Name: Orecchio del raccolto di cereali contando nel campo condizioni utilizzando immagini RGB zenitale (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-02-02T12:30:00.000+00:00
Duration: 11 min 49 s
Description: Impara a contare le spighe di grano duro e orzo in campo utilizzando fotografie RGB zenitali in luce naturale. Questo metodo rapido e preciso migliora la fenotipazione ad alto rendimento per l'agricoltura sostenibile.

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Gli autori di questa ricerca vorrei ringraziare il personale di gestione di campo presso le stazioni sperimentali di Colmenar de Oreja (Aranjuez) del Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA) e Zamadueñas (Valladolid) del Instituto de Tecnología Agraria de Castilla y León (ITACyL) per il loro supporto di campo delle colture di studio di ricerca utilizzato. Questo studio è stato sostenuto dal progetto di ricerca AGL2016-76527-R da MINECO, la Spagna e la parte di un progetto di collaborazione con Syngenta, Spagna. La compagnia BPIN 2013000100103 dalla "Formación de Talento Humano de Alto Nivel, Gobernación del Tolima - Universidad del Tolima, Colombia" è stato l'unico finanziamento per il primo autore Jose Armando Fernandez-Gallego. La fonte di finanziamento principale dell'autore corrispondente, Shawn C. Kefauver, è venuto dal programma attraverso una sovvenzione conferito al professor Jose Luis Araus ICREA Academia.

