烟草作为我国农业生产中重要的经济作物之一,科研人员对于烟草表型的研究关注颇多,尤其是烟叶的产量质量、烟草的抗性、遗传育种等方面。通过传统农业研究、现代育种技术和高通量技术等产生的烟草表型数据正在日益增长,这些数据将逐渐成为烟草表型组学研究的基础。
工具/材料
①需要分析的样本
②PhenoAI Near 近端表型分析系统
硬件部分:将相机USB线插入电脑USB接口
软件部分:
步骤一:使用搭载的工业级高清相机(可见光、多光谱、高光谱、近红外等相机均可)采集烟草数据
步骤二:选取需要分析的图片
步骤三:运行(点击运行即可一键分析出结果)
*分析结果自动弹出(作物的轮廓标记图、去噪图及数据分析汇总表)
去噪图
效果图
结论
系统可自动提取烟草的颜色、纹理、形态、光谱四大类指标,不管是高光谱、可见光或是其它传感器,都可一键分析,极简体验,支持个性化指标添加定制。
可见光(50+指标):RGB(颜色) 、Length(长)、Width(宽)、Area(面积)、Perimeter(周长)、Roundness(圆度)、Compactness(紧凑度)、Height of Plant(株高) ......
多光谱(100+指标):Red edge(红边)、NIR(近红外)、NDVI(归一化植被指数)、LCI(叶片叶绿素指数)、GNDVI(绿光归一化差值)、NDRE(归一化差异红边)、OSAVI(优化型土壤调节)、NDWI(归一化水分指数)......
高光谱(150+指数):NDVI(归一化植被指数)、DVI(差值环境植被指数)、RVI(比值植被指数)、PVI(垂直植被指数)、PRI(光化学反射指数)、GVI(绿度植被指数)、DCNI(双峰冠层氮指数)、EVI(增强型植被指数)......
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