十三项作物信息监测技术研究进展|水稻|小麦|菌草|玉米|鲁棒性...
试验得知迁移学习模型倒伏面积提取精度最高,利用低飞行高度(40m)预训练语义分割模型,在较高飞行高度(80m)空图像做迁移学习的方法提取倒伏小麦面积是可行的,这为解决空域飞行高度限制下,较少80m及以上图像数据集无法满足语义分割模型训练的要求的问题,提供了一种有效的方法。七、基于双目视觉和改进YOLOv8的玉米...
李林教授团队构建SAM关键homeobox基因调控网络解析玉米株高发育的...
该网络为进一步解析玉米SAM相关homeobox转录因子的功能提供了宝贵资源。为构建组织特异性动态调控网络,基于黄化幼苗叶片ATAC-seq和tsCUT&Tag数据,团队设计并训练了一个机器学习模型,以预测SAM组织的调控位点。最后集成多个数据集构建了SAM动态网络。该网络主要富集与“分生组织发育”“分生组织起始”“分生组织维持”“芽...
智慧农业科研成果分享:作物表型前沿技术与应用专题
柚子十一、田间玉米苗期高通量动态监测方法目前对玉米出苗动态检监测主要是依靠人工观测,耗时耗力,且样方量小等情况,构建了不同光照条件下的玉米出苗过程图像数据集。研究满足实际应用场景下玉米出苗自动检测的需求,对解决人工出苗动态管理不精准的问题,田间精细化管理提出了一种实现可能性。十二、作物三维重构技术研...
科研| The ISME Journal:全基因组关联研究揭示了控制根际微生物组...
为了验证这一点,我们比较了来自玉米数据集(称为NAM2010和NAM2015)和上述高粱数据集的前100个最具遗传性的OTUs,产生了跨越65个细菌目的300个OTUs的组合数据集。去除高粱数据集(n=18)中未观察到的细菌顺序后,我们注意到在至少两个数据集中观察到了一半以上,并且大约三分之一(n=15)在所有三个数据集中都包含高度...
农业科技能否迎来投资风口?
不久前,谷歌的母公司Alphabet宣布推出农业科技公司Mineral,致力于大幅提高农业数据集的质量和规模化水平。该公司官网介绍,目前Mineral已经调查和分析了全球10%的农田,到2050年数据点量将达到2014年的20倍以上。尽管这已不是谷歌首次涉足农业,该全球科技巨头的举动还是引发了行业广泛关注。
...人工智能研究,推动智慧农业发展|中国农业大学|小麦|大豆|玉米...
对于小麦倒伏影响产量的问题,北达科他州立大学学生提出了一种基于图像处理的自动数据集生成方法,利用无人机和深度学习算法对小麦倒伏检测情况进行分类,可有效地替代人工检测方法,其检测精度达到了75%;小麦倒伏十、苹果树产量测定方法中国农业大学为提升果园管理能力,改进了果实检测算法与产量拟合网络的产量测定方法,...