我院精准农业创新团队在农林科学一区Top期刊Computers and Electronics in Agriculture 发表研究成果
近期,我院“精准农业”创新团队邵科博士的一项研究成果“Quantitative analysis and planting optimization of multi-genotype sugar beet plant types based on 3D plant architecture”被农林科学一区Top期刊Computers and Electronics in Agriculture录用(中科院SCI一区Top期刊,影响因子7.7)
图1 甜菜单株点云处理工作流程图
本研究探讨了不同甜菜株型对冠层辐射截获的影响。首先采用运动结构与多视角立体(SfM-MVS)相结合的方法对132个甜菜品种的单株点云进行了两个时期的三维重建,共提取了9个表型参数。分别计算不同时期每个表型参数的遗传力,确定株型在前期主要受遗传影响,后期受环境因素影响。通过无监督机器学习对株型进行聚类。设置不同株型的间作虚拟冠层,采用光线追踪计算不同冠层的光截获情况,并分析了不同株型的甜菜间作冠层对光截获的影响。结果表明,甜菜植株可分为5种株型,随生长季节推进,遗传力下降,环境因素对植株类型的影响增大。在5种株型中,第4类株型具有更好的光截获能力,将其与其他株型间作时冠层整体的光截获均可得到提升。这项研究为甜菜株型改良和田间种植系统优化提供了重要参考。同时,对加深甜菜植物类型及其对生产贡献的理解具有重要意义。
图2 基于苗期表型参数划分的甜菜五类株型示意图 (a)俯视图(b)侧视图
图3 7月各类型的光截获(a)和日照叶面积(b), 8月各类型的光截获(c)和日照叶面积(b)
论文链接:https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109231
该成果得到了国家糖料产业技术体系、内蒙古自治区科技重大专项和内蒙古自治区成果转化计划重点项目的支持。
“精准农业”创新团队是我院生物技术研究所的核心力量,主要聚焦农业精准感知、智能决策、精准作业等领域,助力内蒙古在精准农业技术研发与产业应用方面取得突破,培育建立精准种植、培育、农产品加工与销售的农业全产业链体系,助力形成新质生产力。