法 ， 和各类室内表型针对的表型性状 ， 包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害)等 ， 对室内表型平台的发展方向 ， 对表型组学在中国的发展提出了展望 ， 以期为中国植物表型研究提供指导和建议 。
二、田间小麦冠层光截获算法开发
以小麦为研究目标 ， 利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了三维冠层场景 ， 记录了绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPARdif)信息 ， 生成了对应的三维点云数据 。 研究表明 ， 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 。
小麦
三、西兰花表型快速提取方法研究
通过对深度残差网络ResNet ， 改进得到一种新型的西兰花花球分割模型 ， 多表型参数的高通量获取 ， 通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度 ， 实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取 ， 对确定西兰花长势具有关键作用 ， 可为作物田间长势监测研究提供重要参考 。
四、玉米籽粒显微表型特征研究
针对传统籽粒显微性状检测方法效率低、误差大且指标单一等问题 ， 利用Micro-CT扫描技术 ， 开展显微表型精准鉴定研究 ， 通过对植物组织、细胞和亚细胞水平的表型信息的研究 ， 为玉米籽粒分类、品种检测等提供技术支撑 。
玉米粒
五、玉米叶面积指数和生物量评估
基于不同种植密度的5份玉米田间试验 ， 获取玉米大喇叭口期的地面ASD高光谱数据与无人机高光谱影像 ， 研究表明两项信息在玉米LAI及生物量估算方面具有较好的一致性 ， 能够快速有效地提取地块尺度玉米农学参数信息 ， 有助于提升玉米精准管理水平 ， 可为高光谱技术在小区尺度的精准农业管理应用提供参考 。
六、油菜冠层生化参数垂直异质性分析
研究了不同氮素处理水平下油菜苗期冠层内的叶绿素、类胡萝卜素、干物质和水分等生化参数的垂直分布变化特性 ， 同时测定了叶片的光合性能 ， 剖析了荧光响应与生化参数的内在联系 。 对监测作物生长和指导精准施肥具有重要意义 ， 可为指导精准施肥、提高优质优产 ， 提供新思路和技术支撑 。
油菜
七、提取棉花表型参数方法
以棉花为研究对象 ， 采用三维激光扫描技术获取棉花植株的云数据 ， 针对植株主干的几何特性 ， 完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计 。 实现了棉花表型参数的动态量化过程 ， 为三维表型技术的实现提供了一种有效方法 ， 实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究 。
八、谷穗检测方法
基于YOLOv4和自适应锚框调整的谷穗检测方法 ， 可快速准确地检测特定框中的谷穗 。 通过自适应地调整锚框 ， 可生成符合谷穗目标的候选框 ， 从而提升检测的准确率 ， 该方法具有较好的准确性和高效性 。 谷穗的检测和计数对于预测谷子产量和育种至关重要 。
谷穗
九、玉米植株点云雄穗分割
【智慧农业科研成果分享：作物表型前沿技术与应用】针对当前三维点云处理方法 ， 在玉米植株点云中识别雄穗相对困难的问题 ， 提出一种在玉米植株点云中提取雄穗的分割方法 ， 可为玉米高通量表型检测、玉米三维重建等研究和应用提供技术支持 。
十、柚子果形检测分级方法
针对柚子果形和尺寸分级判断的问题 ， 研究一种检测柚子纵、横径尺寸并对柚子形状缺陷进行判断的方法 ， 为柚子尺寸和形状的自动化检测、分级 ， 提供了快速无损方法 。
