Hệ thống phân tích kiểu hình thực vật giá bao nhiêu

PHenoWHệ thống phân tích kiểu hình thực vật thông lượng cao atch

Dựa trênCảm biến cho nhà máyHệ thống hình ảnh kiểu hình thực vật chính xác cao di động với thiết kế ý tưởng

Hệ thống phân tích kiểu hình thực vật thông lượng cao của PhnoWatch, tích hợp sâu LiDAR, hình ảnh quang phổ cao, hình ảnh nhiệt hồng ngoại, hình ảnh đa phổ và đơn vị hình ảnh RGB, có thể di chuyển thông minh đến các khu vực đo lường khác nhau, tự động quét cây trồng theo giá trị đặt trước, tạo ra hình ảnh ba chiều chứa thông tin đa phổ, tiến hành nhận dạng cây đơn lẻ, tách thân và lá của cây đơn lẻ, thu được chính xác các thông số kiểu hình như chiều cao cây, chiều dài lá, chiều rộng lá, độ nghiêng lá, diện tích lá, độ ứ đọng, độ truyền ánh sáng của vành và các thông số khác, kết hợp với đặc điểm quang phổ để tính toán chỉ số thực vật, cũng như phân tích thống kê nhiệt độ vành và sinh khối.

1. Xem PhenoWatchHệ thống phần cứng

Phần cứng của hệ thống phân tích kiểu hình thực vật thông lượng cao PhenoWatch, chủ yếu là 3DĐơn vị hình ảnh, nhà kính hoặc nền tảng di động lĩnh vực.

Hình ảnh 3D (Sensor Box)

Dưới đáyMô-đun đám mây điểm: LiDAR, với bộ bù trục kép và cảm biến chiều cao, và chức năng đo góc, hiệu chuẩn theo chiều ngang cho mỗi lần quét, bù thiết bị tự động tại chỗ, thực hiện quét chính xác hơn và xa hơn, thu được đám mây điểm không gian thực vật, mô hình hóa ba chiều, cuối cùng nhận ra việc chiết xuất các thông số nhóm thực vật và các thông số kiểu hình dạng cây đơn.

Dưới đáyMô-đun hình ảnh nhiệt hồng ngoại Máy ảnh nhiệt bên ngoài cho tầm nhìn máy được trang bị máy dò hồng ngoại Vanadi Oxide không được làm lạnh CCD hình ảnh nhiệt hồng ngoại chính xác cao, có khả năng tạo ra hình ảnh nhiệt 640x480 pixel, vớiCao hơnChất lượng hình ảnh, hình dung hiển thị giá trị nhiệt độ, mặt cắt nhiệt độ tuyến tính.

Dưới đáyMô-đun hình ảnh quang phổ cao: Mỗi pixel trong hình ảnh ghi lại các đặc điểm quang phổ của thông tin như thành phần hóa học, khối lượng, màu sắc và các điểm mẫu tương ứng của nó để phân tích định tính và định lượng sinh khối của cây.

Dưới đáyMô-đun hình ảnh đa quang phổ: Sử dụng hình ảnh phổ năm kênh (Blue, Green, Red, NIR, RedEdge) làm nguồn dữ liệu, kết hợp hình ảnh với đám mây điểm để cung cấp thông tin quang phổ cho đám mây điểm không gian ba chiều và cuối cùng là tính toán chỉ số thực vật ba chiều.

Dưới đáyMô-đun hình ảnh RGB: Máy ảnh RGB có độ phân giải cao, kết hợp hình ảnh màu sắc với đám mây điểm để đảm bảo khôi phục màu sắc thực vật trong khi thu được hình ảnh ba chiều chính xác cao.

Nền tảng di động

Theo tình hình thực tế của môi trường trang web, kích thước và cấu trúc của nền tảng di động có thể được thiết kế linh hoạt:

LÁp dụng nhiều kịch bản, có thể được thiết kế kết hợp với cấu trúc nhà kính hiện có, giá nuôi cấy thực vật, có thể được sử dụng trong nhà kính hoặc trong tự nhiên;

LKích thước của nền tảng di động có mức độ tùy chỉnh cao, thiết kế linh hoạt theo điều kiện lắp đặt, nhịp có thể lớn hơn 10 m, chiều cao có thể lớn hơn 5 m, chiều dài đường ray có thể lớn hơn 1000 m;

LMức độ tự động hóa cao, xác định hướng di chuyển của xe lớn trên đường ray là trục X, hướng trục di chuyển của Sensor Box trên dầm là trục Y, hướng trục điều chỉnh của Sensor Box theo hướng thẳng đứng là trục Z, có thể nhận ra điều khiển tự động của ba trục X, Y và Z, có thể di chuyển theo tọa độ không gian, có thể di chuyển theo khoảng cách đã đặt;

LKhu vực phủ sóng rộng, có thể được thiết kế nhịp lớn, hoặc một thiết kế nhiều nhịp, tức là một giàn, có thể được quét qua nhiều lô độc quyền;

LPhương thức đa dạng, có thể thiết kế kết cấu kiểu cửa, thiết kế kết cấu kiểu xe trời, hoặc thiết kế kiểu xe đẩy;

LĐộ chính xác định vị cao, bảo vệ nhiều giới hạn, bảo mật cao.

