Name: 곡물 작물 귀 필드에서 조건 방들은 RGB 이미지를 사용 하 여 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-02-02T12:30:00.000+00:00
Duration: 11 min 49 s
Description: 배우세요 RGB 이미지를 활용한 밀과 보리 이삭 자동 계산 방법을. 자연광 조건에서 촬영한 사진으로 생육 단계별 정확한 이삭 수를 측정하여 기후 변화 대응 농업 연구에 활용할 수 있습니다.

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콜 메 르 나 드 Oreja (아 랑 페 즈) Instituto Nacional de Investigación y 기술과 Agraria y 섬유 (INIA) 및 Zamadueñas (바 야 돌 리드)의 실험 역에 현장 관리 직원을 감사 하 고 싶습니다이 연구의 저자는 Instituto de 기술과 Agraria 데 카스 티 야와 레온 (ITACyL) 연구 연구 작물 분야 지원에 대 한 사용. 이 연구는 MINECO, 스페인, Syngenta, 스페인과 협력 프로젝트의 일부에서 연구 프로젝트 AGL2016-76527-R에 의해 지원 되었다. BPIN 2013000100103 친교는 "중동 드 Talento Humano 드 알토 수준, Gobernación 델 Tolima-대학 델 Tolima, 콜롬비아"에서 첫 번째 저자 호세 아 르만 페르난데스-Gallego에 대 한 지원 자금 단독 이었다. 해당 작가, 숀 C. Kefauver의 기본 자금 소스 교수 호세 루이스 Araus에 게 수 여 하는 부여를 통해 ICREA 학계 프로그램에서 왔다.

