Oferta del sistema de análisis de fenotipos vegetales

PhenoEl WSistema de análisis de fenotipos vegetales de alto rendimiento atch

basado enSensor para la plantaUn sistema móvil de imágenes de fenotipos vegetales de alta precisión diseñado conceptualmente

El sistema de análisis fenotípico de plantas de alto rendimiento de pH nowatch, que integra profundamente el radar láser, la imagen hiperespectral, la imagen térmica infrarroja, la imagen multiespectral y la unidad de imagen rgb, se puede mover inteligentemente a diferentes áreas de medición, escanear automáticamente los cultivos de acuerdo con los valores preestablecidos, generar imágenes tridimensionales con información multiespectral, identificar plantas individuales, separar tallos y hojas de plantas individuales, obtener con precisión parámetros fenotípicos como la altura de las plantas, la amplitud de las plantas, la longitud de las hojas, el ancho de las hojas, la inclinación de las hojas, la superficie de las hojas, el cierre de las hojas, la transmitancia de la corona, etc., combinando las características espectrales para calcular el índice de vegetación y El análisis estadístico de la temperatura y la biomasa de la corona.

1. PhenoWatchSistema de hardware

Hardware del sistema de análisis de fenotipos vegetales de alto rendimiento de fenowatch, dividido principalmente en 3DUnidades de imagen, invernaderos o plataformas móviles de campo.

Unidad de Imagen 3D (sensor box)

En la parte inferiorMódulo de nube de puntos: radar láser, con compensación de doble eje y sensor de altura, y función de medición de ángulo, calibración horizontal de cada escaneo, compensación de equipos automáticos de campo, escaneo de mayor precisión y distancia, adquisición de nube de puntos espaciales vegetales, modelado tridimensional, y finalmente realización de la extracción de parámetros de población vegetal y parámetros morfológicos y fenotípicos individuales.

En la parte inferiorMódulo de imágenes térmicas infrarrojas: cámara térmica externa para visión artificial, equipada con detector infrarrojo de óxido de vanadium sin refrigeración, cámara térmica infrarroja de alta precisión, capaz de generar imágenes térmicas de 640x480 píxeles, conMás altoLa calidad de la imagen muestra visualmente el valor de temperatura lineal del Roi y el perfil de temperatura.

En la parte inferiorMódulo de imágenes hiperespectrales: cada píxel de la imagen registra las características espectrales de la composición química, la calidad, el color y otra información de sus puntos de muestra correspondientes, que se utilizan para el análisis cualitativo y cuantitativo de la biomasa de las plantas.

En la parte inferiorMódulo de imágenes multiespectrales: con imágenes espectrales de cinco canales (azul, verde, rojo, nir, rededge) como fuente de datos, a través de la coincidencia y fusión de imágenes con nubes puntuales, se da información espectral a las nubes puntuales espaciales tridimensionales, y finalmente se realiza el cálculo del índice de vegetación tridimensional.

En la parte inferiorMódulo de imagen rgb: cámara RGB de alta resolución, imagen de color y fusión de coincidencia de nubes de puntos para garantizar la restauración del color real de la planta mientras se obtienen imágenes tridimensionales de alta precisión.

Plataformas móviles

De acuerdo con el entorno de campo en vivo, el tamaño y la estructura de la plataforma móvil se pueden diseñar de manera flexible:

lAdecuado para múltiples escenarios, se puede diseñar en combinación con la estructura existente del invernadero y el marco de cultivo vegetal, que se puede utilizar en el invernadero o en la naturaleza;

lLa plataforma móvil tiene un alto grado de personalización de tamaño, diseñada de manera flexible de acuerdo con las condiciones de instalación, la envergadura puede ser superior a 10 metros, la altura puede ser superior a 5 metros y la longitud de la Guía puede ser superior a 1000 metros;

lEl alto grado de automatización define que la dirección de movimiento del camión grande en la Guía es el eje x, el eje de movimiento de la Caja del sensor en el travesaño es el eje y, y el eje de ajuste de la Caja del sensor en la dirección vertical es el eje z, que puede realizar el control automatizado de los tres ejes x, y y y z, que se puede localizar y mover de acuerdo con las coordenadas espaciales, que se puede mover de acuerdo con la distancia establecida;

lEl área de cobertura es amplia, se puede diseñar en grandes tramos o en un diseño de varios tramos, es decir, un pórtico, que se puede escanear entre parcelas de varias crestas;

lHay varias formas, que pueden ser el diseño de la estructura de la puerta, el diseño de la estructura de la grúa o el diseño del carrito;

lAlta precisión de posicionamiento, protección de límite múltiple y alta seguridad.

