植物遺傳分型測試儀大田應(yīng)用

2025年3月,美國Jason DeBruin等人在communications biology期刊發(fā)表了名為“Breaking the field phenotyping bottleneck in maize with autonomous robots”的文章。該文章介紹了一種全自動機器人(TerraSentia)在玉米田間表型分析中的應(yīng)用，旨在突破傳統(tǒng)表型數(shù)據(jù)采集的瓶頸。機器人搭載低成本傳感器，運用計算機視覺算法，實現(xiàn)對玉米冠層數(shù)據(jù)的高效采集與分析，能夠快速獲取株高、莖粗、葉面積指數(shù)等影響玉米產(chǎn)量的關(guān)鍵指標(biāo)。

關(guān)鍵技術(shù)解析：

株高：基于激光雷達(dá)(LiDAR)提取提取株高。

穗高：利用目標(biāo)檢測算法在RGB圖像中定位玉米穗，結(jié)合激光雷達(dá)數(shù)據(jù)計算節(jié)點高度。

莖直徑：通過Mask R-CNN模型分割RGB圖像，結(jié)合激光雷達(dá)數(shù)據(jù)計算莖直徑。

葉面積指數(shù)：魚眼鏡頭相機結(jié)合Miller積分公式估算冠層透光率。
實驗團隊基于搭載多傳感器(LiDAR、攝像頭、魚眼鏡頭等)的TerraSentia機器人在5年內(nèi)覆蓋美國和加拿大的142個研究地點，對近20萬個玉米實驗單元進行了數(shù)據(jù)采集，所采集的數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)測量方法高度一致(R²>0.87)，展示了其在不同環(huán)境下的可靠性和準(zhǔn)確性。
研究表明氮肥和種植密度對玉米的葉面積指數(shù)、株高和莖粗存在顯著影響。如：高密度導(dǎo)致株高、莖粗降低，但提升葉面積指數(shù)。
研究發(fā)現(xiàn)氮肥利用效率與作物產(chǎn)量性狀之間存在關(guān)聯(lián)。氮肥利用效率與葉面積指數(shù)呈強正相關(guān)(R²=0.957)。此外，機器人展現(xiàn)出預(yù)測莖稈生物量的潛力，通過建立的預(yù)測模型，可減少90%的人工測量時間

氮肥對作物產(chǎn)量的影響，不僅取決于氮肥自身，還與環(huán)境條件(如降水等)、管理等密切相關(guān)，這些因素相互影響，共同決定了氮肥對產(chǎn)量的影響效果。
氮肥對作物產(chǎn)量的影響，不僅取決于氮肥自身，還與環(huán)境條件(如降水等)、管理等密切相關(guān)，這些因素相互影響，共同決定了氮肥對產(chǎn)量的影響效果。