1. prefield 작물 성장 단계 및 환경 조건
<ol><li>작물 성장 단계는 곡물 충전 물 사이 약 그리고 작물 성숙 잎이 노화 하는 경우에 여전히 녹색은 귀 근처 (Zadoks' 규모16의 범위 60-87에 밀의 경우 해당). 잎의 일부 yellowing은 허용 하지만 필요 하지 않습니다.</li>
	<li>그림/영역 가변성;를 캡처하기 위해 다양 한 복제 (작 당 사진)와 이미지 캡처 샘플링 계획 준비 이미지 처리 알고리즘 귀 이미지에서의 수를 계산 하 고 변환 하는 평방 미터 (귀/m2) 당 귀를 카메라 사양에 따라.</li>
	<li>이미지를 캡처하는 태양 정오 또는, 양자 택일로, 확산 조명 조건에서 흐린된 날에 2 시간 알고리즘을 계산 하는 귀에 귀 숨김의 부정적인 영향을 피하기 위해 필드 여행을 계획 합니다.</li>
	<li>일단 필드에는 습기에서 반사 빛의 반사를 피하기 위해 건조 되도록 자르기 캐노피의 상단을 확인 합니다. 참고:이 프로토콜의 목적을 고려 하 고, 그건 처음 작물의 성장 단계 귀 수 적용 적합 한지 여부를 고려 하는 것이 중요. 권장된 성장 단계 외부 이미지 캡처도 높아집니다 차선 또는 의미 없는 결과 (해당 되는 경우 귀 없거나 완전히 등장 하지 않습니다). 이미지 품질은 또한 상당한 해상도 및 센서 크기, 그리고 일부 환경 조건, 날 및 구름 덮개의 시간 등을 포함 하 여 결과 처리에 미치는 영향, 이미지 캡처를 계속 하기 전에 신중 하 게 고려 될 필요가 있다.</li>
</ol>2. 이미지 캡처 자연 채광과 함께 필드 조건에서
<ol><li>신속 하 게 이미지를 캡처할 그림 1 또는 유사한 수집 시스템 (심지어 휴대용)에서 같이 "phenopole"를 준비 하 고 아직를 표준화 하 고 일관 된 방식에서 각 플롯 또는 위치를 대상.</li>
</ol><img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig1v2.jpg"> 그림 1 : 시스템 계산 귀. "Phenopole" 왼쪽에 필드에 표시 되는 원격 제어 자연 색상 (RGB) 큰 센서와 카메라 기울기와 높이 조정 하기 위해 필요한 매개 변수를 나타내는 고해상도 디지털 카메라 시스템을 사용 하 여 시스템 계산 귀는 이미지 처리 알고리즘입니다. 센서와 이미지 해상도 사용자 렌즈 초점 거리와 캐노피에서 거리에 대 한 특성을 입력 해야 하는 동안 이미지 속성에 의해 자동으로 검색 됩니다. 다음은 귀와 귀 밀도 (귀/m2) 이미지 기반 총 귀 수의 변환 당 픽셀의 추정된 번호에 대 한 알고리즘을 조정 하는 데 필요한. 그 이유로, 필드의 모든 이미지에 대 한 동일한 카메라와 렌즈 초점 길이 사용 하는 것이 좋습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol start="2"><li>적합 한 모노 포드에 카메라 위치 또는 "selfie" 그것도 수준, 유지 될 수 있도록 극 방들은 이미지를 수준 거품 또는 카메라 안정화 시스템을 사용 하 여.</li>
	<li>휴대 전화, 태블릿, 또는 다른 장치를 사용 하 여 제대로 초점 을된 이미지와 함께 최상의 결과 얻으려면 두 원격 제어 이미지 캡처 및 이미지 시각화에 대 한 카메라를 연결 하. 프로그램 사용자 익숙하지 않은 만큼 정확한 수동 초점 설정 하 그들의 카메라 또는 사진 기술을 정확한 초점 및 에 노출 된 방들은 이미지의 예에서 같이 경우에 오류를 줄이기 위해 자동 초점 카메라 그림 2.</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig2.jpg"> 그림 2 : 방들은 자르기 이미지. 듀 럼 밀과 보 리 귀 방들은 이미지 61에 87 Zadoks의 규모에 따라 약 성장과 노화의 수용 단계는 데이터 집합 예제 계산 귀에 대 한. (왼쪽) 듀 럼 밀 방들은 이미지 데이터 집합 예입니다. (오른쪽) 보 리 방들은 이미지 데이터 집합 예입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol start="4"><li>이미지 캡처 전에 이미지 번호 필드 플롯으로 올바르게 이미지를 맞추기 위해 주의 합니다. 일반 필드 영역 시작에의 한 이미지와 포스트 프로세싱 컨트롤에 대 한 블록 사이 지상/필드의 하나의 이미지를 기록 합니다.</li>
	<li>캐노피 위 카메라 높이 정기적으로 확인 하 통치자 또는 측정 문자열을 사용 하 여 자르기 캐노피의 상단 위에 대략 80 cm에 카메라 위치입니다. 카메라 수준 인지 확인 하 고 이미지를 캡처하십시오. 이 기술은 1-2 researcher(s) 필요할 수 있습니다.</li>
	<li>수동 이미지 개수 유효성 검사, 설치 확장 프레임 (예를 들어, 작은 원)에 팔 및 정밀한 이미지 하위 집합;의 수동 필드 계산을 수행 하려면 이미지의 중간에 위치를 제외 하 고 원하는 경우 추가 필드 귀 셀 유효성 검사 이 기술을 구현 하기 위해 2-3 명이 필요할 수 있습니다. 참고: 따라서, 카메라 선택에 세 가지 주요 고려 사항 포함: (1) 카메라 사양; 이 경우, 센서의 실제 크기; (2); 이미지 렌즈의 초점 거리 (3) 캐노피와 카메라 사이의 거리: 작은 거리 또는 큰 줌 렌즈 사로잡을 것입니다 작은 지역 더 큰 거리에서 캡처한 이미지 더 큰 자르기 영역을 사로잡을 것입니다 하는 동안. 에 대 한 자세한 내용은 관련 카메라 사양 그림 1 을 참조 하십시오.</li>
</ol>3. 알고리즘 구현 및 조정
참고: 여기에 우리가 현재 알고리즘 구현 및 다른 카메라 사양 (센서 크기, 화소, 초점 거리, 거리 자르려면)에 대 한 조정 및 자동 귀 계산에 대 한 자르기 (듀 럼 밀 또는 보 리). 알고리즘에 대 한 개요는 그림 3에 그래픽으로 표시 됩니다.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig3.jpg"> 그림 3 : 2 줄 보 리 귀 계산에 대 한 이미지 처리 파이프라인. 2 줄 보 리 귀로 계산에 대 한 이미지 처리 파이프라인 특정 컴퓨터 코드를 사용 하 여 또는 둘 다 피지 (ImageJ) 내에서 작동 하는 CerealScanner 소프트웨어를 사용 하 여 구현. 패널 1 원본 이미지를 보여줍니다. 패널 2 Laplacian 필터의 응용 프로그램의 결과 보여 줍니다. 패널 3 중 필터의 응용 프로그램을 표시 하 고 패널 4 최종 찾을 최대 및 최종 귀 수 생산을 위한 시장 세분화의 결과 보여 줍니다. 그런 다음 계산 변환할 이미지 수 귀 밀도, 그림 1에서 같이 만들어집니다. 이러한 이미지는 Arazuri 필드 사이트에서 가져온 예 (북동 스페인, 42 ° 48'33.9 "N 1 ° 43'37.9" W) 조명 조건에 확산. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol><li>다운로드 및 설치 피지, 자바 8, 및 처리 코드 또는 대학 바르셀로나의 독자적인 CerealScanner 플러그인 (https://fiji.sc/, https://www.java.com/en/download/, 및 https://integrativecropecophysiology.com/software-development/cerealscanner/ [정보] 또는 https://gitlab/sckefauver/CerealScanner [코드 저장소]); 액세스 권한을 해당 작가 문의 하십시오. 플러그인은 단순히 플러그인 폴더에 그것을 복사 하 여 피지 내에서 설치 됩니다.</li>