1. zona antistante la fase di crescita delle colture e delle condizioni ambientali
<ol><li>Assicurarsi che la fase di crescita delle colture è approssimativamente fra ripieno di grano, nei pressi di maturità delle colture, con le orecchie che sono ancora verdi, anche se le foglie sono senescenti (che corrisponde nel caso del frumento alla gamma 60-87 di scala16 degli Zadoks). Qualche ingiallimento delle foglie è accettabile, ma non necessario.</li>
	<li>Preparare un piano di campionamento per l'acquisizione immagine con varie ripetizioni (immagini al complotto) al fine di acquisire variabilità di area/terreno; l'algoritmo di elaborazione delle immagini sarà contare il numero di orecchie nell'immagine e convertire che per le orecchie per metro quadrato (orecchie/m2) sulla base delle specifiche di fotocamera.</li>
	<li>Pianificare le escursioni sul campo per catturare le immagini all'interno di due ore di mezzogiorno solare o, in alternativa, in una giornata nuvolosa in condizioni di illuminazione diffusa per evitare gli effetti negativi dell'orecchio lo shadowing sull'orecchio algoritmo di conteggio.</li>
	<li>Una volta nel campo, è possibile verificare la parte superiore del baldacchino raccolto per assicurarsi che sia asciutto al fine di evitare la riflessione speculare della luce dall'umidità. Nota: Nel considerare gli obiettivi del presente protocollo, è importante considerare in primo luogo se la fase di crescita del raccolto è adatta per l'applicazione dell'orecchio conteggi. Acquisizione di immagini di fuori della fase di crescita consigliato neanche si tradurrà in non ottimali o nei risultati insignificanti in (se le orecchie non sono presenti o completamente emerse). Qualità dell'immagine ha anche un notevole impatto sulla elaborazione dei risultati, tra cui risoluzione e dimensioni del sensore e alcune condizioni ambientali, come il tempo del giorno e cloud cover, devono essere considerati con attenzione prima di procedere con l'acquisizione di immagini.</li>
</ol>2. acquisizione in condizioni di campo con luce naturale
<ol><li>Preparare un "phenopole", come mostrato nella Figura 1 o un simile sistema di acquisizione (anche palmare) per catturare le immagini rapidamente e ancora in un standardizzato e coerente modo presso ciascuna trama o percorso di destinazione.</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig1v2.jpg"> Figura 1 : Orecchio contando sistema. Orecchio utilizzando il "phenopole" visualizzato nel campo a sinistra, con un sensore di grandi dimensioni di colore naturale controllato in modalità remota (RGB) e il sistema di fotocamera digitale ad alta risoluzione con inclinazione della fotocamera e l'altezza, che indica i parametri necessari per la regolazione del sistema di conteggio della algoritmo di elaborazione immagini. La risoluzione del sensore e immagine vengono rilevati automaticamente dalle proprietà dell'immagine, mentre l'utente deve inserire le specifiche per la lunghezza focale dell'obiettivo e la distanza dal baldacchino. Queste sono necessarie per regolare l'algoritmo per la stima del numero di pixel per orecchio e anche la conversione del conteggio basato su immagine totale orecchio a densità di orecchio (orecchie/m2). Per questo motivo, si consiglia di utilizzare la stessa fotocamera e l'obiettivo lunghezza focale per tutte le immagini del campo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig1large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<ol start="2"><li>Posizionare la fotocamera su un monopiede adatto o "selfie" palo in modo che esso può essere mantenuto il livello, neanche utilizzando bolle di livello o un sistema di stabilizzazione nella fotocamera, per ottenere immagini zenitale.</li>
	<li>Utilizzare un telefono cellulare, tablet o un altro dispositivo per collegare la fotocamera per entrambi visualizzazione controllo remoto cattura e immagini di immagine per ottenere risultati ottimali con immagini correttamente a fuoco. Programma la macchina fotografica per l'autofocus al fine di ridurre eventuali errori nel caso in cui l'utente non è abbastanza familiarità con la loro macchina fotografica o fotografia tecniche per impostare una corretta messa a fuoco manuale, come dimostrato dagli esempi di immagini zenitale con corretta messa a fuoco e l'esposizione a Figura 2.</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig2.jpg"> Figura 2 : Zenitale ritagliare le immagini. Orzo e frumento duro dell'orecchio zenitale immagini per orecchio conteggio esempi di set di dati con uno stadio accettabile di crescita e senescenza da circa 61-87 secondo la scala dei Zadoks. (Sinistra) Esempio di set di dati di semola grano immagine zenitale. (A destra) Esempio di set di dati di immagini zenitale di orzo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig2large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<ol start="4"><li>Prendere nota del numero di immagine prima dell'acquisizione dell'immagine al fine di abbinare le immagini correttamente con le trame di campo. Registrare un'immagine della zona di campo generale all'inizio e una sola immagine del suolo/campo tra i blocchi per controlli di post-elaborazione.</li>
