植物表型参数的分析与育种息息相关。传统的表型数据的获取主要是通过手工测量和照相后软件分析进行。手工测量可以获取植物直径、叶长、叶片数目等指标,照相后软件分析或通过叶面积仪可以获取植物的叶长、叶宽、叶面积、叶倾角等指标。这些测量都需要花费大量时间,测量结果准确性较低,工作繁琐,工作量大,这些缺点大大限制了大规模遗传育种筛选的效率。此外,国内采用的这些传统方法都只能获得植物表型的部分指标,优良株型的选择等也只能依靠科研人员经验选择,而每个人的选择标准不同,甚至差异很大,造成没有办法统计。鉴于大量的植物表型组学数据,表型信息的联用对功能基因组学的研究意义巨大,必须要依托准确科学的高通量植物表型平台去完成工作。

  随着自动化技术、机器视觉技术和机器人技术在表型领域的应用,高通量、精准高效的植物表型测定技术已得到日新月异的发展。高通量植物表型平台是一种未来化“精准农业”技术,它是遗传学、传感器以及机器人的结合体。它可被用于研发新的作物品种,或提高作物营养含量、耐抗旱以及抗病虫害的能力。高通量植物表型平台技术可以采用多个传感器测量植物的重要物理数据,比如结构、株高、颜色、体积、枯萎程度、鲜重、花/果实的数目等。这些都属于表型特征,也是植物遗传代码的物理表达。科学家可以将这些数据与特定植物的已知遗传数据对比,将基因型-表型进行关联分析,从而达到高级遗传育种之目的。

  鉴于以上,针对育种家、农学家关心的作物表型信息,面向作物表型育种和田间精准农作管理,我公司联手业内专家最新推出基于多传感器的高通量三维激光扫描成像植物表型测量系统Croplidar。该仪器的最大特点是将三维激光雷达、多光谱相机、热红外传感器(选配)、高分辨率相机、组合导航系统集成为一体,该设备小巧轻便,可搭载到无人机、无人车、有人车、移动滑轨等多种平台使用,可在统一坐标系下实现三维激光点云和高分辨率影像的同步采集,有效提高三维点云及影像的获取效率,还可以提取一系列基于激光雷达点云和影像数据的植物表型参数和统计变量,能够快速测得包括高度变量、密度变量、强度变量、覆盖度、叶面积指数和间隙率,快速反演植物株高、生物量,覆盖率,实现植物结构参数自动提取以及三维场景重建,为作物育种田间辅助筛选和田间栽培管理提供快速、准确、便捷的信息化手段。

  软件系统由两部分构成,一部分是地面站控制软件,通过WIFI与设备连接,一键实现对所有数据的采集,对设备工作状态进行实时监测,操作简单,为保证数据的安全性,软件采用设备本身和地面站双备份的模式,最大程度防止数据的丢失;另一部分是数据后处理软件,专门针对于作物三维表型参数的提取,包括数据预处理,点云去噪,影像与点云叠加分析、提取株高、冠层高度、投影叶面积、总叶面积、三维体积、单株分割等,进而对大尺度范围内的作物总体长势情况进行预测。

地面站控制软件

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发布时间: 2022-03-24 16:21:34
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城区的公园,路边绿树,花园与绿道统称为“城市之肺”。它们承担着过滤水、气,帮助城区控制暴风雨水,为人们提供阴凉,帮助整个城市系统节能的作用。

在北美地区,80%的人生活在城区。所以这些“城市之肺”是一定要保护的。

与其它的森林、农作物一样,城区绿植也面临着来自害虫与疾病的威胁。在北美,最大的威胁之一来自于白蜡树蛀虫。这是一种源自于亚洲森林的绿色甲虫。这种害虫专门攻击白蜡树。白蜡树蛀虫的幼虫在成熟之前要在树内部孕育1~2年。这段时间,这些幼虫会阻止树木将水与养分传输到树冠。由于在早期很难做到肉眼识别,所以很难在早期就对被攻击的树木施救。

白蜡树蛀虫首次是在2002年的密西根州被发现的。在其后的18年时间里,这种害虫已经传播到全美50个州中的35个。这种害虫很大几率会杀死90-95%的北美白蜡树,而这些白蜡树在城区绿植中的占比为25%。

现在看来,对于救治被害虫攻击的白蜡树以及防止害虫扩散出去的最好的办法是在用肉眼可以发现临床症状之前就发现被攻击的树。对于这一点,机载多光谱成像系统可以做到。

面对这一环境问题,Spectrabotics与ArborDrone两家公司采用了Micasense公司的多光谱相机尝试对城区的白蜡树进行采样监测以及识别出被害虫攻击了但还处于早期的白蜡树。

