Sistema de Monitoramento de Fenótipos em Série de Tempo Integral
Antecedentes
O Plant IoT - Full-Time-Series Phenotype Monitoring System - PhenoSight é uma plataforma de fenótipo habilitada pela Internet das Coisas (IoT) projetada para ser simples e fácil de usar para uma ampla gama de aplicações em qualquer ambiente. É acompanhado por um sistema de controle de campo automatizado, algoritmos de análise de traços de alta throughput e modelagem baseada em aprendizado de máquina para gerenciar e processar os dados gerados pela plataforma, a fim de explorar as relações dinâmicas entre genótipos, fenótipos e o ambiente.
Desafio
O PhenoSight requer uma divisão de ploto do campo experimental, que é recomendada para ser de 1 m * 2 m. O PhenoSight consiste em um servidor e nós terminais, e a IoT habilitada para IoT depende em grande parte da conexão entre os dois. o próprio servidor PhenoSight também é um dispositivo de medição, e pode ser conectado a 9 nós terminais ao mesmo tempo, o que cria o modelo de divisão de ploto mostrado no diagrama esquemático do plano de implementação (mostrado na caixa vermelha abaixo). Onde a unidade vermelha é o servidor e a unidade azul é o nó terminal. Cada servidor e nó terminal está equipado com uma unidade de imagem de luz visível, e cada servidor pode ser conectado a sensores de temperatura e umidade, sensores de parâmetros do solo, sensores de fluorescência de clorofila, etc., que podem medir o fenótipo da planta, adicionando fatores ambientais ao modelo de crescimento da planta, de modo que, além da medição de parâmetros fenótipos, também pode-se perceber que é possível prever o crescimento da planta sob o ambiente, o que tem grande significado para orientar a produção agrícola. produção. Todos os dados da PhenoSight podem ser transferidos para a nuvem para processamento em nuvem.
Solução
Monitoramento contínuo automatizado em tempo real do crescimento e desenvolvimento das culturas através de estações de trabalho terminais de campo de baixo custo; Monitoramento meteorológico de campo integrado Registra uma gama de dados meteorológicos: radiação ativa fotosintética, temperatura do tolho das folhas, temperatura e umidade do ar, temperatura e umidade do solo com condutividade; Processo de análise de alto rendimento Processamento e quantificação de alto rendimento de modelagem do crescimento das culturas e desempenho de adaptação; Medições hiperespectrais Medições hiperespectrais podem ser feitas em parcelas para analisar a quantidade de inclusões relevantes Fenotipação estomálica de plantas O sistema é baseado na tecnologia moderna da Internet das Coisas (IoT), juntamente com terminais de monitoramento contínuo estomálico multi-câmera e o desenvolvimento de algoritmos de análise de imagem de aprendizagem profunda, que podem realizar implantação de cluster em larga escala e multi-espécie de terminais de monitoramento estomálico Análise da sequência de tempo de floração do arroz A sequência de tempo de floração do arroz pode ser analisada.
Resultados
Desempenho: análise de campo em tempo real Mobilidade: fácil de instalar e usar Acessibilidade: custos competitivamente baixos Durabilidade: operação contínua em condições de campo Preditivo: A combinação de dados fenotípicos e dados de fatores ambientais permite a previsão do crescimento futuro das plantas.
"Tipo de planta da parcela, altura da planta, dosete, estanqueidade do dosete, cor da folha, tamanho da folha e outras medições; Alteração da dinâmica do crescimento das plantas, pesquisa da taxa de crescimento, como monitoramento da mudança da floração da fertilidade das plantas; Estudos de resposta ambiental das plantas (desenvolvimento necessário), por exemplo, estudos fisiológicos de seca, irrigação, fertilização, etc.; Permite fenotipação escalável baseada em aprendizado de máquina; Junta-se a interações GxE, genótipo e ambiente."
— Diretor de Pesquisa