检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏农业学报 2020年第3期36卷 544-552页

作者：苗梦珂王宝山李长春龙慧灵杨贵军冯海宽翟丽婷刘明星吴智超河南理工大学河南焦作454000 农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

已有研究发现,植物的最大净光合速率(Amax)决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱(350~1350 nm)与气体交换数据为基础,旨在建... 详细信息

已有研究发现,植物的最大净光合速率(Amax)决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱(350~1350 nm)与气体交换数据为基础,旨在建立基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率估算模型。结果表明,基于连续小波变换方法估算的模型,2017年、2018年的建模决定系数(R2)分别为0.62、0.77,验证R2分别为0.65、0.77,其估算模型的精度远高于基于植被指数建立的模型。通过对比分析几种植被指数与高光谱数据对最大净光合速率的估算结果发现,植被指数对小麦叶片Amax的解释能力较低,无法对光合能力作出正确且精确的估算。基于连续小波变换方法对冬小麦叶片Amax的估算精度较高,可以作为预估冬小麦生长状况、产量的依据。

关键词：连续小波变换最大净光合速率植被指数高光谱

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农业大模型:关键技术、应用分析与发展方向

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智慧农业（中英文） 2024年第2期6卷 1-13页

作者：郭旺杨雨森吴华瑞朱华吉缪祎晟顾静秋国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097 新加坡国立大学设计与工程学院新加坡117583新加坡

[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示... 详细信息

[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务。

关键词：生成式人工智能大模型农业知识服务机器学习自主决策多模态深度学习

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玉米叶片气孔表型鉴定及研究进展

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作物杂志 2023年第6期 1-10页

作者：金玉郭新宇张颖李大壮王璟璐数字植物北京市重点实验室北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 华中农业大学湖北武汉430070

叶片气孔是植物与外界联系的直接通道。气孔在玉米植株生长过程中碳、水循环调控中起着重要作用,影响着植株蒸腾和光合作用的强度。本文概述了玉米叶片气孔形态结构与主要功能特点,梳理了气孔表型破坏性与非破坏性获取方法,沿时间脉络... 详细信息

叶片气孔是植物与外界联系的直接通道。气孔在玉米植株生长过程中碳、水循环调控中起着重要作用,影响着植株蒸腾和光合作用的强度。本文概述了玉米叶片气孔形态结构与主要功能特点,梳理了气孔表型破坏性与非破坏性获取方法,沿时间脉络整理了气孔表型人工―半自动化―自动化解析方法,归纳了玉米叶片气孔表型特征分析研究进展及影响气孔形态建成的相关基因研究现状,展望了叶片气孔研究可能面临的挑战与机遇,为基于气孔表型的玉米品种筛选鉴定及遗传改良提供参考。

关键词：玉米叶片气孔表型研究进展

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基于Micro-CT的玉米自交系茎秆维管束表型高通量获取与精准解析

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江苏农业科学 2022年第12期50卷 201-211页

作者：赵欢王璟璐张颖廖生进杜建军郭新宇赵春江华中农业大学湖北武汉4300701 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

针对玉米自交系茎秆不同节位形态特征差异大、维管束分布不同等特点,利用Micro-CT扫描技术及基于区带的维管束表型解析方法,对茎秆基部第3节、穗位节、顶位节节间进行显微图像获取,实现茎秆不同节间横切面、表皮区、周皮区、髓区、维管... 详细信息

针对玉米自交系茎秆不同节位形态特征差异大、维管束分布不同等特点,利用Micro-CT扫描技术及基于区带的维管束表型解析方法,对茎秆基部第3节、穗位节、顶位节节间进行显微图像获取,实现茎秆不同节间横切面、表皮区、周皮区、髓区、维管束相关表型的精准解析。研究结果表明,基于区带的维管束表型解析方法适用于茎秆不同节间维管束表型解析,可获得表征茎秆节间组织和维管束形态、几何性状、分布等共47项指标,获取效率高达20 s/张图像。同传统方法相比,基于区带的维管束表型解析方法效率高、通量大,且可获取的表型指标类型多。描述性统计分析结果显示,同茎秆横切面长轴长等传统指标相比,基于区带的维管束表型解析方法获取的功能区表型指标变异系数较大,能更好地反映出不同节间、不同自交系间的差异;且在不同自交系间,基部第3节的周皮区维管束数量(P=7.79×10^(-29))和穗位节的周皮区维管束面积占比(P=1.79×10^(-26))差异最显著。此外,从基部到顶部,表征横切面及各功能区几何、形态性状以及维管束数量、面积相关的表型指标呈依次减小的趋势;表征维管束分布的表型指标呈依次增加的趋势;功能区面积占比分布趋势不同,其中周皮区面积占比在基部节间最大,髓区面积占比在穗位节最大,表皮区面积占比在顶位节最大。本研究实现了玉米自交系茎秆不同节间维管束表型的高通量获取与精准解析,初步揭示了表型指标在不同节间的分布趋势,可为后期茎秆表型遗传解析和性状定向改良提供参考。