	<li>Posizione la macchina fotografica a circa 80 cm sopra la parte superiore del baldacchino raccolto, utilizzando una stringa di righello o misura per controllare periodicamente l'altezza della telecamera sopra la chioma. Accertarsi che la fotocamera sia a livello e acquisire l'immagine. Questa tecnica può richiedere 1-2 ricercatori.</li>
	<li>Se conta orecchio campo aggiuntivo convalida è desiderati a parte una convalida del conteggio manuale dell'immagine, installa un'estensione del braccio per il telaio (per esempio, un piccolo cerchio) e posizionarlo al centro dell'immagine al fine di effettuare conteggi di campo manuale di un sottoinsieme di immagine precisa; Questa tecnica richiede 2-3 persone implementare. Nota: Tre considerazioni importanti nella scelta di una telecamera, pertanto, includono: (1) fotocamera specifiche; in questo caso, la dimensione fisica del sensore; (2) lunghezza focale della lente immagine; (3) la distanza tra il baldacchino e la fotocamera: Distanze inferiori o maggiori obiettivi zoom acquisirà un'area più piccola mentre le immagini catturate da una distanza maggiore catturerà una più grande area di ritaglio. Vedere la Figura 1 per i dettagli sulle caratteristiche tecniche della fotocamera pertinenti.</li>
</ol>3. regolazioni e implementazione dell'algoritmo
Nota: Qui presentiamo implementazione dell'algoritmo e regolazioni per fotocamera diverse specifiche (dimensioni del sensore, megapixel, lunghezza focale, distanza per ritagliare) e delle colture (grano duro o orzo) per il conteggio automatico dell'orecchio. Una panoramica dell'algoritmo è presentata graficamente nella Figura 3.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig3.jpg"> Figura 3 : Pipeline di elaborazione delle immagini per orzo di due-fila orecchio contando. Pipeline di elaborazione delle immagini per orzo di due-fila orecchio contando come implementato utilizzando il codice specifico computer o utilizzando il software CerealScanner , entrambi i quali operano all'interno di Fiji (ImageJ). Pannello 1 Mostra l'immagine originale. Pannello 2 Mostra i risultati delle applicazioni del filtro laplaciano. Pannello 3 Mostra l'applicazione del filtro mediano e pannello 4 Mostra i risultati della finale trovare Maxima e segmentazione per produrre il conteggio finale dell'orecchio. Quindi, i calcoli vengono effettuati per convertire il numero di immagine alla densità dell'orecchio, come mostrato nella Figura 1. Queste immagini sono un esempio tratto dal sito di campo di Arazuri (nord-est della Spagna, 42 ° 48' 33,9" N 1 ° 43' 37,9" W) in condizioni di luce diffusa. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig3large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<ol><li>Scaricare e installare Fiji, Java 8 e il codice di elaborazione o proprietarie plugin di CerealScanner dell'Università di Barcellona (https://fiji.sc/, https://www.java.com/en/download/ e https://integrativecropecophysiology.com/software-development/cerealscanner/ [informazioni] o https://gitlab/sckefauver/CerealScanner [repository di codice]); per le autorizzazioni di accesso, contattare gli autori corrispondenti. Il plugin è installato all'interno di Fiji semplicemente copiandolo nella cartella plugins.</li>
	<li>Aprire il plugin dal menu superiore attraverso plugin &gt; CerealScanner &gt; Open cereali Scanner. Nota: A parte il lavoro qui presentato, il plugin CerealScanner include parecchi indici di vegetazione diversi basati su RGB legati alla coltura vigor, stress o clorofilla17,18. La quota di CerealScanner specifica include algoritmi specifici per Primi Vigor (Fernandez-Gallego, In revisione), Orecchio contando14e Senescenza raccolto19, come mostrato nella Figura 4.</li>
	<li>Immettere le modifiche delle caratteristiche tecniche della fotocamera e dettagli cattura immagine se sono diversi dai valori predefiniti (Vedi Figura 1 e Figura 4 per dettagli).<ol>
<li>Regolare il parametro dell'algoritmo per la lunghezza focale della fotocamera.</li>
