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传统的植物育种评估方法耗时、劳动强度大、成本高。准确快速的表型性状数据采集和分析有助于提高基因组选择效率，加快品种开发。本文提出了一种利用无人机、多光谱成像和深度学习进行数据采集和图像处理的技术。这项研究使用卷积神经网络评价柑桔作物的表型特征，这是一种低成本和自动化的高通量表型技术，利用人工智能(AI)和机器学习(ML)以实现：☑识别、计数、地理定位树木及树间隙☑根据树冠的大小对树木进行分类☑制定单株...
盐胁迫对全球粮食生产构成了严重威胁，在干旱和半干旱地区这一问题尤为严重。随着全球人口增长，到2050年全球作物产量需要增加60%以上才能满足粮食的需求，人们开始关注更高耐盐性作物品种的评估和培育。然而，在田间试验中采用传统方法评估植物对盐胁迫的反应是耗时、费力的。无人机传感技术的发展为广泛、重复和一致的表型分析提供了一种与传统方法相比具有显著优势的手段。本文提出并验证了一种基于无人机图像的野生番茄表型特征...