Sistema de imágenes fenotípicas de plantas de pórtico de campo fenowatch - GF

Sistema de imágenes fenotípicas de plantas tipo autocar en invernadero fenowatch - GH

Sistema de imágenes fenotípicas de plantas de pórtico de invernadero fenowatch - MB

Sistema de imágenes de fenotipos vegetales de la versión móvil de campo de fenowatch - MB

Sistema de imágenes fenotípicas vegetales de la versión del estante de cultivo vegetal de fenowatch

2. sistema de software fenowatch

Los datos de la nube de puntos 3D de los cultivos y la información de imagen recopilados por el sistema fenowatch pueden fusionar datos y modelar tridimensionales a través del software fenowatch, extraer datos de los cultivos grupales y obtener parámetros grupales como el cierre de la cubierta, la transmitancia de la luz de la Corona y el índice de vegetación. Basado en el algoritmo de aprendizaje profundo - modelo faster - rcnn, se identifica la ubicación de las raíces de los cultivos individuales, se utiliza el método de crecimiento tradicional para completar la División de grupos en plantas individuales, y luego se realiza la División de tallos y hojas de las plantas. hay dos métodos de División de tallos y hojas incrustados en el software: División de tallos y hojas basada en el método de crecimiento regional y División de tallos y hojas basada en el método voxel.

La División de tallos y hojas basada en el método de crecimiento se basa en el método de crecimiento regional para identificar y dividir los tallos y las diferentes hojas de una sola planta. la División de tallos y hojas basada en el método voxel se basa en el aprendizaje profundo para identificar y dividir los tallos y las diferentes hojas de una sola planta. luego, las diferentes hojas y troncos se generan en archivos de nube de puntos independientes, y las superficies y líneas esqueléticas de las hojas y troncos se ajustan, y luego se calculan parámetros fenotípicos como la altura de la planta, la anchura de la planta, la longitud de la hoja, la anchura de la hoja, la inclinación de la hoja y

El software de fenowatch es un sistema de software especializado en la extracción de parámetros fenotípicos tridimensionales de cultivos.nuevoLa versión del software fenowatch integra tecnología de red neuronal y algoritmos de aprendizaje profundo, lo que mejora en gran medida la precisión de la División de plantas individuales y la División de tallos y hojas de cultivos. El software utiliza procesamiento paralelo y aceleración gpu, lo que mejora aún más la velocidad del procesamiento masivo de datos en la nube de puntos. Los algoritmos de segmentación de plantas individuales y tallos y hojas de los cultivos equipados con el software satisfacen las necesidades de los investigadores de genotipos y fenotipos de cultivos para extraer parámetros morfológicos de los cultivos a diferentes escalas. Además, también ofrecemos servicios de desarrollo de módulos de procesamiento de datos personalizados.

El software de análisis fenowatch procesa el proceso de datos de la nube de puntos:

Algoritmo de proyección y ajuste de curvas 3D a 2D del esqueleto vegetal proyección y ajuste de curvas 2D a 3D del esqueleto vegetal método de ajuste de curvas

Análisis y extracción de líneas esqueléticas de plantas

3. parámetros de medición

En la parte inferiorParámetros del grupo:

lModelo digital de elevación dem: es decir, la expresión digital de la morfología de la superficie topográfica.

lModelo digital de superficie dsm: se refiere al modelo de elevación del suelo que contiene la altura de edificios de superficie, puentes y vegetación.

lModelo de altura de la Corona chm: restar el modelo de elevación digital del modelo de superficie digital puede obtener el modelo de altura de la corona.

lCanopy cover: proyección vertical de cultivos como porcentaje de la superficie del campo.

lTransmitancia de la luz de la corona: es decir, la proporción de luz solar incidente que se puede recibir en las capas de diferentes alturas de los cultivos.

lÍndice de vegetación de nubes puntuales 3d:

3D NDVI, 3D TVI, 3D RVI, 3D DVI 等。

lÍndice de vegetación 2d:

2D NDVI, 2D TVI, 2D RVI, 2D DVI 等。

lEstadísticas del índice de vegetación: estadísticas del índice de vegetación multiespectral, como la media,grandeValores, mínimos, etc.

lGrado de verde de la planta: umbral personalizado que refleja el grado de verde de la planta

lAnálisis infrarrojo térmico: temperatura de cada píxel de la imagen, temperatura de la Corona vegetal (con unidad de imagen infrarroja térmica)

lInforme estadístico de los parámetros fenotípicos de la población, altura, amplitud de la corona, área de proyección, relación de altura de la Corona y volumen de cada planta, y estadísticas de datos:

En la parte inferiorParámetros fenotípicos de una sola planta:

lAlturalCorona lÁrea de proyección lRelación de altura de la Corona

lVolumen lNúmero de hojaslSuperficie total de la hoja lLongitud de las hojas

lAncho de las hojas lInclinación de la hoja lSuperficie foliar lAncho de la columna vertebral

lExportar el informe de parámetros fenotípicos de una sola planta:

4. potentes funciones escalables

El sistema puede ampliar el módulo de selección de imágenes de acuerdo con diferentes necesidades de investigación para lograr más funciones.

Módulos opcionales1: cámara multiespectral vegetal

El rango de banda de 400 - 900 nm, 5 bandas, cubre rojo, verde, azul, infrarrojo cercano, borde rojo, puede realizar cálculos de índice de cubierta de plantación múltiple como NDVI para satisfacer la aplicación de la investigación multiespectral de cultivos.

El módulo multiespectral puede obtener la distribución de clorofila, NDVI、 Modelo de superficie digital, imagen RGB

Índice de vegetación multiespectral NDVI análisis de imágenes Índice de vegetación multiespectral DVI análisis de imágenes Índice de vegetación multiespectral Sr análisis de imágenes

Módulos opcionales2: módulo de imágenes térmicas infrarrojas

El módulo de imagen infrarroja térmica tiene un detector infrarrojo de óxido de vanadium (vox) sin refrigeración incorporado, que puede generar una imagen térmica de 640 x 480 píxeles, lo que hace que la imagen térmica sea más precisa; Equipado con opciones de ventana infrarroja de alta velocidad; Muestra claramente la diferencia de temperatura de 50 mk; Lente incorporada de 25 ° con enfoque eléctrico y enfoque automático. El software de análisis tiene funciones de medición de temperatura de punto, medición de temperatura de línea, medición de temperatura de área elíptica, medición de temperatura de área rectangular y sus funciones estadísticas de temperatura máxima, media y función delta, mientras registra información como la tasa de radiación, la temperatura atmosférica, la temperatura óptica externa y la humedad relativa para lograr el propósito de obtener información útil de imágenes térmicas.

Análisis de punto fijo de imágenes térmicas infrarrojas análisis isotérmico de imágenes térmicas infrarrojas

Análisis de datos de imágenes térmicas infrarrojas

Módulos opcionales3: módulo de imágenes hiperespectrales

Equipado con un módulo de imágenes hiperespectrales, el sistema de imágenes hiperespectrales combina el espectro de infrarrojo cercano visible (vnir o nir) con imágenes de alta resolución, utiliza la tecnología de imágenes pushbroom para capturar y generar imágenes espectrales de banda completa línea por línea de muestras en movimiento o muestras estáticas en movimiento, y obtiene datos cuantitativos de la composición química de la muestra y detalles como la distribución espacial. cada píxel de la imagen registra las características espectrales de su correspondiente punto de muestra para el análisis cualitativo y cuantitativo de la muestra.

Imágenes hiperespectrales y análisis de curvas hiperespectrales

Hiperespectral - Monitoreo de la peste de las hojas de trigo

5. principales parámetros técnicos:

6. Casos de aplicación

Resultados de la medición por radar láser de la población de plantas de maíz

Identificación del maíz individual dentro del Grupo

Identificación y medición de una sola hoja en la planta

Imagen de distribución de la medición de la cobertura de la Corona de cultivos

Imagen bidimensional del índice de vegetación de cultivos y visualización de datos

Vista de color falso tridimensional del índice de vegetación de cultivos

Origen: Israel Olan