IHUP:一个集成的高吞吐量通用表型软件平台,以加速无人驾驶飞行器的实地植物表型数据提取和分析
Botao Wang1,2, Chenghai Yang3, Jian Zhang1,2
1Macro Agriculture Research Institute, College of Resources and Environment, Huazhong Agricultural University, 1 Shizishan Street, Wuhan, Hubei 430070, China.
Plant phenomics (Washington, D.C.)
|August 21, 2024
概括
无人驾驶飞行器 (UAV) 遥感通过新的软件简化了作物表型. 这个工具可以自动提取和分析数据,加速研究,让更多科学家能够访问复杂的数据.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 植物生物学 植物生物学
背景情况:
- 传感器小型化和成本降低使得基于无人机的遥感能够用于作物生长数据收集.
- 复杂性和跨学科知识要求阻碍了从无人机图像中提取情节级的表型数据.
研究的目的:
- 开发用户友好的软件,使用无人机数据进行高吞吐量表型化.
- 为研究人员简化复杂的数据提取和分析工作流程.
主要方法:
- 开发了集成高通量通用表型化 (IHUP) 软件,包含四个模块:预处理,数据提取,管理和分析.
- 图像特征,结构特征和植被指数 (VIs) 的集成自动处理在图形用户界面内.
- 能够为不同作物定制提取方法,例如VI计算公式.
主要成果:
- IHUP软件有效地从无人机数据中提取叶子滚动得分,植物高度,VI和生物质等特征.
- 该软件每分钟处理大约500个图片,尽管存在图像处理方面的挑战.
- 在大米干旱现型监测实验中证明有效性.
结论:
- IHUP软件大大降低了非专家在无人机表型化方面的障碍.
- 易于使用的界面和可定制的算法加速了作物研究的数据生成.
- 这种工具有望通过高效和可访问的数据分析来推进现场表型.
