摘要
本发明公开了一种基于田间高通量表型系统的花菜表型分析预测方法。本发明基于田间花菜的RGB图像和高光谱图像,通过花菜分割模型,自动化提取花菜、花球和叶片区域,提取表型数据和叶绿素含量,按照时间顺序整理成不同生长期的数据,绘制生长曲线,构建回归模型,实现对花菜在不同阶段的生长状态预测。与现有技术相比,本发明为花菜表型分析提供了一种有效的非接触式方案,不需要人工田间实地测量即可获取花菜的表型参数,结合相应培养测量,本发明能有效提高花菜培育效率、降低培育成本,实现人力资源与生物安全双友好。
技术关键词
分析预测方法
花球
高通量
图像
注意力
生成感兴趣区域
比例尺
融合特征
输出特征
通道
绿色区域面积
上采样
叶片叶绿素含量
生长预测模型
高光谱相机
龙门装置
深度学习网络
系统为您推荐了相关专利信息
移动机器人
深度强化学习
路径规划方法
全局路径规划
注意力机制
控制声波发生器
对象
坐标系
机场驱鸟装置
视频流
光谱重建方法
频段
超像素分割算法
图像块
稀疏主成分分析
三维成像检测方法
点云图像
非线性结构
曲线
轴对称
智能检测方法
图像采集控制系统
地板
原始图像数据
强度