PhenoWatch GF Field Gantry Hệ thống hình ảnh kiểu hình thực vật

PhenoWatch GH Greenhouse Skycar Hệ thống hình ảnh kiểu hình thực vật

PhenoWatch-MB Greenhouse Gantry Hệ thống hình ảnh kiểu hình cây trồng

PhenoWatch-MB Field Mobile Edition Hệ thống hình ảnh kiểu hình thực vật

PhenoWatch Plant Cultural Platform Edition Hệ thống hình ảnh kiểu hình thực vật

2. Hệ thống phần mềm PhenoWatch

Dữ liệu đám mây điểm 3D cây trồng và thông tin hình ảnh được thu thập bởi hệ thống PhenoWatch có thể được tổng hợp dữ liệu và mô hình hóa ba chiều thông qua phần mềm PhenoWatch, trích xuất dữ liệu về cây trồng nhóm, thu được các thông số nhóm như độ ứ đọng, độ truyền ánh sáng vành, chỉ số thảm thực vật; Dựa trên thuật toán học sâu - mô hình Faster-RCNN, xác định vị trí rễ của cây trồng đơn lẻ, hoàn thành phân nhóm cây bằng cách sử dụng phương pháp tăng trưởng truyền thống, sau đó phân chia thân và lá của cây, có hai phương pháp phân chia thân và lá được nhúng trong phần mềm: phân chia thân dựa trên phương pháp tăng trưởng khu vực và phân chia thân và lá dựa trên phương pháp somtố.

Phân chia thân cây dựa trên phương pháp tăng trưởng là xác định và phân chia thân cây và lá khác nhau của một cây đơn dựa trên phương pháp tăng trưởng khu vực, phân chia thân cây dựa trên phương pháp voxel là dựa trên học tập sâu để xác định và phân chia thân cây và lá khác nhau của cây đơn, sau đó các lá và thân cây khác nhau được tạo thành một tập tin đám mây điểm độc lập và phù hợp với bề mặt của lá và thân cây với đường xương, do đó tính toán các thông số kiểu hình như chiều cao cây, chiều dài lá, chiều rộng lá, độ nghiêng lá và diện tích lá.

Phần mềm PhenoWatch là một hệ thống phần mềm chuyên trích xuất các tham số kiểu hình 3D cho cây trồng,mớiPhiên bản của phần mềm PhenoWatch tích hợp công nghệ mạng thần kinh và thuật toán học sâu để cải thiện đáng kể độ chính xác của việc xử lý phân chia cây trồng và phân chia lá cây. Phần mềm này sử dụng xử lý song song và tăng tốc GPU để tăng tốc độ xử lý dữ liệu đám mây khổng lồ. Phần mềm có thuật toán phân chia cây trồng và phân chia thân lá, từ các quy mô khác nhau đáp ứng nhu cầu trích xuất thông số hình thái cây trồng của các nhà nghiên cứu kiểu gen - kiểu hình cây trồng. Ngoài ra, chúng tôi cung cấp các dịch vụ phát triển cho các mô-đun xử lý dữ liệu tùy chỉnh.

Phần mềm phân tích PhenoWatch xử lý quy trình dữ liệu đám mây điểm:

Plant Skeleton 3D to 2D Projection&Curve Fitting Algorithm Plant Skeleton 3D to 3D Projection&Curve Fitting Algorithm Bộ xương thực vật 3D to 2D Projection&Curve Fitting Algorithm

Phân tích và chiết xuất dòng xương cây

3. Thông số đo lường

Dưới đáyThông số nhóm:

LMô hình độ cao kỹ thuật số DEM: biểu hiện kỹ thuật số của hình dạng bề mặt địa hình.

LMô hình bề mặt kỹ thuật số DSM đề cập đến mô hình độ cao mặt đất có chứa chiều cao của các tòa nhà bề mặt, cầu và thảm thực vật.

LMô hình độ cao vành đai CHM: Mô hình độ cao vành đai có thể thu được bằng cách trừ mô hình độ cao kỹ thuật số từ mô hình bề mặt kỹ thuật số.

LCanopy Cover: Hình chiếu thẳng đứng của cây trồng chiếm tỷ lệ phần trăm diện tích của cánh đồng lớn.

LTruyền ánh sáng vành: tỷ lệ ánh sáng mặt trời tới có thể nhận được trên các tấm có độ cao khác nhau của cây trồng.

