Система мониторинга фенотипов полного рабочего времени
Контекст
Plant IoT - Full-Time-Series Phenotype Monitoring System - PhenoSight - это платформа фенотипирования с помощью Интернета вещей (IoT), предназначенная для простого и простого использования для широкого спектра приложений в любой среде. Она сопровождается автоматизированной системой полевого управления, высокопропускными алгоритмами анализа черт и моделированием на основе машинного обучения для управления и обработки данных, генерированных платформой, для изучения динамических отношений между генотипами, фенотипами и окружающей средой.
Вызов
PhenoSight требует разделения участка экспериментального поля, которое рекомендуется составлять 1 м * 2 м. PhenoSight состоит из сервера и терминальных узлов, а IoT с поддержкой IoT в значительной степени зависит от соединения между ними. Сам сервер PhenoSight также является измерительным устройством, и он может быть подключен к 9 терминальным узлам одновременно, что создает модель разделения графика, показанную на схеме плана реализации (показана в красной коробке ниже). Где красный блок - сервер, а синий - терминальный узел. Каждый сервер и терминальный узел оснащены устройством визуального света, и каждый сервер может быть подключен к датчикам температуры и влажности, датчикам параметров почвы, датчикам флуоресценции хлорофилла и т.д., которые могут измерить фенотип растения, добавляя факторы окружающей среды к модели роста растений, так что, помимо измерения фенотипных параметров, также можно осознать, что можно предсказать рост растения в окружающей среде, что имеет большое значение для руководства сельскохозяйственным производством. производство. Все данные PhenoSight могут быть переданы в облако для облачной обработки.
Решение
Мониторинг фенотипов культур в режиме реального времени Автоматизированный непрерывный мониторинг роста и развития культур в режиме реального времени с помощью недорогих терминальных рабочих станций; Интегрированный полевой метеорологический мониторинг Регистрирует ряд метеорологических данных: фотосинтетически активное излучение, температуру листового покрова, температуру и влажность воздуха, температуру и влажность почвы с проводимостью; Процесс анализа высокой пропускной способности Процесс обработки высокой пропускной способности и количественного определения моделирования роста культур и эффективности адаптации; Гиперспектральные измерения Гиперспектральные измерения могут проводиться на участках для анализа количества соответствующих включений Фенотипирование стоматального состояния растений Система основана на современной технологии Интернета вещей (IoT) в сочетании с многокамерными терминалами непрерывного мониторинга стоматального состояния и разработкой алгоритмов анализа изображений глубокого обучения, которые могут реализовать крупномасштабное, многовидовое кластерное развертывание терминалов мониторинга стоматального состояния
Результаты
Производительность: полевой анализ в реальном времени Мобильность: простота установки и использования Доступность: конкурентоспособно низкие затраты Долговечность: непрерывная работа в полевых условиях Прогнозирующая: Сочетание фенотипных данных и данных об экологических факторах позволяет прогнозировать будущий рост растений.
"Тип участка растения, высота растения, навес, герметичность навеса, цвет листьев, размер листьев и другие измерения; изменение динамики роста растений, исследование темпов роста, такое как мониторинг изменения цветения плодородия растений; Исследования реакции растений на окружающую среду (требуется развитие), например, физиологические исследования засухи, орошения, удобрения и т.д.; позволяет масштабируемое фенотипирование на основе машинного обучения; Присоединяется к взаимодействиям GxE, генотипа и окружающей среды."
— Директор исследований