		<li>Regolare il parametro dell'algoritmo per la distanza dal baldacchino delle colture.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig4.jpg"> Figura 4 : Scheda centrale the CerealScanner 2.12 Beta su entrambi i livelli, segnando la funzione conteggio orecchio all'interno dell'insieme di algoritmo di CerealScanner. L'utente deve selezionare il... pulsante a destra del Batch input per selezionare la cartella in cui sono archiviati i file di immagine, modificare i valori predefiniti della distanza H (distanza dalla fotocamera alla parte superiore della chioma delle colture) e lunghezza focale, se diverso dal defaul valori di t e quindi selezionare il... pulsante a destra del File dei risultati per scegliere il nome e il percorso del file di risultati finali. Le altre schede della CerealScanner forniscono algoritmi per la fenotipizzazione basati su tratto per Primi Vigor e insorgenza di maturità come parte della suite di codice CerealScanner. Sotto la scheda di biomassa , esistono diversi algoritmi per le valutazioni di coltura più generale calcoli vigor e biomassa, anche per le immagini digitali RGB. L'esempio si riferisce all'orzo di due-fila, come è stato dimostrato in dettaglio nella Figura 3. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig4large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig5.jpg"> Figura 5 : Adeguamenti algoritmo. Necessari aggiustamenti nell'elaborazione di immagini pipeline per contare con successo entrambi frumento e orecchie orzo utilizzando lo stesso algoritmo vengono gestite automaticamente come parte degli adeguamenti telecamera specifica della distanza H (distanza tra la fotocamera e il raccolto baldacchino) e lunghezza focale e servono a garantire che il numero di pixel per orecchio rimane più o meno costante tra le diverse applicazioni. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig5large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<ol start="4"><li>Selezionare la scheda centro CerealScanner e la successiva scheda centrale Orecchio contando al fine di calcolare il numero delle orecchie in ogni immagine di un set di dati del campo.<ol>
<li>In Opzioniimmettere, in Batch input, la posizione delle foto da analizzare.</li>
		<li>Nei File dei risultati, selezionare dove salvare il file dei risultati. Il file di risultati includerà due colonne con il nome del file di immagine e l'orecchio risultati di conteggio.</li>
		<li>Infine, fare clic sul processoe il file dei risultati con la densità di orecchio in metri quadrati (orecchie/m2), utilizzando un semplice rapporto utilizzando le impostazioni della fotocamera e la distanza tra il baldacchino e la macchina fotografica per convertire l'area dell'immagine in un'area di effettivo baldacchino in Piazza metri seguendo la Figura 1, sarà automaticamente prodotta in pochi minuti, a seconda della velocità del computer.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Condurre una convalida post-elaborazione dopo la raccolta di dati manualmente contando il numero delle spighe di grano o orzo nell'immagine e poi convertire questo al numero di orecchie per metri quadrati (orecchie/m2), come mostrato nella Figura 1, per confrontare la risultati con quelli sulla base dei valori di algoritmo.<ol>
<li>Utilizzare lo strumento di posizionamento semplice punto costruito all'interno di Fiji, che fornisce il supporto facile per questo processo e la funzione di Fiji Analizzare particelle per produrre i conteggi automaticamente; Questo è illustrato graficamente nella Figura 6.</li>
		<li>Facoltativamente, eseguire una convalida utilizzando un cerchio di piccola area durante l'acquisizione di dati di campo come descritto al punto 2.6; manuale conta nel campo e manuale dell'immagine conta in laboratorio può, quindi, essere utilizzato per la convalida di algoritmo come mostrato nella Figura 7.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig6.jpg"> Figura 6 : Convalida algoritmo utilizzando manuale in immagine orecchio conteggi. Manuale in immagine orecchio conta per il frumento duro (sinistra) e orzo (a destra). i piccoli punti sono stati creati utilizzando il Fiji Punto strumento e quindi contati utilizzando la Funzione di analizzare particelle con un 0,90-1,00 vincolo circolarità dopo l'applicazione di una Soglia di colore da tonalità saturazione Intensità spazio per il colore specificato dallo Strumento punto dicolore. Questo metodo assicura la più accurata basata su immagine manuale orecchio conteggi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig6large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig7.jpg"> Figura 7 : Convalida algoritmo utilizzando manuale conta nel campo e conteggi manuali in immagine orecchio di frumento e orzo, usando un cerchio. (Sinistra) Esempio di convalida di conteggio del immagine di grano che usando un cerchio. (A destra) Esempio di convalida di conteggio del immagine di orzo che usando un cerchio. I conteggi di sottoinsieme delle orecchie all'interno del cerchio bianco sono stati contati usando la stessa tecnica come descritto nella Figura 6 con Lo strumento punto, Soglia del coloree quindi, Analizzare particelle funzione con circolarità vincoli e selezione del colore utilizzando tonalità. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig7large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>

