共查询到18条相似文献，搜索用时 265 毫秒
1.
[目的/意义]作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容,是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础,对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。[结论/展望]从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性,研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法,以及提高模型解释性等方面,展望了作物表型技术主要发展方向。 相似文献
2.
精细农业田间信息采集关键技术的研究进展 总被引：9，自引：0，他引：9
快速、有效地采集和描述影响作物生长的田间信息,是开展精细农业实践的重要基础.随着现代信息技术的不断发展,田间信息采集技术也在快速发展和不断更新.阐述了GPS定位技术、传感技术、多传感信息融合技术、无线通讯技术等在田间定位信息、土壤属性信息、作物生长信息、环境信息和作物产量信息获取中应用的研究现状,指出现有采集技术存在的优缺点,并提出开发集各种先进技术为一体.低成本、多通道、高精度、定位快速的动态农田信息数字化智能测量装备是今后田间信息采集技术的研究方向. 相似文献
3.
植物表型平台与图像分析技术研究进展与展望 总被引：6，自引：0，他引：6
近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种、提高产量和抗病虫害能力至关重要。将植物表型平台信息采集平台与分析技术用于解析基因组信息,定量研究与生长、产量和适应生物或非生物胁迫相关的复杂性状,是建立植物生长模型和采集农作物高维、丰富表型数据集的重要途径,能够满足填补基因组信息与植物表型可塑性之间空白的需要。阐述了基于光学成像的植物表型信息采集平台与图像分析技术的研究进展,从室内、田间不同的使用环境出发,根据不同搭载方式,总结分析了各表型平台的功能和特点。最后,分析了目前植物表型信息采集平台与分析技术存在的瓶颈问题,提出了以下建议与展望:开发植物表型信息采集平台的多传感器集成系统;将植物生长环境监测模块融入植物表型信息采集平台中;开发针对林木的表型信息采集平台;对传感器获取的表型数据进行更好的集成与挖掘;采用无损原位根系信息采集技术得到植物地下部分的表型数据;构建表型数据统一开放的标准,进行学科交叉的深度合作。 相似文献
4.
当前,能够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是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法（RANSAC）结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究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的方法。 相似文献
5.
一、我国机械化施药技术及装备在农业生产中的地位
农作物病虫草害的防控贯穿于作物生长全过程,防控的好坏直接影响粮食的产量与质量,防控技术水平直接反映农业现代化物质装备水平。因此,机械化施药技术及装备是农业生产综合能力的组成部分。研究先进的施药技术与装备,是提高农业综合生产能力的一个重要方面。农作物生长过程中病虫草害的有效防控,是保证粮食安全生产的一个不可或缺的重要环节。 相似文献
6.
田间作物高通量表型信息获取与分析技术研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
田间作物表型信息获取种类、数量以及信息处理与分析方法对于发现有价值的表型特性并确定其遗传因素有着重要影响,而传统的田间表型信息获取方法依赖于研究人员的人工采样测量,不但费时费力,还存在效率低和主观性强等缺点。为解决这一问题,田间作物高通量表型信息获取及分析技术成为了当前植物表型领域的一个研究热点。目前,表型研究主要集中在3个方面：传感器、平台和信息分析。本文从这3个方面阐述国内外田间作物高通量表型信息获取及分析技术的最新研究成果,分析表型信息获取技术中常用传感器的应用范围和使用限制条件以及不同表型信息获取平台的优缺点,总结表型信息分析的方法,提出使用时需要根据具体情况,综合考虑实际需求以及经济合理性选择和设计。最后展望田间作物表型研究未来的发展方向,将集中在多类型数据融合、数据标准化管理、多学科知识整合等方面。该项研究成果对推广田间表型信息获取技术和分析方法、促进表型研究和遗传育种研究的深入融合提供了理论参考和技术支撑。 相似文献
7.
苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉（Structure from motion and multi-view stereo,SFM-MVS）算法,计算成本高,难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出一种基于神经辐射场（Neural radiance fields,NeRF）的苗期作物三维建模和表型参数获取系统,利用手机获取不同视角下的RGB影像,通过NeRF算法完成三维模型的构建。在此基础上,利用点云库（Point cloud library,PCL）中的直线拟合和区域生长等算法自动分割植株,并采用距离最值遍历、圆拟合和三角面片化等算法实现了精准测量植株的株高、茎粗和叶面积等表型参数。为评估该方法的重建效率和表型参数测量精度,本研究分别选取辣椒、番茄、草莓和绿萝的苗期植株作为试验对象,对比NeRF算法与SFM-MVS算法的重建结果。结果表明,以SFM-MVS方法重建点云为基准,NeRF方法重建的各植株点云点对距离均方根误差仅为0.128~0.395cm,两者重建质量较接近,但在重建速度方面,本文研究方法相比于SFM-MVS方法平均重建速度提高700%。此外,该方法提取辣椒苗株高、茎粗决定系数（R2）分别为0.971和0.907,均方根误差（RMSE）分别为0.86cm和0.017cm,对各苗期植株叶面积提取的R2为0.909~0.935,RMSE为0.75 ~3.22cm2,具有较高的测量精度。本研究提出的方法可以显著提高三维重建和表型参数获取效率,从而为作物育种选苗提供更为高效的技术手段。 相似文献
8.
近年来,随着无人机和各类传感器在作物育种和田间生产中被广泛使用,作物表型组学得到了极大的发展。兼具了高精度、高通量和高度自动化的作物表型组学及其相关技术的发展,加快了新品种的选育和优化了田间管理。作物三维重构技术是作物表型组学最基本的技术方法之一,是精准描述作物形态全息结构的重要工具,而作物的三维重构模型对于高通量作物表型获取、作物株型特征评价、植株结构和表型相关性分析等均具有重要意义。为深入总结作物表型中三维重构技术研究进展,本文从作物三维重构的基本方法与应用特点、研究现状和前景展望等三个方面展开综述。本文首先归纳整理了现有作物三维重构方法,并对各类方法的基本原理进行了综述,分析了各类方法的特点和优缺点,同时在归纳作物三维重构方法一般性流程的基础上,对各类方法的适用性进行剖析,归纳整理出了各类方法在实施时的具体流程和注意事项;其次,本文依据研究目标对象不同将作物三维重构的应用分为单株作物重构、田间群体重构和根系重构三部分,并从这三个视角对作物三维重构技术的应用情况进行了综述,依据精度、速度和成本三方面,探究了各个方法对于不同作物三维重构的研究现状,分析整理出不同重构对象背景下作物三维重构存在的问题与挑战;最后,从作物三维重构全程自动化、4D表型的构成、作物虚拟生长与模拟育种和智慧农业发展等方面对作物三维重构技术的前景进行了展望。 相似文献
9.
10.
为了有效应对农作物病虫害,本研究采用典型案例分析方法,研究了基于农机自动化技术的农作物病虫害防控策略;分析了农作物病虫害的危害和传播方式,强调了传统防控方法的局限性;探讨了农机自动化技术的潜力和应用,包括监测、智能喷洒和施药,以及数据分析与决策支持系统的关键作用。通过具体案例分析来证实农机自动化技术的优势,特别是智能喷雾机在棉花病虫害防治中的成功实践。研究结果表明,农机自动化技术能够提高农产品产量质量,减少资源浪费和环境风险;农机自动化技术有助于农业现代化和可持续发展,应加强智能农机和无人机等自动化装备的研发力度,以构建信息化和智能化的农作物病虫害防控技术体系。 相似文献
11.
在某智能化农业系统中,使用OPC技术将iFIX组态软件监控的蔬菜温室大棚系统,以及组态王软件监控的智能养殖系统的数据统一传输到总控室。该技术能够在总控室实时监测蔬菜温室大棚系统的温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等,同时监测温室大棚内部各类辅助设备状态信息及作物生长状况信息;又能在总控室实时监控到智能养殖系统自动上料机、自动清粪机、供氧机、通风设备、灯具等的参数信息,为提高种植技术、养殖状况改良提供数据依据。依此来阐述OPC技术在智能化农业系统中的应用,给智能化农业的发展提供可靠的通讯方式支持。 相似文献
12.
13.
农机装备正朝着智能化方向发展,智能测控是实现智能农机的核心技术。农机装备智能测控技术以农机装备为载体,包括农机作业相关信息智能感知、精准监控和作业决策与管理等技术。目前,我国农机装备智能测控存在高端装备、核心技术国产化程度低的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备精准监控技术和农机作业智能决策与管理技术等方面对国内外研究现状进行综述。阐述了作物生长信息、土壤信息和农机作业状态信息等智能感知技术的大量成果;阐述了耕深、平整地、土壤消毒、播种、植保和收获领域的农机装备精准监控技术的研究进展;阐述了农机作业智能决策与管理技术在农机作业质量监管、农机调度方面的技术突破;重点阐述了农机装备智能测控技术在土地耕整机、土壤消毒机、播种机、施肥机、植保机、收获机及农机作业管理平台的应用现状,分析了各环节待解决的问题。最后,提出了农机装备智能测控技术未来发展方向：农机装备智能测控系统化技术研究;无人农场农机自主作业关键测控技术研究;田间复杂环境农机核心部件及传感器研发;农机大数据支撑的作业决策模型研究。 相似文献
14.
