全時系列表現型モニタリングシステム
背景
植物IoT-全時系列表現型モニタリングシステム-PhenoSightは、IoT（IoT）をサポートする表現型プラットフォームであり、シンプルで使いやすく、あらゆる環境での広範な応用に適していることを目的としている。また、遺伝子型、表現型、環境間の動的関係を探索するためにプラットフォームで生成されたデータを管理し、処理するための自動化された現場制御システム、高スループット性状解析アルゴリズム、機械学習に基づくモデリングを備えています。
課題
PhenoSightは実験場を区画する必要があり、1 m*2 mが推奨されている。PhenoSightはサーバと端末ノードで構成されており、モノのインターネットは両者の接続に大きく依存している。PhenoSightサーバ自体も測定装置であり、9つのターミナルノードに同時に接続することができ、実装計画の概略図に示す区画分割モデル（下図の赤枠に示す）を作成します。ここで、赤色ユニットはサーバであり、青色ユニットは端末ノードである。各サーバと端末ノードには可視光イメージングユニットが装備されており、各サーバは温度と湿度センサ、土壌パラメータセンサ、クロロフィル蛍光センサなどに接続することができ、これらのセンサは環境要素を植物成長モデルに追加しながら植物表現型を測定することができ、これにより、表現型パラメータの測定に加えて、植物の環境下での成長を予測することができ、これは農業生産を指導する上で重要な意義を持つ。生産。すべてのPhenoSightデータをクラウドに転送してクラウド処理することができます。
ソリューション
リアルタイム作物表現型モニタリング低コスト圃場端末ワークステーションによる作物成長発育の自動化リアルタイム連続モニタリング、総合野外気象観測記録の一連の気象データ：光合成有効放射、葉冠温度、空気温度と湿度、土壌温度と湿度及び電気伝導率、高スループット分析過程における作物の成長モデル化と適応性能の高スループット処理と定量化、高スペクトル測定は地塊上で高スペクトル測定を行い、関連内包物の数量植物気孔表現型を分析することができる。このシステムは現代IoT（IoT）技術に基づいて、多カメラ気孔連続監視端末と深学習画像分析アルゴリズムの開発を結合して、気孔監視端末の大規模、多種クラスター配置水稲開花時間系列分析水稲開花時間順序の分析を実現することができる。
結果
性能：リアルタイムの現場分析移動性：設置と使用の容易さ負担性：競争力のある低コスト耐久性：現場条件下での連続運行予測性：表現型データと環境要素データを結合して将来の植物成長を予測できる。
"植物の種類、植物の高さ、冠状層、冠状層の緊密度、葉の色、葉の大きさ、その他の測定値を描画する、植物の成長動態変化、成長速度の研究、植物の肥力開花変化のモニタリングなど、植物環境反応研究（開発が必要）、例えば干ばつ、灌漑、施肥などの生理研究、機械学習に基づく拡張可能な表現を許可する、GxE、遺伝子型、環境相互作用を加える。"
— 研究ディレクター