Full-Time-serie fenotype monitoring systeem
Achtergrond
Het Plant IoT - Full-Time-Series Phenotype Monitoring System - PhenoSight is een Internet of Things (IoT)-compatibel fenotypesysteem dat is ontworpen om eenvoudig en eenvoudig te gebruiken voor een breed scala aan toepassingen in elke omgeving. Het wordt vergezeld van een geautomatiseerd veldcontrolesysteem, high-throughput kenmerkanalysealgoritmen en machine learning-gebaseerde modellering om de door het platform gegenereerde gegevens te beheren en te verwerken om de dynamische relaties tussen genotypes, fenotypen en het milieu te verkennen.
Uitdaging
PhenoSight vereist een plotverdeling van het experimentele veld, die wordt aanbevolen om 1 m * 2 m te zijn. PhenoSight bestaat uit een server en terminalknoppen, en IoT-enabled IoT is grotendeels afhankelijk van de verbinding tussen de twee. De PhenoSight-server zelf is ook een meetapparaat en kan tegelijkertijd worden aangesloten op 9 terminalknoppen, waardoor het plotverdelingsmodel wordt gecreëerd dat in het schematische diagram van het implementatieplan wordt weergegeven (in het rode vak hieronder). Waar de rode eenheid de server is en de blauwe eenheid de terminalknoop is. Elke server en terminalknoop zijn uitgerust met een afbeeldingseenheid voor zichtbaar licht en elke server kan worden aangesloten op temperatuur- en vochtigheidssensoren, bodemparametersensoren, chlorofylfluorescentiesensoren enz., die het plantenfenotype kunnen meten terwijl omgevingsfactoren aan het plantengroeimodel worden toegevoegd, zodat naast de meting van fenotypische parameters ook kan worden gerealiseerd dat het mogelijk is de groei van de plant onder het milieu te voorspellen, wat van groot belang is voor het begeleiden van de landbouwproductie. productie. Alle PhenoSight-gegevens kunnen worden overgedragen naar de cloud voor cloudverwerking.
Oplossing
Real-time gewasfenotype monitoring Geautomatiseerde real-time continue monitoring van gewasgroei en ontwikkeling via goedkope veldterminalwerkstations; Geïntegreerde veld meteorologische monitoring Registreert een reeks meteorologische gegevens: fotosynthetische actieve straling, blad dak temperatuur, luchttemperatuur en vochtigheid, bodemtemperatuur en vochtigheid met geleiding; High-throughput analyseproces High-throughput verwerking en kwantificering van gewasgroeimodellen en aanpassingsprestaties; Hyperspectrale metingen Hyperspectrale metingen kunnen worden uitgevoerd op plots om de hoeveelheid relevante inclusies te analyseren Plantstomatale fenotyping Het systeem is gebaseerd op moderne Internet of Things (IoT) -technologie, gekoppeld aan stomatale continue monitoring-terminals met meerdere cameras en de ontwikkeling van deep-learning beeldanalyse-algoritmen, die grootschalige, multi-soort cluster-implementatie van stomatale monitoring-terminals kunnen realiseren Rijstbloeitidssequentieanalyse Rijstbloeitidssequentie kan worden geanalyseerd.
Resultaten
Prestaties: realtime veldanalyse Mobiliteit: eenvoudig te installeren en te gebruiken Betaalbaarheid: concurrerend lage kosten Duurzaamheid: continue werking onder veldomstandigheden Voorspellend: De combinatie van fenotypische gegevens en milieufactoren maakt het mogelijk om toekomstige plantengroei te voorspellen.
"Plot plant type, plant hoogte, luich, luich dichtheid, bladkleur, bladgrootte en andere metingen; veranderingen in de groeidynamiek van planten, onderzoek naar groeitarieven, zoals monitoring van veranderingen in de bloei van plantenvruchtbaarheid; Milieuresponsstudies van planten (ontwikkeling vereist), bijvoorbeeld fysiologische studies van droogte, irrigatie, bemesting enz. Maakt schaalbare fenotyping mogelijk op basis van machine learning; Sluit zich aan bij GxE, genotype en omgevingsinteracties."
— Onderzoeksdirecteur