	<li>통해 상단 메뉴에서 플러그인을 열고 플러그인 &gt; CerealScanner &gt; 오픈 시리얼 스캐너. 참고: 여기에 제시 된 작품은 그렇다 하 고 CerealScanner 플러그인 작물 활력, 스트레스, 또는 염 록 소17,18에 관련 된 여러 다른 RGB 기반 식물 색인을 포함 한다. 특정 CerealScanner 부분 그림 4에서처럼 초기 활력 (페르난데스-Gallego, 검토에), 귀 세14, 및 작물 노화19, 특정 알고리즘을 포함 합니다.</li>
	<li>(자세한 내용은 그림 1 및 그림 4 참조) 기본값에서 다른 경우 카메라 사양 및 이미지 캡처 정보 조정을 입력 합니다.<ol>
<li>카메라 초점 길이 대 한 알고리즘 매개 변수 조정.</li>
		<li>자르기 캐노피에서 거리에 대 한 알고리즘 매개 변수 조정.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig4.jpg"> 그림 4 : CerealScanner 알고리즘 컬렉션에서 귀 계산 기능 표시는 CerealScanner 2.12 베타 중앙 탭 두 수준에. 사용자를 선택 해야 합니다 합니다... 일괄 입력 이미지 파일 저장 폴더를 선택 하는 기본에서 다른 경우 H 거리 (자르기 캐노피의 상단에는 카메라에서 거리)과 초점 거리의 기본 값을 변경의 오른쪽 버튼을 t 값, 선택한 다음 선택은... 이름 및 최종 결과 파일의 위치를 선택 하려면 결과 파일 의 오른쪽 버튼을. CerealScanner의 다른 탭 이른 활기 및 CerealScanner 코드 제품군의 일환으로 성숙 의 발병 특성 기반 형질에 대 한 알고리즘을 제공합니다. 바이오 매스 탭 보다 일반적인 작물의 의견에 대 한 여러 가지 알고리즘 또한 RGB 디지털 이미지에 대 한 활기 및 바이오 매스 계산 있다. 예제 에서처럼 그것은 그림 3에서 두 줄 보 리를 말합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig5.jpg"> 그림 5 : 알고리즘 조정. 성공적으로 두 밀을 계산 하기 위해 파이프라인 및 보 리 귀 같은 알고리즘을 사용 하 여 H 거리 (카메라와 작물 사이 거리의 카메라 관련 조정의 일환으로 자동으로 관리 됩니다 조정 이미지 처리에 필요한 캐노피)와 초점 길이 귀 당 픽셀 수가 더 많거나 적은 다른 응용 프로그램 간에 일정 하 게 유지 되도록 서브. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<ol start="4"><li>필드 데이터 집합의 각 이미지에 귀 수를 계산 하려면 센터 탭 CerealScanner 및 귀 세 이후 중앙 탭을 선택 합니다.<ol>
<li>옵션에서 일괄 입력, 위치 입력 분석 사진.</li>
		<li>결과 파일에 결과 파일을 저장할 위치를 선택 합니다. 결과 파일은 이미지 파일 이름 및 결과 계산 하는 귀 두 개의 열을 포함 됩니다.</li>
		<li>마지막으로, 프로세스, 그리고 평방 미터 (귀/m2), 귀 밀도와 결과 파일에 카메라 설정 및 캐노피와 카메라 사이의 거리를 사용 하 여 광장에 실제 캐노피 지역 이미지 영역을 변환 하는 단순한 비율을 사용 하 여 클릭 다음 그림 1, 미터는 컴퓨터 속도 따라 몇 분에서 자동으로 제작 됩니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>수동으로 밀 또는 보 리 귀는 이미지에서의 수를 계산 하 고 다음이 변환 평방 미터 (귀/m2), 당 귀 수와 같이 그림 1에 비교 하 여 데이터 수집 후 후 처리 유효성 검사를 수행 합니다 알고리즘 값에 따라 그 결과입니다.<ol>
<li>피지,이 과정과 개수를 자동으로; 생산 피지 입자 분석 기능에 대 한 쉬운 지원을 제공 하는 내에서 기본 제공 하는 간단한 포인트 배치 도구를 사용 하 여 이 그림 6에 그래픽으로 표시 됩니다.</li>
		<li>필요한 경우 필드 데이터 수집 단계 2.6;에 설명 된 대로 동안 작은 동그라미를 사용 하 여 유효성 검사를 수행 수동 필드에 계산 하 고 실험실에서 수동 이미지 조사 다음, 그림 7과 같이 유효성 검사 알고리즘에 사용할 수 있습니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig6.jpg"> 그림 6 : 수동 이미지에 귀 수를 사용 하 여 알고리즘 유효성 검사. 수동 이미지에 귀 (왼쪽된) 듀 럼 밀과 보 리 (오른쪽)에 대 한 건의. 작은 점 만들어진 피지 도구 를 사용 하 여 다음 계산 0.90 1.00 분석 입자 함수 를 사용 하 여 순환 제약 조건 채도에서 색상 임계값 을 적용 한 후 강도 색상 도구에 지정 된 색상 공간. 이 메서드는 더 정확한 이미지 기반 수동 귀 수를 보장합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig6large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58695/58695fig7.jpg"> 그림 7 : 알고리즘 유효성 검사 설명서를 사용 하 여 계산 필드에의 밀과 보 리, 원을 사용 하 여 수동 이미지에 귀 수. (왼쪽) 밀 이미지 수 유효성 검사 예 원을 사용 하 여입니다. (오른쪽) 보 리 이미지 수 유효성 검사 예 원을 사용 하 여입니다. 흰색 원 안에 귀 하위 집합 건의 했다 순환으로와 도구, 색상 임계값, 다음, 입자 함수 분석 그림 6 에서 설명한 대로 동일한 기술을 사용 하 여 계산 제약 조건 및 색조를 사용 하 여 색상 선택. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58695/58695fig7large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

