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高通量作物表型監(jiān)測(cè):育種和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的加速器

發(fā)布時(shí)間:2018-09-28 14:11:18  |  來(lái)源:中國(guó)網(wǎng)·中國(guó)發(fā)展門戶網(wǎng)  |  作者:郭慶華 楊維才 吳芳芳等  |  責(zé)任編輯:趙斌宇
關(guān)鍵詞:育種,高通量,表型,激光雷達(dá),無(wú)人機(jī)

當(dāng)前發(fā)展的瓶頸和未來(lái)方向

立足國(guó)家戰(zhàn)略需求

作為人口大國(guó),我國(guó)不僅面臨著巨大的糧食缺口,同時(shí)也存在可用耕地減少,農(nóng)業(yè)灌溉用水利用率低,易發(fā)病蟲害等威脅糧食安全的問(wèn)題。科技部在“十三五”科技創(chuàng)新規(guī)劃中明確將糧食豐產(chǎn)提質(zhì)增效、農(nóng)業(yè)面源污染防控等作為支撐引領(lǐng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)研發(fā)任務(wù)。農(nóng)業(yè)需實(shí)現(xiàn)從“大水大肥”的粗放型模式,轉(zhuǎn)向依靠科技創(chuàng)新的新常態(tài)。盡管當(dāng)前我國(guó)在育種和估產(chǎn)等農(nóng)業(yè)相關(guān)工作中取得一定成效,但長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,對(duì)優(yōu)質(zhì)作物種質(zhì)資源的挖掘和利用仍相對(duì)較低。其主要原因之一是缺少對(duì)種質(zhì)資源的系統(tǒng)鑒定和深入研究,尤其是從種質(zhì)資源中挖掘優(yōu)良表型性狀及與之關(guān)聯(lián)的遺傳信息。作為基因型和環(huán)境變量互作的結(jié)果,表型監(jiān)測(cè)對(duì)于研究者剖析與產(chǎn)量和脅迫耐受性相關(guān)的遺傳學(xué)數(shù)量性狀,以及在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)背景下監(jiān)測(cè)田間變量以實(shí)時(shí)調(diào)控資源分配具有重要意義。為此,我們需要不斷提升種質(zhì)資源的鑒定與評(píng)價(jià)技術(shù)。通過(guò)搭建多尺度的作物表型高通量監(jiān)測(cè)平臺(tái),可以實(shí)現(xiàn)從室內(nèi)到田間到大區(qū)域上的作物表型全生育期監(jiān)測(cè),輔以環(huán)境變量實(shí)時(shí)監(jiān)控,建立起“基因型-表型-環(huán)境”的國(guó)家級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)。這不僅可以幫助育種學(xué)家進(jìn)一步深挖作物種質(zhì)資源,也可以協(xié)助農(nóng)學(xué)家實(shí)現(xiàn)高效的生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),從而合理布控資源,提高資源有效利用率(圖4)。

平臺(tái)集成和算法研發(fā)

目前,國(guó)內(nèi)外已逐漸意識(shí)到表型監(jiān)測(cè)平臺(tái)對(duì)于育種和農(nóng)業(yè)發(fā)展的意義所在,國(guó)際上業(yè)已出現(xiàn)了一些比較成型的表型監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。然而,當(dāng)前在表型平臺(tái)的使用中也面臨一些問(wèn)題,如表型數(shù)據(jù)不能很好地與基因型數(shù)據(jù)匹配以及高通量表型監(jiān)測(cè)帶來(lái)的數(shù)據(jù)冗余等,這些都是新事物從產(chǎn)生到應(yīng)用再到成熟不可避免的事物發(fā)展過(guò)程。我們認(rèn)為,未來(lái)關(guān)于作物表型的研究將會(huì)持續(xù)受到關(guān)注,其主要發(fā)展或攻克方向包括以下?5?點(diǎn)。

高維度參數(shù)提取。作物精確的三維結(jié)構(gòu)的獲取依賴于激光雷達(dá)、RGB?相機(jī)等傳感器獲取的高維數(shù)據(jù),如何從高維數(shù)據(jù)中計(jì)算結(jié)構(gòu)特征,尤其是高維數(shù)據(jù)的特征提取、目標(biāo)探測(cè)以及分類分割等都有待進(jìn)一步的探討。

多尺度分析。當(dāng)前算法多集中于解決單一尺度表型參數(shù)提取,如何從不同尺度的數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)作物的信息,如從群體中提取單株信息、從單株中提取器官(如根系、花穗)等特定性狀的方法十分欠缺。

多源數(shù)據(jù)融合。多源數(shù)據(jù)融合涉及兩個(gè)層面:一方面,研究者需將同一傳感器在不同時(shí)期獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,從而實(shí)現(xiàn)全生育期性狀的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和分析。另一方面,針對(duì)多源傳感器獲取的信息,如何進(jìn)行不同維度、不同尺度的數(shù)據(jù)融合,尤其是在室內(nèi)獲取的、缺失坐標(biāo)信息的多源數(shù)據(jù),則是研究者進(jìn)行從形態(tài)到生理乃至機(jī)理的綜合型研究面臨的難題之一。

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