LĐiểm mây 3D được chỉ số:

3D NDVI, 3D TVI, 3D RVI, 3D DVI 等。

LChỉ số thảm thực vật 2D:

2D NDVI, 2D TVI, 2D RVI, 2D DVI 等。

LThống kê chỉ số thảm thực vật: Thống kê chỉ số thảm thực vật đa quang phổ như giá trị trung bình,toGiá trị, tối thiểu, vv

LMức độ xanh thực vật: ngưỡng tùy chỉnh, phản ánh mức độ xanh thực vật

LPhân tích hồng ngoại nhiệt: nhiệt độ điểm ảnh mỗi hình ảnh, nhiệt độ mũ thực vật (với đơn vị hình ảnh hồng ngoại nhiệt)

LBáo cáo thống kê các thông số kiểu hình nhóm, chiều cao, vành đai, diện tích chiếu, tỷ lệ vương miện và khối lượng của mỗi cây, và thống kê dữ liệu:

Dưới đáyThông số kiểu hình cây đơn:

LChiều caoLVương miện LKhu vực chiếu LTỷ lệ vương miện

LKhối lượng LSố lưỡi daoLTổng diện tích lá LLá dài

LLá rộng LGóc nghiêng lá LKhu vực lá LChiều rộng thân cây

LXuất báo cáo tham số kiểu hình gốc đơn:

4. Chức năng mở rộng mạnh mẽ

Hệ thống có thể theo nhu cầu nghiên cứu khác nhau, mở rộng mô-đun hình ảnh tùy chọn để đạt được nhiều chức năng hơn

Mô-đun tùy chọn1: Máy ảnh đa phổ thực vật

Phạm vi băng tần 400-900nm, 5 băng tần, bao gồm đỏ, xanh lá cây, xanh dương, hồng ngoại gần, cạnh đỏ, có thể thực hiện NDVI và các tính toán đa canh tác khác theo cấp số nhân, đáp ứng các ứng dụng của nghiên cứu đa phổ cây trồng.

Mô - đun đa quang phổ có thể nhận được sự phân bố diệp lục, NDVI、 Mô hình bề mặt kỹ thuật số, hình ảnh RGB

Chỉ số thảm thực vật đa phổ NDVI Phân tích hình ảnh Chỉ số thảm thực vật đa phổ DVI Phân tích hình ảnh Chỉ số thảm thực vật đa phổ SR Phân tích hình ảnh

Mô-đun tùy chọn2: Mô-đun hình ảnh nhiệt hồng ngoại

Mô-đun hình ảnh hồng ngoại nhiệt được xây dựng trong máy dò hồng ngoại Vanadi oxit (VoX) không được làm lạnh, có khả năng tạo ra hình ảnh nhiệt 640 x 480 pixel, làm cho hình ảnh nhiệt chính xác hơn; Được trang bị tùy chọn cửa sổ hồng ngoại tốc độ cao; Hiển thị rõ ràng chênh lệch nhiệt độ 50 mk; Ống kính 25 ° tích hợp với lấy nét điện và AF. Phần mềm phân tích có đo nhiệt độ điểm, đo nhiệt độ tuyến tính, đo nhiệt độ khu vực hình elip, đo nhiệt độ khu vực hình chữ nhật, cũng như giá trị nhiệt độ tối đa, giá trị trung bình, chức năng thống kê chức năng Delta, đồng thời ghi lại thông tin về tốc độ bức xạ, nhiệt độ khí quyển, nhiệt độ quang học bên ngoài, độ ẩm tương đối, v.v., để đạt được mục đích thu thập thông tin hữu ích về bản đồ hình ảnh nhiệt.

Phân tích điểm hình ảnh nhiệt hồng ngoại Phân tích đẳng nhiệt hình ảnh nhiệt hồng ngoại

Phân tích dữ liệu hình ảnh nhiệt hồng ngoại

Mô-đun tùy chọn3: Mô-đun hình ảnh quang phổ cao

Cấu hình mô-đun hình ảnh quang phổ cao, hệ thống hình ảnh quang phổ cao kết hợp phổ hồng ngoại gần nhìn thấy được (VNIR hoặc NIR) với hình ảnh có độ phân giải cao, sử dụng công nghệ hình ảnh đẩy (pushbroom) để thu thập và đồng bộ hóa hình ảnh của mẫu chuyển động hoặc mẫu tĩnh trong chuyển động để thu thập dữ liệu định lượng về thành phần hóa học của mẫu cũng như các chi tiết như phân bố không gian, v.v., mỗi pixel trong hình ảnh ghi lại các đặc điểm quang phổ của thông tin như thành phần hóa học, chất lượng, màu sắc và các điểm khác của mẫu tương ứng để phân tích định tính, định lượng mẫu.

Hình ảnh quang phổ cao và phân tích đường cong quang phổ cao

Quang phổ cao - Theo dõi bệnh khô lá lúa mì

5. Thông số kỹ thuật chính:

6. ứng dụng ví dụ

Kết quả đo LiDAR cộng đồng cây ngô

Xác định một cây ngô đơn trong một nhóm

Xác định và đo lường các lá đơn trong cây

Hình ảnh phân phối đo độ che phủ của cây trồng

Chỉ số thực vật cây trồng 2D Hình ảnh và hiển thị dữ liệu

Cây trồng thực vật Index 3D Fake Color View

Xuất xứ: Công ty Israel Olan