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</ol>

저자는 공개 없다.

증가 민첩성, 일관성, 그리고 정밀 글로벌 기후 변화에 관련 된 부정적인 압력에도 불구 하 고 곡물 수확량을 증가 하는 그들의 노력에 작물 번 식 지역 사회를 지원 하기 위해 유용한 새로운 형질 도구를 개발 하는 열쇠입니다. 시리얼 귀 밀도의 효율적이 고 정확한 평가의 중요 한 주식 수익률의 주요 농경 구성 작물로 먹이 미래 세대에 필요한 도구를 제공 도움이 됩니다. 개선 및 작물 번 식 노력 도움이 계속이 연구와 여기에 제시 된 기술 필드 조건에서의 지원에 초점을 맞추고 실제 기후에 구속 더 시나리오 및 번 식 커뮤니티의 요구를 변경 하지만 또한 선물 기술는 어려움 이와 같이, 그것은 데이터 캡처 및 이미지가 프로토콜에서 처리 뿐만 아니라 최적의 환경 조건에 대 한 권장 사항 및 그것의 성공적인 구현을11작물 성장 단계에 가까운 준수를 지불 하는 것이 중요. 주요 농경의 컴포넌트로 항복, 귀 밀도 곡물 수확량 (거기에 Slafer 외20 및 ...