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</ol>

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Precisione, coerenza e una maggiore agilità sono la chiave per sviluppare strumenti che phenotyping nuove utili per assistere la comunità di allevamento delle colture nei loro sforzi per aumentare la produzione di granella nonostante pressioni negative legate al cambiamento climatico globale. Efficienti e accurate valutazioni di densità di orecchio di cereali, come un importante componente agronomico della resa della graffetta importante colture, contribuirà a fornire gli strumenti necessari per la nutrizione delle gener...

L'utilizzo di cereali del mondo nel 2017/2018 è segnalato espandere 1% dal precedente anno1. Basato sulle ultime stime per l'utilizzo la produzione e popolazione cereali, cereali mondo scorte necessario aumentare i rendimenti ad un tasso più veloce al fine di soddisfare le crescenti esigenze, adattandosi anche ad aumentare gli effetti del cambiamento climatico2. Di conseguenza, c'è un focus importante sul miglioramento della resa in colture di cereali attraverso il miglioramento delle colture tecniche di allevamento. Due i cereali più importanti e raccolti nella regione del Mediterraneo sono selezionati come esempi per questo studio, vale a dire, semola di grano duro (Triticum aestivum L. ssp. semola [Desf.]) e orzo (Hordeum vulgare L.). Semola di grano duro è, per estensione, il cereale più coltivato a margine meridionale e orientale del bacino del Mediterraneo ed è il 10 più importanti delle colture in tutto il mondo, a causa della sua produzione annuale di 37 milioni di tonnellate ogni anno3, mentre l'orzo è il quarto globale grano in termini di produzione, con una produzione globale a 144,6 milioni di tonnellate ogni anno4.
Telerilevamento e tecniche di analisi di immagine prossimale sono strumenti sempre più fondamentali nel progresso della fenotipizzazione di alto-rendimento impianto campo (HTPP) come essi forniscono non solo più agile, ma anche, spesso, ritagliare recuperi più precisi e coerenti del target BIOFISIOLOGICO tratti, quali le valutazioni di attività fotosintetica e biomassa, preharvest stime di rendimento e anche miglioramenti in ereditabilità di tratto, come l'efficienza delle risorse utilizzo e assorbimento5,,6,7 ,8,9. Telerilevamento è tradizionalmente focalizzato sul multispettrale, iperspettrale e sensori da piattaforme aeree per l'agricoltura di precisione a scala di campo o per gli studi di fenotipizzazione pianta presso la parcella dell'imaging termico scala10. Fotocamere digitali comuni, disponibili in commercio che misurano solo la luce visibile riflessa erano spesso trascurate, nonostante la loro altissima risoluzione spaziale, ma recentemente sono diventati popolari come nuovi innovativi algoritmi di elaborazione dell'immagine sono sempre più in grado per poter sfruttare il colore dettagliate e informazioni spaziali che essi forniscono. Molte delle più recenti innovazioni nelle analisi avanzata delle immagini agricole si affidano sempre di più l'interpretazione dei dati forniti da immagini di molto ad alta risoluzione (VHR) RGB (per la loro misura di riflessione della luce visibile rosso, verde e blu), tra cui ritaglio monitoraggio (vigor, fenologia, malattia valutazione e identificazione), segmentazione e quantificazione (emersione, densità dell'orecchio, i conteggi di fiore e frutta) e ricostruzioni 3D anche completo basati su una nuova struttura dal movimento dei flussi di lavoro11.
Uno dei punti più essenziali per il miglioramento della produttività di cereali è una più efficiente valutazione del rendimento, che è determinato da tre componenti principali: orecchio densità o il numero di orecchie per metro quadrato (orecchie/m2), il numero dei grani per orecchio, e il peso di mille-kernel. Densità dell'orecchio può essere ottenuto manualmente nel campo, ma questo metodo è laborioso, richiede tempo e privo di un singolo protocollo standardizzato, che insieme possono provocare una significativa fonte di errore. Incorporando il conteggio automatico delle orecchie è un compito impegnativo a causa della struttura complessa delle colture, pianta stretta, spaziatura, alto limite di sovrapposizione, gli elementi di sfondo e la presenza di ariste. Lavoro recente ha avanzato in questa direzione utilizzando una struttura di sfondo nero supportata da un treppiede al fine di acquisire immagini di coltura adatto, dimostrando risultati abbastanza buoni in orecchio conteggio12. In questo modo, sono stati evitati effetti di ombra e luce solare eccessiva, ma tale struttura sarebbe ingombrante e una limitazione importante di un'applicazione in condizioni di campo. Un altro esempio è un orecchio automatico algoritmo sviluppato utilizzando un sistema completamente automatizzato che phenotyping con un cavalletto motorizzato rigido, che è stato usato con buona precisione per densità di orecchio in un pannello di conteggio di conteggio è composto da cinque inerme pane di grano (Triticum di Aestivum L.) varietà che cresce sotto azoto diverse circostanze13. Recenti lavori di Fernandez-Gallego14 ha ottimizzato questo processo per l'acquisizione di dati più semplice e veloce, utilizzando immagini a colori RGB VHR seguite da analisi di immagine più avanzati, ma ancora completamente automatizzato. La collezione di dati efficiente e di alta qualità in condizioni di campo sottolinea un protocollo standardizzato semplificato per coerenza e dati ad alta velocità effettiva di cattura, mentre l'algoritmo di elaborazione immagini impiega il romanzo uso di dominio laplaciano e frequenza filtri per rimuovere i componenti indesiderati immagine prima di applicare una segmentazione per il conteggio si basa sulla ricerca di massimi locali (al contrario di delineazione completa come in altri studi precedenti, che può provocare ulteriori errori con sovrapposte le orecchie).
Quest'opera propone un sistema semplice per la quantificazione automatica della densità di orecchio in condizioni di campo, utilizzando immagini acquisite da fotocamere digitali disponibili in commercio. Questo sistema si avvale della luce naturale nel campo condizioni e, pertanto, richiede la considerazione di alcuni fattori ambientali correlati, quali tempo di giorno e cloud cover, ma resta, in effetti, semplice da implementare. Il sistema è stato dimostrato su esempi per il frumento e l'orzo, ma dovrebbe essere estensibile in applicazione al pane di grano, che, oltre a esporre le orecchie con morfologia simile, sono frequentemente inerme, ma ulteriori esperimenti sarebbe necessari al fine di confermare questo. Nei dati di acquisizione protocollo presentato qui, zenitale immagini sono prese semplicemente tenendo la fotocamera a mano o utilizzando un monopiede per posizionamento della telecamera digitale sopra il raccolto. Dati di convalida possono essere acquisiti contando le orecchie manualmente per sottotrame nel campo o durante la post-elaborazione, contando le orecchie nell'immagine stessa. L'algoritmo di elaborazione delle immagini è composto da tre processi che, in primo luogo, efficacemente rimuovono componenti indesiderate dell'immagine in modo che, poi, permette per la successiva segmentazione e contando i singoli delle orecchie del frumento nelle immagini acquisite. In primo luogo, viene utilizzato un filtro di frequenza del laplaciano al fine di rilevare i cambiamenti nelle diverse direzioni spaziale dell'immagine utilizzando le impostazioni di filtro predefinite ImageJ senza modifiche di dimensione di finestra del kernel (tecnica di segmentazione diTrovare Maxima determina la picchi locali dopo la fase di filtro spaziale mediano, in quale fase i pixel correlati con le orecchie hanno più alti valori di pixel che suolo o foglie. Di conseguenza, trovare Maxima viene utilizzato per segmentare i valori elevati nell'immagine, e quelle regioni sono etichettate come orecchie, che identifica le orecchie ma anche di ridurre errori di sovrapposizione dell'orecchio. Analizzare particelle viene quindi utilizzato sulle immagini binarie a contare e/o misurare parametri dalle regioni create dal contrasto tra il bianco e nero superficie creata nel passaggio di trovare Maxima. Il risultato viene poi elaborato per creare una segmentazione di immagine binaria analizzando la varianza di pixel più vicina vicino intorno ogni massimo locale per identificare le forme di orecchio di frumento nell'immagine filtrata. Infine, la densità di orecchio è conteggiata utilizzando analizzare particelle, come è implementato in Fiji15. Sia trovare Maxima e analizzare particelle sono funzioni autonome e disponibili come plugin in Fiji (https://imagej.nih.gov/ij/plugins/index.html). Anche se non ha presentato in particolare il protocollo qui, risultati preliminari presentati come materiale supplementare suggeriscono che questa tecnica possa essere adattabile a condurre indagini di conteggio dell'orecchio da veicoli aerei senza equipaggio (UAV), purché la risoluzione rimane sufficientemente alta14.

