【植物表型大數據】當育種遇上人工智能，農業將快速發展

時間：2022-11-11作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：260

三亞博瑞源科技有限公司專注于表型系統解決方案,表型分析儀,食用菌表型設備等

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  詞條說明

• 透過表型數據，讀懂植物語言，推進4.0時代種業發展

  世界種業已開始進入“常規育種+生物技術+數字化”的“4.0時代”，意味著種業正迎來以轉基因、基因編輯、全基因組選擇、人工智能等技術融合發展為標志的新一輪科技革命。這對我國種業而言，既是挑戰，更是難得的發展機遇。抓住機遇，有序推進生物育種產業化勢在必行，然而在這推進過程中離不開表型數據的協助。 表型技術應用的發展 表型數據對于植物育種和智慧農業至關重要，因為表型是植物的語言，是植物表達自己生長狀態的

• 【食用菌表型】靈芝DUS測試指南數據分析案例

  菌絲階段表型一、拮抗表型1.25℃±1℃避光培養2.當申請品種和近似品種菌絲接觸3d后觀測拮抗現象3.分析內容: 有無拮抗二、菌絲束粗細1.25℃±1℃ 避光培養2.培養7天后觀測菌絲束的粗細3.分析內容:菌絲束的粗細程度三、菌絲密度1.25℃±1℃ 避光培養2.培養10天后觀測菌絲的密度3.分析內容:菌絲的密度程度四、菌落形態1.25℃±1℃ 避光培養2.培養10天后觀測菌落的形態3.分析內容:

• 使用深度學習技術從無人機低空遙感圖像中檢測麥穗

  深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。它的較終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠**過先前相關技術。比如，在農業發展領域里表型研究方面就得到較大的應用。?隨著以機器學習乃至深度學習等為代表的數據處理技術快速發展

• 【表型分析設備】遙感與小麥條銹病分析

  在小麥耕種中，我們往往要通過人工的方式去對小麥的患病進行監測，這樣不僅耗時耗力，還可能**祛病的較好時機。像條銹病就是小麥疾病中較為普遍且嚴峻的一種病例，每年都會導致小麥的產量銳減，而在條銹病的感染前期癥狀不是特別明顯，常規的航拍數據可能做不到很好區分優劣效果，這就需要借助遙感圖像優勢，利用更深層次的光譜數據來挖掘一些肉眼無法察覺的信息。這里提到的遙感就是根據探測地表物體對電磁波的反射和其發射的電