전년도1에서 1%에 의해 확장 2017/2018에서 세계 시리얼 사용률을 보고. 곡물 생산 및 인구 사용률, 세계 곡물 주식 또한 기후 변화2의 효과 증가에 적응 하면서 성장 요구를 충족 하기 위해 빠른 속도로 생산량을 증가 하는 데 필요한에 대 한 최신 예측을 기반으로 합니다. 따라서, 향상 된 작물 번 식 기술을 통해 곡물 수율 향상에 중요 한 초점을 맞추고가 있다. 2 지중해 지역에서 가장 중요 하 고 수확 곡물 즉이 연구에 대 한 예제로 선택, 듀 럼 밀 (Triticum aestivum L. ssp. 파스타 [Desf.])과 보 리 (Hordeum vulgare L.). 듀 럼 밀, 확장 하 여, 지중해 분 지의 남쪽 및 동쪽 여백에서 가장 재배 시리얼 이며 가장 중요 한 10 자르기 37 백만 톤의 연례 생산으로 인하여 세계적으로 매년3, 보 리는 4 글로벌 곡물 생산, 144.6 백만 톤에서 글로벌 생산 측면에서 매년4.
원격 감지 및 인접 이미지 분석 기법 도구도 점점 키 필드 높은 처리량 식물 형질 (HTPP)의 발전에 그들은 뿐만 아니라 더 민첩 한 제공 하지만 또한, 자주, 더 정확 하 고 일관 된 검색 대상의 자르기 biophysiological 특성, 광합성 활동 및 바이오 매스의 평가 같은 리소스 사용과 이해5,6,7 효율성 등 특성이 상속 가능성에 수익률 추정, 그리고 심지어 개선 preharvest ,,89. 원격 탐사는 전통적으로에 초점을 맞춘 multispectral, hyperspectral, 및 열 이미징 필드 규모 정밀 농업에 대 한 또는 식물 형질 연구는 microplot에서 공중 플랫폼에서 센서 규모10. 만 보이는 반사 된 빛을 측정 하는 일반적인, 상용 디지털 카메라 그들의 매우 높은 공간 해상도도 불구 하 고 종종 간과 했다 하지만 최근 인기 끌고있다 새로운 혁신적인 이미지 처리 알고리즘은 점점 수 자세한 색상 및 그들이 제공 하는 공간 정보 활용을 걸릴. 많은 고급 농업 이미지 분석에서 최신 혁신의 점점 (측정에 대 한 그들의 빨강, 녹색 및 파란색 표시 빛 반사율), 매우 높은 해상도 (VHR) RGB 이미지에서 제공 하는 데이터의 해석에 의존 하 고 작물을 포함 하 여 (활기, 기후학, 질병 평가 및 식별) 모니터링, 세분화 정량화 (출현, 귀 밀도, 꽃 및 과일 수), 그리고 심지어 풀 3D 복원 모션 워크플로11에서 새로운 구조에 따라.
시리얼 생산성에서 개선 위한 가장 중요 포인트 중 하나는 세 가지 주요 구성 요소에 의해 결정 되는 수확량의 더 효율적인 평가: 밀도 또는 평방 미터 (귀/m2) 당 귀 수, 당 귀, 곡물의 수 귀와 천-커널 무게입니다. 필드 수동으로 귀 밀도 얻을 수 있습니다 하지만이 방법은 힘 드는, 소모, 그리고 단일 표준화 된 프로토콜에서 부족을 함께 발생할 수 있습니다 오류의 중요 한 소스. 귀의 자동 세 통합 복잡 한 작물 구조, 가까운 식물 간격, 오버랩, 배경 요소 및 awns의 존재의 높은 범위 때문에 어려운 작업입니다. 최근 작품은12세의 귀에 상당히 좋은 결과 보여주는 적당 한 자르기 이미지를 얻기 위해서는 삼각대에서 지 원하는 검은색 구조를 사용 하 여이 방향에서 전진 했다. 이 방법에서는, 과도 한 햇빛 및 그림자 효과 피할 수 했다, 하지만 이러한 구조는 성가신 될 것 이라고 하 고 필드 조건에 응용 프로그램에서 주요 한계. 또 다른 예는 패널에 귀 밀도 계산에 대 한 좋은 정확도 함께 사용 된 엄밀한 동력된 갠트리와 완전 자동화 된 형질 시스템을 사용 하 여 개발 하는 알고리즘을 계산 하는 자동 귀 5 awnless 빵 밀 (Triticum의 구성 aestivum L.) 다른 질소 조건13에서 성장 하는 품종. 페르난데스 Gallego14 최근 작품은 VHR RGB 컬러 이미지 뒤에 고급, 아직 여전히 완전 자동화 된 이미지 분석을 사용 하 여 빠르고 쉽게 데이터 캡처에 대 한이 프로세스를 최적화 하 고. 필드 조건에서 효율적이 고 양질의 데이터 수집 단순화 된 표준화 된 프로토콜을 강조 하는 일관성과 높은 데이터 캡처 처리, 이미지 처리 알고리즘 사용 소설 동안 Laplacian 및 주파수 도메인의 사용 (겹치는 귀로 더 많은 오류가 발생할 수 있습니다 다른 이전 연구에서 전체 묘사) 반대로 로컬 맥시 마를 찾는 것에 따라 계산에 대 한 세분화를 적용 하기 전에 원하지 않는 이미지 구성 요소를 제거 하는 필터.
이 작품은 상용 디지털 카메라에서 획득 한 이미지를 사용 하 여 필드 조건에서 귀 밀도의 자동 정량화에 대 한 간단한 시스템을 제안 합니다. 이 시스템 필드에 자연 채광의 활용 조건 하며, 따라서, 하루와 구름 덮개의 시간 등 일부 관련된 환경 요소를 고려 하지만, 남아 있다 적용, 구현 하는 간단한. 시스템은 듀 럼 밀과 보 리에 대 한 예제에 입증 되었습니다 해야 밀, 빵을 응용 프로그램에 확장 가능한는, 유사한 형태학으로 귀를 전시 외 자주 awnless, 하지만 추가 실험에 필요한 것 이 확인 합니다. 데이터에서 캡처 여기에 제시 된 프로토콜, 방들은 이미지는 단순히 카메라를 손으로 들고 하거나 자르기 위에 디지털 카메라 위치에 대 한 모노 포드를 사용 하 여 촬영. 유효성 검사 데이터는 이미지 자체에 귀에 의해 수동으로 subplots 필드에서 또는 포스트 프로세싱, 동안에 대 한 귀를 계산 하 여 인수 될 수 있습니다. 이미지 처리 알고리즘은 먼저, 다음, 후속 세분화와 인수 이미지에서 개별 밀 귀의 계산을 허용 하는 방식으로 이미지의 원치 않는 구성 요소를 효과적으로 제거 하는 세 가지 프로세스 구성 되어있습니다. 첫째, Laplacian 주파수 필터 창 커널 크기 조정 없이 기본 ImageJ 필터 설정을 사용 하 여 이미지의 다른 공간 방향에서 변화를 감지 하기 위해 사용 됩니다 (맥시 마 찾을 세분화 기술 결정에 어느 단계에서 픽셀은 귀와 관련 된 중간 공간 필터 단계 후 로컬 봉우리는 토양 또는 잎 보다 더 높은 픽셀 값. 따라서, 맥시 마 찾을 이미지, 높은 값을 세그먼트에 사용 되 고 그 지구는 겹치는 귀 오류도 줄이면서 귀를 식별 귀로 표시 됩니다. 분석 입자 는 계산 찾을 최대 단계에서 만든 흰색과 검은색 표면 사이의 대조에 의해 만들어진 영역에서 매개 변수를 측정 하는 이진 이미지에 사용 됩니다. 다음 결과 처리 하 여 필터링 된 이미지에 밀 귀 형태를 식별 하기 위해 각 지역 최대 주위 가까운 이웃 픽셀 차이 분석 하 여 바이너리 이미지 세그먼트를 만들고. 마지막으로, 귀 밀도 계산 됩니다 분석 입자를 사용 하 여 피지15에서 구현 될 때. 찾을 맥시 마와 분석 입자는 독립 실행형 기능 피지 (https://imagej.nih.gov/ij/plugins/index.html)에서 플러그인으로 사용할 수. 여기에 프로토콜에서 구체적으로 제시 하지, 예비 결과 보충 자료로 제시 것을 제안이 기술은 귀 수 조사 무인된 공중 차량 (UAVs)에서 그 해상도 제공에 있을 수 있습니다. 충분히 높은14남아 있다.