<table><tbody><tr><td>Fotocamera ILCE-QX1</td><td>Sony</td><td>WW024382</td><td>Fotocamera digitale compatta con sensore di grandi dimensioni con dimensioni del sensore di 23,2 x 15,4 mm.</td></tr><tr><td>Fotocamera E-M10</td><td>Olympus</td><td>E-M10</td><td>Fotocamera digitale compatta con sensore di grandi dimensioni con dimensioni del sensore 17,3 x 13,0 mm.</td></tr><tr><td>Multipod Monpod</td><td>Sony</td><td>VCT MP1</td><td>"Phenopole" nell'articolo di JoVE</td></tr><tr><td>Computer</td><td>Any PC/Mac/Linux</td><td>--</td><td>Analisi dei dati e delle immagini</td></tr><tr><td>ImageJ/FIJI (FIJI è solo Image J)</td><td>NIH</td><td>http://fiji.sc</td><td>Plug-in e algoritmi per l'analisi dei dati e delle immagini</td></tr><tr><td>Circle/Metal Ring</td><td>Generic</td><td>Generic</td><td>Metal ring for in-field validation</td></tr><tr><td>Crab Pinze Clip</td><td>Più recente</td><td>90087340</td><td>Supporto circolare e braccio di estensione</td></tr></tbody></table>

orecchio del raccolto di cereali contando nel campo condizioni utilizzando immagini rgb zenitale