15.
生猪养殖业是我国畜牧业的重要组成部分,持续增长的养殖规模对养殖装备性能要求不断提升,目前我国生猪养殖业正处于智慧畜牧业初级阶段,自动化装备已得到广泛应用,智能化设备正在持续发展。本文分析了当前生猪养殖业中常用的自动化装备和技术,从其在栏体、饲喂、环境控制以及粪污处理方面的技术手段,不同装备的优缺点与适用场景进行对比分析;基于当前发展进程对生猪养殖新阶段的智能装备和技术进行阐述,结合智能感知、物联网、云计算等技术对已有的智能饲喂、环控装备进行分析,并阐述了人工智能技术在生猪养殖设备中的应用,包括机器视觉与语音处理技术在生猪养殖智能检测系统中的应用,以及机器人技术替代人工进行养殖作业的发展。最后总结了当前生猪自动化养殖装备发展的研究重点,并展望了生猪自动化、智能化装备研究的发展趋势。 相似文献
16.
针对当前中国肉牛繁育管理水平和信息化智能化水平不高等问题,本研究借鉴国际先进肉牛养殖国家的经验,建立了适合中国的商业化肉牛繁育大数据平台。该平台主要完成肉牛种质信息资源的整合,在线自动测定肉牛关键繁育性状,全程服务支撑肉牛繁育过程,形成肉牛种质资源大数据分析决策,并实现肉牛联合育种创新模式。本文详细介绍了商业化肉牛繁育大数据软件平台开发思路,包括数据中心的实现、软件平台前端开发技术和后端开发技术等,并总结了该平台的关键技术创新和模式创新内容,包括肉牛种质资源与良种管理系谱深度挖掘技术,非接触式繁育性状自动获取评价技术,以及多源异构信息融合提供智能决策支持等,为中国肉牛种业发展提供可持续发展的信息化解决方案,以促进肉牛育种整体水平的提高。 相似文献
17.
人工智能在水产养殖中研究应用分析与未来展望 总被引：1，自引：0，他引：1
中国水产养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变,生产结构不断调整升级,生产水平不断提高。但较低的劳动生产率、生产效率和资源利用率,低质量的水产品以及缺乏安全保障等问题都严重制约中国水产养殖业的快速发展。利用现代信息技术,研究智能设备来实现精确、自动化和智能化的水产养殖,提高渔业生产力和资源利用率是解决上述矛盾的主要途径。水产养殖中的人工智能是研究利用计算机实现水产养殖的过程,也就是利用机器和计算机监视水下生物的生长,进行问题判断、讨论和分析,提出养殖相关决策,完成自动化养殖。为深入了解人工智能技术在水产养殖中的研究发展现状,本文从水产养殖的生命信息获取、水产生物生长调控与决策、鱼类疾病预测与诊断、水产养殖环境感知与调控,以及水产养殖水下机器人5个具体方面入手,结合生产中面临的实际问题,分析了人工智能在水产养殖中的研究应用现状和技术特点;阐述了人工智能应用的主要技术手段和原理,总结了近年来人工智能技术在水产养殖中的最新应用研究进展,分析了当前人工智能技术在水产养殖发展中面临的主要问题和挑战,并提出了推动水产养殖转型的主要建议,以期为加速推进中国渔业数字化、精准化和智慧化提供参考。 相似文献
18.
随着信息感知、机器人等技术的快速发展，自动定向作业具有更多的需求和实现方法。自动定向技术为智慧农业生产过程自动化、智能化提供有利条件，是提高作业效率和品质的重要环节之一，已成为农业生产自动化、智能化作业技术的发展方向。本文首先阐述了自动定向技术的基本概念与内涵，综述了在田间播种、采后处理、畜产养殖加工等农业领域自动定向技术的国内外研究进展，并分析比较了不同应用领域的特征和优缺点。然后对自动定向关键技术应用研究进行了系统分析，包括定向机理与方法、定向机构与装置、自动检测与控制等多方面的共性关键问题，归纳了该领域技术的开放性问题。最后总结了当前自动定向技术面临的挑战和机遇，展望了农机农艺高度融合的自动定向、专用与通用自动定向、多功能全面融合的自动定向和融合智能化技术的自动定向等农业领域自动定向技术和装备的未来研究方向。 相似文献