<table><tbody><tr><td>ILCE-QX1 카메라</td><td>Sony</td><td>WW024382</td><td>23.2 x 15.4mm 센서 크기의 소형 대형 센서 디지털 카메라.</td></tr><tr><td>E-M10 카메라</td><td>올림푸스</td><td>E-M10</td><td>17.3 x 13.0mm 센서 크기의 소형 대형 센서 디지털 카메라.</td></tr><tr><td>Multipod Monpod</td><td>Sony</td><td>VCT MP1</td><td>"Phenopole" in the JoVE article</td></tr><tr><td>Computer</td><td>Any PC/Mac/Linux</td><td>--</td><td>데이터 및 이미지 분석</td></tr><tr><td>ImageJ/FIJI (FIJI IS JUST IMAGE J)</td><td>NIH</td><td>http://fiji.sc</td><td>데이터 및 이미지 분석을 위한 플러그인 및 알고리즘</td></tr><tr><td>Circle/Metal Ring</td><td>Generic</td><td>Generic Metal</td><td>ring for in-field validation</td></tr><tr><td>Crab 플라이어: 클립</td><td>, 최신</td><td>90087340</td>, <td>서클 지지대 및 확장 암</td></tr></tbody></table>

곡물 작물 귀 필드에서 조건 방들은 rgb 이미지를 사용 하 여

Cereal Crop Ear Counting in Field Conditions Using Zenithal RGB Images

귀 농도, 또는 평방 미터 (귀/m2), 당 귀 수 많은 시리얼 작물 번 식 프로그램, 밀과 보 리, 곡물 수확량을 예측에 대 한 중요 한 농경 항복 요소를 나타내는 중앙 초점 이다. 따라서, 귀 밀도 평가 하기 위한 신속, 효율적이 고 표준화 된 기술을 제공 하는 preharvest 수확량 예측, 개선 농업 관리 개선 지원 또는 자르기가 정의 때 사육에 대 한 도구로 사용 될 수 있습니다. 중요성의는 특성으로 뿐만 아니라 수동 귀에 대 한 현재 기술 밀도 평가 힘들고 시간이 걸리는, 하지만 그들은 또한 어떤 공식 표준화 된 프로토콜 없이 선형 미터, 지역 사분면, 또는 식물 귀 밀도 및 식물에 따라 추정 된 postharvest 계산합니다. 디지털 이미지, 높은 처리량에 대 한 허용 방들은 (nadir) 자연 색상 (빨강, 녹색 및 파랑 [RGB])에 기반 필드 조건에만 햇빛 조명 귀 밀도 추정 알고리즘을 계산 하는 자동 귀 자세히 제시 표준화 된 측량입니다. 듀 럼 밀과 보 리 2014/2015, 2015 동안 스페인 지리적으로 분산의 다른 현장 실험/2016 작물 계절에 관개와 rainfed 재판 대표적인 결과 제공 하는 데 사용 했다. 작물 성장 단계 및 필드 조건 계획, 이미지 캡처 지침 및 컴퓨터 알고리즘의 세 단계를 포함 하는 3 단계 프로토콜: (i) Laplacian 주파수 필터를 제거 낮은 및 높은 주파수, (ii)을 줄이기 위해 높은 중간 필터 잡음, (iii) 세분화 하 고 최종 계산에 대 한 로컬 맥시 마 봉우리를 사용 하 여 계산. 약간 조정 알고리즘 코드는 카메라 해상도, 초점, 그리고 카메라와 자르기 캐노피 사이의 거리에 해당 되어야 합니다. 결과 알고리즘 계산 사이 높은 성공률 (90% 이상)과 R2 값 (0.62-0.75) 설명 하 고 수동 이미지 기반 귀 듀 럼 밀과 보 리에 대 한 건의.