Cereal Crop Ear Counting in Field Conditions Using Zenithal RGB Images

Densità dell'orecchio, o il numero di orecchie per metro quadrato (orecchie/m2), è un tema centrale nella produzione cerealicola molti programmi, come il grano e orzo, che rappresenta un componente importante resa agronomica per stimare la produzione di granella di allevamento. Di conseguenza, una tecnica rapida, efficiente e standardizzata per la valutazione della densità di orecchio sarebbe di aiuto nel migliorare la gestione agricola, fornendo miglioramenti nelle previsioni di rendimento preharvest, o potrebbe anche essere utilizzata come uno strumento per l'allevamento delle colture quando è stato definito come una caratteristica di importanza. Non solo sono le attuali tecniche di manuale orecchio densità valutazioni laboriose e che richiede tempo, ma sono anche senza qualsiasi ufficiale protocollo standardizzato, per metro lineare, quadrante di zona, o un'estrapolazione basata sulla densità di orecchio pianta e pianta conteggi di post-raccolta. Un orecchio automatico algoritmo di conteggio è presentato in dettaglio per stimare la densità di orecchio con illuminazione a luce solare solo in condizioni di campo basato sul colore naturale zenitale (nadir) (rosso, verde e blu [RGB]) immagini digitali, permettendo di alto-rendimento misure standardizzate. Diverse prove sul campo di frumento e orzo distribuiti geograficamente in Spagna durante il 2014/2015 e 2015/2016 stagioni delle colture irrigue e rainfed prove sono state utilizzate per fornire risultati rappresentativi. Il protocollo di tre fasi include fase di crescita delle colture e campo condizione pianificazione, linee guida di cattura di immagine e un algoritmo informatico di tre fasi: (i) un filtro di frequenza laplaciano per rimuovere gli artefatti di bassa e alta frequenza, (ii) un filtro mediano per ridurre in alto rumore e (iii) segmentazione e conteggio utilizzando picchi massimi locali per il conteggio finale. Piccoli aggiustamenti al codice algoritmo devono essere effettuati corrispondente per la risoluzione della fotocamera, la lunghezza focale e la distanza tra la fotocamera e il baldacchino di raccolto. I risultati dimostrano un alto tasso di successo (superiore al 90%) e R2 valori (di 0,62-0,75) tra i conteggi di algoritmo e l'orecchio manuale basata su immagine conta per orzo e frumento.

In Figura 8, i risultati mostrano il coefficiente di determinazione tra la densità dell'orecchio (numero delle orecchie per metri quadrati) con conteggio manuale e l'orecchio di algoritmo per il frumento e l'orzo di conteggio nelle tre fasi di crescita delle colture differenti. Il primo è semola di grano duro con la scala di un Zadoks tra 61 e 65 (R2 = 0,62). La seconda è orzo di due-fila con scala di un Zadoks tra 71 e 77 (R...

Presentiamo un protocollo per il conteggio di spighe di grano e l'orzo duro, usando a fotografie digitali scattate in luce solare naturale in condizioni di campo naturale colore (RGB). Con minimo aggiustamento per i parametri della telecamera e di alcune limitazioni di condizione ambientale, la tecnica fornisce risultati precisi e coerenti attraverso una serie di fasi di crescita.

Orecchio del raccolto di cereali contando nel campo condizioni utilizzando immagini RGB zenitale

Ear density, or the number of ears per square meter (ears/m2), is a central focus in many cereal crop breeding programs, such as wheat and barley, ...

Vorremmo mostrarvi il nostro approccio per il conteggio delle orecchie dei cereali in condizioni di campo. L'obiettivo di questo studio è dimostrare un modo rapido ed efficiente per contare le spighe di grano in condizioni di campo. Il grano duro e l'orzo sono per estensione i cereali più coltivati nelle aree sud e est del bacino del Mediterraneo.In queste aree, come conseguenza del cambiamento climatico, le condizioni ambientali saranno modificate. Dobbiamo lavorare per aumentare la produzione. In questo senso, le immagini di rilevamento remoto e prossimale sono diventate uno strumento importante nel fenotipizzazione ad alta produttività sul campo utilizzando diversi bambini di sensori.Uno dei punti essenziali per migliorare la produttività dei cereali è una valutazione più efficiente della resa. Determinato dai seguenti tre componenti di snervamento:Densità dell'orecchio, numero di grani per orecchio e mille peso del nocciolo. Cercheremo di sviluppare un conteggio automatico delle orecchie per unità di superficie coltivata, in altre parole la densità dell'orecchio.Il protocollo che abbiamo sviluppato è l'utilizzo di una fotocamera da 20 megapixel che scatta foto verso il basso o

cereal-crop-ear-counting-in-field-conditions-using-zenithal-rgb-images

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Un protocollo sperimentale è presentato per la valutazione del terreno coltivato pianta radice sistemi con RGB e l'imaging iperspettrale. Combinazione di tempo di immagine RGB serie con chemiometrica informazioni da iperspettrale scansioni ottimizza intuizioni nelle dinamiche di radice di pianta.

RGB e Imaging spettrale radice per pianta Phenotyping e ricerca fisiologica: messa a punto sperimentale e protocolli di Imaging

Qui, presentiamo istruzioni dettagliate su come costruire e calibrare i ceptometri di qualità della ricerca (sensori di luce che integrano l'intensità della luce su molti sensori disposti linearemente lungo una barra orizzontale).

