Sistema de monitoreo de fenotipos a tiempo completo
Antecedentes
El Plant IoT - Full-Time-Series Fenotipe Monitoring System - PhenoSight es una plataforma de fenotipación habilitada por Internet de las Cosas (IoT) diseñada para ser sencilla y fácil de usar para una amplia gama de aplicaciones en cualquier entorno. Está acompañada de un sistema de control de campo automatizado, algoritmos de análisis de rasgos de alto rendimiento y modelado basado en aprendizaje automático para gestionar y procesar los datos generados por la plataforma con el fin de explorar las relaciones dinámicas entre genotipos, fenotipos y el medio ambiente.
Desafío
PhenoSight requiere una división de trama del campo experimental, que se recomienda ser de 1 m * 2 m. PhenoSight consiste en un servidor y nodos terminales, y IoT habilitado depende en gran medida de la conexión entre los dos. El servidor PhenoSight en sí mismo es también un dispositivo de medición, y puede conectarse a 9 nodos terminales al mismo tiempo, lo que crea el modelo de división de trama mostrado en el diagrama esquemático del plan de implementación (mostrado en el cuadro rojo a continuación). Donde la unidad roja es el servidor y la unidad azul es el nodo terminal. Cada servidor y nodo terminal están equipados con una unidad de imagen de luz visible, y cada servidor puede estar conectado a sensores de temperatura y humedad, sensores de parámetros del suelo, sensores de fluorescencia de clorofila, etc., que pueden medir el fenotipo de la planta mientras agregan factores ambientales al modelo de crecimiento de la planta, de modo que, además de la medición de parámetros fenotípicos, también se puede darse cuenta de que es posible predecir el crecimiento de la planta bajo el medio ambiente, lo que tiene gran importancia para guiar la producción agrícola. producción. Todos los datos de PhenoSight se pueden transferir a la nube para su procesamiento en la nube.
Solución
Monitoreo de fenotipos de cultivos en tiempo real Monitoreo continuo automatizado en tiempo real del crecimiento y desarrollo de los cultivos a través de estaciones de trabajo terminales de campo de bajo costo; Monitoreo meteorológico de campo integrado Registra una gama de datos meteorológicos: radiación fotosintéticamente activa, temperatura del dosel de las hojas, temperatura y humedad del aire, temperatura y humedad del suelo con conductividad; Proceso de análisis de alto rendimiento Procesamiento y cuantificación de alto rendimiento del modelado del crecimiento de los cultivos y el rendimiento de adaptación; Medidas hiperespectrales Se pueden realizar mediciones hiperespectrales en gráficas para analizar la cantidad de inclusiones relevantes Fenotipación estomálica de plantas El sistema se basa en la tecnología moderna de Internet de las Cosas (IoT), junto con terminales de monitoreo continuo estomálico con múltiples cámaras, y el desarrollo de algoritmos de análisis de imágenes de aprendizaje profundo, que pueden realizar el despliegue a gran escala de clústeres de múltiples especies de terminales de monitoreo estomálico Análisis de la secuencia de tiempo de floración del arroz Se puede analizar la secuencia de tiempo de floración del arroz.
Resultados
Rendimiento: análisis de campo en tiempo real Movilidad: fácil de instalar y usar Asequibilidad: costes competitivamente bajos Durabilidad: operación continua en condiciones de campo Predictiva: La combinación de datos fenotípicos y datos de factores ambientales permite la predicción del crecimiento futuro de las plantas.
"Tipo de planta de la parcela, altura de la planta, dosel, estanqueidad del dosel, color de la hoja, tamaño de la hoja y otras mediciones; Cambio en la dinámica del crecimiento de las plantas, investigación de la tasa de crecimiento, como el monitoreo del cambio de la floración de la fertilidad de las plantas; Estudios de respuesta ambiental de las plantas (desarrollo necesario), por ejemplo, estudios fisiológicos de sequía, riego, fertilización, etc. Permite el fenotipación escalable basado en el aprendizaje automático; Se une a las interacciones GxE, genotipo y medio ambiente."
— Director de Investigación