[口头报告]作物三维表型组学:无人机图像智能理解与交叉应用

作物三维表型组学:无人机图像智能理解与交叉应用
编号:2796 稿件编号:3196 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 20:04:05 浏览:411次 口头报告

报告开始:2024年05月19日 16:23 (Asia/Shanghai)

报告时间:7min

所在会议:[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 » [S7-8] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.12、专题7.5(19日下午,303)

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摘要
植物表型组学被广泛认为是研究基因与环境对植物相互作用的重要桥梁和关键瓶颈。由于性状的三维时空动态特征,当前高通量植物表型研究依旧充满挑战。遥感技术因其在多维数据采集和分析方面的优势,越来越多地被用于植物表型组学分析。本报告将介绍近二十年来,全球植物表型组学研究的整体趋势,以及特定传感器观测技术和性状分析技术的发展(Plant communications, 2022)。在此基础上,聚焦三维植物表型组学的发展(ISPRS JPRS, 2021),包括农业、林业、草地和园艺作物等。进一步,具体介绍团队在无人机等图像理解、智能解析和三维植物表型组学交叉应用等方向的研究成果与最新研究进展(IEEE TGRS, 2019,2020; ISPRS JPRS, 2022,2024; Plant Phenomics, 2021,2022)。最后,总结未来无人机与三维植物表型组学在学科交叉中的几点思考:(1)三维表型组学精度和效率的权衡;(2)无人机图像拼接、分割、与跨平台之间的数据时空一致性,(3)新的表型特征探索,以及(4)促进多组学分析。
 
关键字
作物表型,三维,无人机,深度学习,学科交叉
报告人
金时超
副教授 南京农业大学

稿件作者
金时超 南京农业大学
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