Plant Phenomics�？� | 智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的圖像分析與機(jī)器學(xué)習(xí)

 

SPECIAL ISSUE:

Image Analysis and Machine Learning for Cyber-Agricultural Systems

智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的圖像分析與機(jī)器學(xué)習(xí)

 

如今，高效且經(jīng)濟(jì)有效的傳感器以及高性能計(jì)算技術(shù)正在尋求將傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮楦咝У闹腔巯到y(tǒng)。廉價(jià)、部署簡單、通信高效的IOT技術(shù)為在栽培育種實(shí)驗(yàn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中以不同的空間和時(shí)間尺度收集大量數(shù)據(jù)創(chuàng)造了巨大的機(jī)會。因此，對于可持續(xù)和可盈利的農(nóng)業(yè)來說，離線和實(shí)時(shí)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)同化并提供自動化、可操作的信息是至關(guān)重要的。因此，將先進(jìn)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于這一重要的社會需求可被視為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的變革性延伸。這些文章介紹了圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法、實(shí)驗(yàn)技術(shù)、軟件、管道模型以及智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用的新成果。

 

Guest Editors

 

郭威，日本東京大學(xué)
Soumik Sarkar，美國愛荷華州立大學(xué)
Table of Contents
High-Throughput Rice Density Estimation from Transplantation to Tillering Stages Using Deep Networks

 

Plant Phenomics, vol. 2020, Article ID 1375957, 14 pages, 2020.

Liang Liu, Hao Lu, Yanan Li, and Zhiguo Cao

文章介紹

Plant Phenomics | 華中科技大學(xué)曹治國教授課題組提出了一個(gè)面向移栽期和分蘗期的高通量稠密水稻計(jì)數(shù)方法

 

TasselGAN: An Application of the Generative Adversarial Model for Creating Field-Based Maize Tassel Data

Plant Phenomics, vol. 2020, Article ID 8309605, 15 pages, 2020.

Snehal Shete, Srikant Srinivasan, and Timothy A. Gonsalves

 

文章介紹
Plant Phenomics | TasselGAN：一種使用生成對抗模型創(chuàng)建基于田間的玉米穗數(shù)據(jù)的方法

Semantic Segmentation of Sorghum Using Hyperspectral Data Identifies Genetic Associations

 

Plant Phenomics, vol. 2020, Article ID 4216373, 11 pages, 2020.

Chenyong Miao, Alejandro Pages, Zheng Xu, Eric Rodene, Jinliang Yang, and James C. Schnable

 

文章介紹
Plant Phenomics | 利用高光譜數(shù)據(jù)對高粱進(jìn)行語義分割可識別遺傳關(guān)聯(lián)

Easy MPE: Extraction of Quality Microplot Images for UAV-Based High-Throughput Field Phenotyping

 

Plant Phenomics, vol. 2019, Article ID 2591849, 9 pages, 2019.

Léa Tresch, Yue Mu, Atsushi Itoh, Akito Kaga, Kazunori Taguchi, Masayuki Hirafuji, Seishi Ninomiya, and Wei Guo

文章介紹

Plant Phenomics | Easy MPE：基于無人機(jī)高通量表型技術(shù)提取高質(zhì)量田間小區(qū)圖像

About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行，是Science合作出版的第二本期刊。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被CABI、CNKI、DOAJ和PMC數(shù)據(jù)庫收錄。

 

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
編輯：周燦彧（實(shí)習(xí)）、鞠笑、孔敏
審核：尹歡