关键词：玉米茎秆 Micro-CT 区带维管束表型高通量获取精准解析

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基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法

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智慧农业（中英文） 2022年第2期4卷 150-162页

作者：郑晨曦温维亮卢宪菊郭新宇赵春江北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100097 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重,难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题,本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法,制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数... 详细信息

针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重,难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题,本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法,制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范,并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义,提出了小麦植株表型参数计算方法,实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标。其中,植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算,用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度;小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标,根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明,在保持植株原始三维形态结构的前提下,提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高,R^(2)分别为0.93、0.98、0.93、0.85;叶宽和叶倾角与实测数据的R^(2)分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数,为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。

关键词：起身期三维数字化表型相关小麦植株拔节期叶形数字化数据数据获取

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农业元宇宙:关键技术、应用情景、挑战与展望

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智慧农业（中英文） 2022年第4期4卷 126-137页

作者：陈枫孙传恒邢斌罗娜刘海深国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展,为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性,本文首先分析了农业元宇宙的概念,以及区... 详细信息

元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展,为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性,本文首先分析了农业元宇宙的概念,以及区块链、非同质化代币、5G/6G、人工智能、物联网、三维重建、云计算、边缘计算和扩展现实等元宇宙农业应用的关键技术。接着讨论了元宇宙在虚拟农场、农业教学系统和农产品追溯系统三个农业应用领域的主要情景,最后总结了农业元宇宙面临的系统建立、通信基础、硬件设备和运营等方面的主要挑战,并展望了未来的发展方向。本文可为元宇宙在农业的应用研究提供指导。

关键词：农业元宇宙区块链扩展现实数字孪生平行农业虚拟农场农产品追溯系统农业教学系统

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玉米维管系统表型高通量解析与多组学研究进展

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江苏农业科学 2022年第20期50卷 9-18页

作者：周国靓郭新宇郭尚敬张颖聊城大学农学院山东聊城252000 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

维管束是贯穿玉米整株植物的输导组织和支持系统,其特性对玉米高产、稳产起着重要作用。随着对玉米需求的不断增长,以及作物源-库性状的改善和栽培水平的提高,维管束作为源库之间联系的重要纽带,其形态结构和生理功能对产量形成的作用... 详细信息

维管束是贯穿玉米整株植物的输导组织和支持系统,其特性对玉米高产、稳产起着重要作用。随着对玉米需求的不断增长,以及作物源-库性状的改善和栽培水平的提高,维管束作为源库之间联系的重要纽带,其形态结构和生理功能对产量形成的作用日益受到育种工作者的重视。本文系统概述玉米根、茎、叶和果穗的维管束表型特征,以及维管系统在水分运输、物质营养运输及机械支撑等方面的功能;探讨维管系统表型的定义及其内涵;整理近年来国内外维管组织表型高通量获取方法并对比分析各种获取方法的优缺点;总结基于组学的维管系统表型-基因型关联组学分析研究进展;最后对玉米维管束系统研究面临的挑战和前景进行讨论,提出以表型组学为切入点,结合细胞生物学、计算机图像处理、计算数学等多学科交叉,高通量、系统获取维管束的表型信息,实现玉米果穗柄维管束表型的精准解析,以期为开展基于组学的结构-功能探究、计算与模拟提供大数据支撑,并为玉米的抗性评价、品种选育及功能机制研究提供有益参考。

关键词：玉米维管束表型解析多组学分析

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植株自旋转多视角重建技术在小麦植株三维表型获取中的应用评估

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中国农业科技导报 2022年第8期24卷 87-98页

作者：张文麒吴升郭新宇温维亮卢宪菊赵春江上海海洋大学信息学院上海201306 北京市农林科学院信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高,引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建,但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维... 详细信息

基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高,引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建,但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维表型解析中的适用性,基于植物旋转设计了便携式小麦植株三维表型高通量采集系统,选取穗期不同品种的小麦植株作为实验样本进行点云重建,基于Hausdorff距离评价了重建点云的精度误差;并基于人工测量数据,对所提取的表型指标精度进行评价。结果表明,植物旋转式重建的点云与相机旋转式重建的点云有较高的一致性,点云精度差距基本控制在0.4 cm以下;获取的叶长、叶宽和株高的均根方误差分别为0.79、0.13和0.53 cm,平均绝对百分比误差分别为3.26%、7.63%和0.74%,表明该方式适合穗期的小麦植株表型重建,具有较高的点云重建和表型提取精度,并为小麦植株表型评价提供了一种低成本的解决方案。