PARbars: economico, facile da costruire Ceptometri per la misurazione continua dell'intercettazione della luce nelle tettine delle piante

Il protocollo introduce un metodo ad alto rendimento per misurare il rilassamento della tempra non fotochimica mediante fluorometria clorofilliana modulata in ampiezza di impulso. Il metodo viene applicato alla glicina max coltivata sul campo e può essere adattato ad altre specie per lo screening della diversità genetica o delle popolazioni riproduttive.

Analisi ad alto rendimento della tempra non fotochimica nelle colture utilizzando la fluorometria clorofilla modulata con ampiezza di impulso

Questo è un protocollo semplice di un test di guaina di foglie d'orzo che utilizza reagenti minimi e attrezzature di laboratorio comuni (incluso uno smartphone di base). Lo scopo è quello di visualizzare il processo di infezione precoce della malattia blastica in laboratori senza accesso ad apparecchiature di microscopia avanzate.

Visualizzazione dei siti di infezione precoce della malattia dell'esplosione del riso (Magnaporthe oryzae) sull'orzo (Hordeum vulgare) utilizzando un microscopio di base e uno smartphone

Riportiamo procedure dettagliate per un metodo di stima della biomassa vegetale invasiva che utilizza i dati ottenuti dal telerilevamento di veicoli aerei senza pilota (UAV) per valutare la biomassa e catturare la distribuzione spaziale delle specie invasive. Questo approccio si rivela estremamente utile per condurre la valutazione dei pericoli e l'allerta precoce delle piante invasive.

Stima della biomassa basata sulla visione artificiale per impianti invasivi

Abbiamo progettato un protocollo di fenotipizzazione basato su immagini per determinare le risposte morfologiche e fisiologiche a trattamenti singoli e combinati di calore, siccità e ristagno idrico. Questo approccio ha permesso di identificare le risposte precoci, tardive e di recupero a livello di intero impianto, in particolare le parti fuori terra, e ha evidenziato la necessità di utilizzare più sensori di imaging.

Fenotipizzazione basata su immagini ad alta produttività per determinare le risposte morfologiche e fisiologiche a stress singoli e combinati nella patata

Viene presentato un metodo per l'imaging a basso costo delle piante per misurare i fenotipi, insieme alle migliori pratiche per l'acquisizione delle immagini e una pipeline di analisi delle immagini per quantificare i tratti delle piante. Questi metodi sono stati applicati per misurare i fenotipi del mais (Zea mays) in condizioni di caldo, siccità e stress abiotico combinato.

Imaging e analisi per la quantificazione dei fenotipi di stress abiotico del mais (Zea mays)

Questo manoscritto descrive un approccio non distruttivo e ad alta produttività per misurazioni autonome sul campo dell'efficienza quantistica del fotosistema II, della riflettanza spettrale e dell'architettura delle piante, consentendo la fenotipizzazione della fotosintesi della chioma su larga scala in prove agronomiche e di riproduzione sul campo.

Screening ad alta produttività, in campo, dell'efficienza fotosintetica nelle piante coltivate tramite un robot autonomo

Il protocollo comprende quattro fasi integrate: indagine con veicoli aerei senza pilota (UAV), raccolta di dati di accuratezza del terreno, calcolo dell'indice di vegetazione e classificazione e mappatura assistita dall'IA delle comunità vegetali delle zone umide costiere. Il risultato è un dataset geospaziale multilivello che supporta applicazioni in ecologia, monitoraggio ambientale e decisioni per la conservazione e gestione degli habitat umidi costieri.

Metodo semi-automatizzato per mappare e classificare comunità vegetali costiere boreali di zone umide utilizzando droni e dati del suolo

Campo lysimetry e campionamento porewater permettono ai ricercatori di valutare il destino di sostanze chimiche applicate al suolo e alla vegetazione stabilita. L'obiettivo di questo protocollo è quello di dimostrare come installare la strumentazione necessaria e raccogliere campioni per l'analisi chimica durante lysimetry campo integrato ed esperimenti di campionamento porewater.

Integrato Campo Lysimetry e Porewater campionamento per la valutazione della chimica Mobilità nel suolo e alla vegetazione Fondata

Impara a contare le spighe di grano duro e orzo in campo utilizzando fotografie RGB zenitali in luce naturale. Questo metodo rapido e preciso migliora la fenotipazione ad alto rendimento per l'agricoltura sostenibile.

Orecchio del raccolto di cereali contando nel campo condizioni utilizzando immagini RGB zenitale

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