之所以采用Micasense的多光谱相机正是因为其数据的可靠性与高分辨率。城区绿植的种类有很多,这个任务的第一步就是要分辨出哪些是白蜡树。由于所有的绿植光谱响应特征都相似,所以不能利用光谱特性来将白蜡树区分出来。这就需要利用图像识别技术来协助一下。而图像识别的精度一定程度上是受分辨率影响的。这一点上,Micasense的多光谱相机完全胜任;这个任务的第二步是要利用光谱特征来区分被攻击的白蜡树与健康的白蜡树。然而对于这一点,当下没有现成的指数算法。这就需要利用实验室数据采集与多光谱图像数据结合到一起来研发新的指数算法。这就需要多光谱相机的采集到的数据具有足够的准确性。要确保多光谱数据不会被外界因素有很大的干扰,特别是光照条件的变化。对于这一点,Micasense多光谱相机的窄带充分保证了数据的精度,相机自身搭配的DLS2屏蔽掉光照条件变化又保证了数据的准确度。基于Micasense多光谱高分辨率以及数据精确保真的这两大特点,Spectrabotics与ArborDrone两大公司做出了以下的成果:

多光谱数据采自美国丹佛市的一处城区

在利用研发出的白蜡树蛀虫(EAB)指数算法处理后的图像数据明显的看出被白蜡树蛀虫攻攻击患病的早(左1),中(左2),晚(左3)期白蜡树。

这三棵被蛀虫攻击的白蜡树在用肉眼观测的结果是完全没有临床症状的。可能要等到树叶枯黄,树皮剥落后才能确定它们已经被攻击了。而那时,白蜡树蛀虫已经孕育成熟并转去攻击其它白蜡树了。

以该成果来看,Micasense多光谱相机是可以帮助人们通过光谱信息来保护树木,进而保护好我们生活的环境。让我们每个植树节付出的辛苦不白费。

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发布时间: 2022-04-11 14:32:12
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2019年12月初,北京欧普特公司针对兰州大学“双一流”建设引导专项(草业生态-经济分析系统)采购项目,成功完成机载高光谱成像光谱仪Nano-Hyperspec集成LiDAR系统的交货验收,整套系统搭载到大疆M600 Pro无人机上,成功完成试飞。


兰州大学草地农业科技学院以草业科学领域基础研究和应用研究为主,同时强化科研成果的转化,主要设以下研究方向:一、草地农业生态系统学,主要研究草地农业生态系统的结构与功能,演化与调控,管理专家系统等。二、草地资源管理与遥感监测,主要研究草原演替与分类,天然草地的放牧管理、培育改良,退化草地恢复,草地资源调查与监测,牧区自然灾害预测预报等。三、栽培草地管理,主要研究草地混播组合,牧草优质高产栽培,草田轮作等。四、草类植物保护学,主要包括草地毒害草、鼠、虫、病害等的生态防治,微生物—牧草—家畜互作等。五、草类植物逆境生理与分子生物学,主要研究草类植物适应我国西部高海拔、低温、干旱、盐渍化等环境的生理与分子机制,筛选、转化功能基因。六、草类植物育种与种子学,主要面向我国寒、旱、高海拔、盐渍化区域,培育高抗优质高产牧草和乡土草新品种,研究草类植物种子的特征、生理功能和生命活动规律,种子加工、贮藏、质量检验等。七、草原生态化学,主要研究草业系统在农业管理措施下的物质和能量运动规律,探索其使用效率提升的机理与途径。八、反刍动物营养与饲料科学,主要包括草畜界面生态,青藏高原反刍动物营养,草类饲料资源开发与畜产品安全,反刍动物分子营养与生物技术。九、草坪学,主要研究草坪绿地和运动场设计、建造与管护,草坪草、乡土草与草坪生理生态等。十、草业经济学,主要研究草业系统的经济特征,草畜贸易,农牧区社会、政策,农牧民生产决策行为,动物伦理,草业科学史等。

此次采购的机载高光谱成像光谱仪Nano-Hyperspec 集成LiDAR系统用于获取草地遥感光谱和图像数据,通过反演水分、叶绿素等指标用于草地资源管理与草地质量监测。


美国Headwall机载高光谱成像光谱仪Nano-Hyperspec波段覆盖400-1000nm,集成了高精度惯导和16线LiDAR,可同时获取高光谱数据、图像数据、LAS点云及DEM高程信息等多源数据,整体重量不超过2Kg,可方便搭载到大疆M600 Pro等小型旋翼或固定翼等多种无人机上。厂家提供的SpectralView和LiDAR tools数据后处理软件支持同时处理高光谱和LiDAR数据,采用LiDAR同步获取到的高精度DEM数据对高光谱图像数据进行正射校正,从而将地势高低引起的图像畸变做更好的校正,软件还可将高光谱数据和LiDAR数据进行3D点云图像融合及2D像元图像融合。高光谱成像数据与LiDAR数据融合应用可发挥更大的优势:主被动遥感相结合,水平信息与垂直结构信息相结合,两者基于像元级的数据融合,形成优势互补,在树种分类、精细作物分类、城市目标提取等领域有很大的应用前景,二者结合分类精度上将有极大提高。



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发布时间: 2022-04-11 14:46:27
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