关键词：多视角三维重建小麦植株点云表型低成本

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消光系数估算方法对玉米冠层光能利用模拟的影响

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中国农业气象 2022年第10期43卷 773-785页

作者：王俊浩顾生浩徐田军陈博温维亮张立祯郭新宇北京市农林科学院信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室/国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 中国农业大学资源与环境学院北京100193 北京市农林科学院玉米研究中心北京100097 吉林农业大学资源与环境学院长春130118

以玉米品种大叶矮小型的矮单268(AD268)和小叶高大型的先玉335(XY335)为供试材料,设置低(3株·m^(-2))、中(6株·m^(-2))、高(9株·m^(-2))3个种植密度,综合利用冠层光合有效辐射(PAR)垂直分布数据、冠层三维模型与冠层光... 详细信息

以玉米品种大叶矮小型的矮单268(AD268)和小叶高大型的先玉335(XY335)为供试材料,设置低(3株·m^(-2))、中(6株·m^(-2))、高(9株·m^(-2))3个种植密度,综合利用冠层光合有效辐射(PAR)垂直分布数据、冠层三维模型与冠层光合模型,分析了对数法和回归法估算出的消光系数(k_(log)和k_(nls))对品种和种植密度的响应及其差异,评估消光系数估算方法对冠层光能利用模拟的影响。结果表明:k_(log)和k_(nls)存在差异,这种差异在大叶矮小型品种AD268下表现更加明显,且差异随着种植密度的增加而加剧,基于k_(nls)对冠层光分布的拟合效果(R^(2)=0.86)优于k_(log)(R^(2)=0.77);基于k_(log)和k_(nls)的玉米冠层光能利用特征对种植密度的响应规律在不同品种间存在明显差异,以k_(log)和k_(nls)模拟的AD268的日CO_(2)同化量、地上部干物质日积累量和光能利用效率在低密度下无明显差异,但在中高密度下差异较大,二者差异开始变大的临界密度为0.7~2.5株·m^(-2)。

关键词：作物模型参数估计光能利用效率高光效理想株型

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基于改进YOLOv8s的大田甘蓝移栽状态检测算法

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智慧农业（中英文） 2024年第2期6卷 107-117页

作者：吴小燕郭威朱轶萍朱华吉吴华瑞广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530000 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097 农业农村部农业信息技术重点实验室北京100097

[目的/意义]借助智能化识别及图像处理等技术来实现对移栽后蔬菜状态的识别和分析,将会极大提高识别效率。为了实现甘蓝大田移栽情况的实时监测和统计,提高甘蓝移栽后的成活率以及制定后续工作方案,减少人力和物力的浪费,研究一种自然... 详细信息

[目的/意义]借助智能化识别及图像处理等技术来实现对移栽后蔬菜状态的识别和分析,将会极大提高识别效率。为了实现甘蓝大田移栽情况的实时监测和统计,提高甘蓝移栽后的成活率以及制定后续工作方案,减少人力和物力的浪费,研究一种自然环境下高效识别甘蓝移栽状态的算法。[方法]采集移栽后的甘蓝图像,利用数据增强方式对数据进行处理,输入YOLOv8s(You Only Look Once Version 8s)算法中进行识别,通过结合可变形卷积,提高算法特征提取和目标定位能力,捕获更多有用的目标信息,提高对目标的识别效果;通过嵌入多尺度注意力机制,降低背景因素干扰,增加算法对目标区域的关注,提高模型对不同尺寸的甘蓝的检测能力,降低漏检率;通过引入Focal-EIoU Loss(Focal Extended Intersection over Union Loss),优化算法定位精度,提高算法的收敛速度和定位精度。[结果和讨论]提出的算法经过测试,对甘蓝移栽状态的召回率R值和平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)分别达到92.2%和96.2%,传输速率为146帧/s,可满足实际甘蓝移栽工作对移栽状态识别精度和速度的要求。[结论]提出的甘蓝移栽状态检测方法能够实现对甘蓝移栽状态识别的准确识别,可以提升移栽质量测量效率,减少时间和人力投入,提高大田移栽质量调查的自动化程度。

关键词：甘蓝移栽 YOLOv8s 目标检测多尺度注意力机制可变形卷积

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