그림 8에서 결과 보여 귀 밀도 (평방 미터 당 귀 수) 사이의 결정 계수 수동 계산 및 3 개의 다른 작물 성장 단계에 밀과 보 리에 대 한 알고리즘을 계산 하는 귀를 사용 하 여. 첫 번째는 61 ~ 65 사이 Zadoks' 규모와 듀 럼 밀 (R2 = 0.62). 두 번째는 71에서 77 사이 Zadoks' 규모와 두 줄 보 리 (R2 = 0.75), 그리고 마지막 하나는 81과 87 사이 Zadoks' 규모와 듀 럼 밀 (R2 = 0.75).
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선물이 듀 럼 밀과 보 리 귀를 계산에 대 한 프로토콜 사용 하 여 필드 조건 하에서 자연 햇빛에서 자연 색상 (RGB) 디지털 사진. 카메라 매개 변수에 대 한 최소한의 조정, 일부 환경 조건 제한 기술 성장 단계의 범위에 걸쳐 정확 하 고 일관 된 결과를 제공합니다.

곡물 작물 귀 필드에서 조건 방들은 RGB 이미지를 사용 하 여

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, ...

우리는 당신에게 필드 조건에서 시리얼 귀 계산에 대한 우리의 접근 방식을 보여주고 싶습니다. 이 연구의 목적은 필드 조건에서 밀 귀를 계산하는 빠르고 효율적인 방법을 입증하는 것입니다. 두룸 밀과 보리는 지중해 분지의 남쪽과 동쪽 지역에서 가장 재배된 곡물입니다.이러한 지역에서는 기후 변화의 결과로 환경 상황이 변경될 것입니다. 우리는 생산을 늘리기 위해 일해야 합니다. 이러한 의미에서 원격 및 근접 감지 이미지는 다양한 센서를 사용하여 필드 고처리량 의 phenotyping에서 중요한 도구가 되었습니다.시리얼 생산성 향상을 위한 필수 요소 중 하나는 보다 효율적인 수율 평가입니다. 다음 세 가지 수율 구성 요소에 의해 결정: 귀 밀도, 귀 당 곡물의 수, 그리고 천 커널 무게. 우리는 다른 단어 귀 밀도단위 작물 영역당 귀의 자동 계수를 개발하려고 노력할 것입니다.우리가 개발 한 프로토콜은 20 메가 픽셀 카메라를 사용하여 작물 캐노피 의 상단에서 약 80cm의 거리에서 아래쪽으로 보거나 완벽하게 xenapho 또는 natur를 찍는 것입니다. 검증을 위해, 우리는 기술의 유효성을 검사하고 알고리즘을 미세 조정하기 위해 필드 밀 귀 카운트, 또는 보리 귀 카운트뿐만 아니라 이미지의 수동 카운트에서 모두 수행합니다. 또한 현장 사진을 찍을 때 태양 정오 2 시간 이내에 사진을 캡처하는 것도 중요합니다.프로토콜의 2단계에서 이미지 분석을 복잡하게 만드는 그림자 효과를 피하기 때문에 중요합니다. 이 부분에서, 우리는 당신에게 필드 조건에서 시리얼 귀 카운트에 대한 우리의 접근 방식을 보여주고 싶습니다. 이 작품은 ITACyL, INIA 및 신젠타와 협력하여 수행되었습니다.시작해 봅시다. 프로토콜의 첫 번째 단계는 적절한 작물 성장 단계를 선택하는 것입니다. 우리의 경우, 우리는 곡물 충전과 남동부의 경우 60과 87 사이의 숫자를 대응하는 크로마토로지 근처의 단계를 사용합니다.그림 A:밀 및 그림 B:보리에서 데이터 세트의 위성 이미지의 예를 선택했습니다. 이미지 캡처에는 센서 너비, 사진 렌즈 및 카메라와 캐노피 사이의 거리 : 3 매개 변수가 있습니다. 이 정보를 사용하면 이미지의 평방 미터를 계산할 수 있습니다.알고리즘 구현 및 조정은 pa-blan-y 단계입니다. 입력으로 우리는 RGB 이미지가 있습니다. 라플라시안 주파수 필터우리는 토양의 일부를 제거하고, 방치하고 원치 않는 밝기를 제거하는 데 사용합니다

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

Research

연구

JoVE Journal

Environment

환경

실험 프로토콜은 RGB와 hyperspectral 화상 식물 루트 시스템을 성장 하는 토양의 평가 대 한 제공 됩니다. RGB 이미지 시간 시리즈 hyperspectral에서 chemometric 정보 검색의 조합 공장 루트 역학에 대 한 통찰력을 최적화 합니다.

RGB 및 식물 형질 및 생리 적 연구에 대 한 스펙트럼 루트 이미징: 실험적인 체제 및 프로토콜을 이미징

여기, 우리는 구축 하 고 연구 품질을 교정 하는 방법에 대 한 자세한 지침을 제시 ceptometers (수평 막대를 따라 선형으로 배열 많은 센서에 걸쳐 빛의 강도를 통합 하는 빛 센서).

PARbars: 저렴 한 공장 캐노피에서 빛 차단을 지속적으로 측정 하기 위한 Ceptometers를 쉽게 구축 할 수 있습니다.

이 프로토콜은 펄스 진폭 변조된 엽록소 형광 측정법에 의한 비광화학적 담금질의 완화를 측정하기 위한 고처리량 방법을 도입한다. 이 방법은 현장에서 자란 글리신 맥스 에 적용되며 유전 적 다양성 또는 번식 집단을 스크리닝하기 위해 다른 종에 적응할 수 있습니다.

펄스 진폭 변조된 엽록소 형광계를 이용한 작물에서의 비광화학적 담금질의 고처리량 분석

이것은 최소한의 시약과 일반적인 실험실 장비(기본 스마트폰 포함)를 사용하는 보리 잎 덮개 분석의 간단한 프로토콜입니다. 그 목적은 첨단 현미경 장비를 사용하지 않고 실험실에서 모세포 질환의 초기 감염 과정을 시각화하는 것입니다.

기본 현미경과 스마트폰을 사용하여 보리(Hordeum vulgare)에 벼 돌풍병(Magnaporthe oryzae)의 초기 감염 부위 시각화

우리는 무인 항공기(UAV) 원격 감지에서 얻은 데이터를 활용하여 바이오매스를 평가하고 침입종의 공간 분포를 캡처하는 침입 식물 바이오매스 추정 방법에 대한 자세한 절차를 보고합니다. 이 접근 방식은 침입 식물에 대한 위험 평가 및 조기 경고를 수행하는 데 매우 유용한 것으로 입증되었습니다.

침입 식물에 대한 컴퓨터 비전 기반 바이오매스 추정

우리는 단일 및 복합 열, 가뭄 및 침수 처리에 대한 형태학적 및 생리학적 반응을 결정하기 위해 이미지 기반 표현형 프로토콜을 설계했습니다. 이 접근 방식을 통해 전체 플랜트 수준, 특히 지상 부품에서 초기, 후기 및 복구 반응을 식별할 수 있었고 여러 이미징 센서 사용의 필요성을 강조했습니다.

감자의 단일 및 결합 스트레스에 대한 형태학적 및 생리학적 반응을 결정하기 위한 고처리량 이미지 기반 표현형 분석

표현형을 측정하기 위한 저비용 식물 이미징 방법과 이미지 캡처를 위한 모범 사례 및 식물 형질을 정량화하기 위한 이미지 분석 파이프라인이 제시됩니다. 이러한 방법은 더위, 가뭄 및 결합된 비생물적 스트레스 조건에서 옥수수(Zea mays) 표현형을 측정하는 데 적용되었습니다.

Maize (Zea mays) 비생물적 스트레스 표현형을 정량화하기 위한 이미징 및 분석

이 원고는 광계 II 양자 효율, 스펙트럼 반사율, 식물 구조의 자율 현장 측정을 위한 비파괴적이고 고처리량의 접근법을 설명하여, 농업학 및 육종 현장 시험에서 대규모 캐노피 광합성 표현형 분석을 가능하게 합니다.

자율 로봇을 이용한 작물 식물의 광합성 효율을 현장에서 고처리량으로 스크리닝합니다

이 프로토콜은 무인 항공기(UAV) 조사, 현장 진실 데이터 수집, 식생 지수 계산, 그리고 AI 지원 해안 습지 식물 군집의 분류 및 지도 작성 등 네 가지 통합 단계로 구성되어 있습니다. 그 결과, 해안 습지 서식지 보전 및 관리를 위한 생태학, 환경 모니터링, 의사결정 분야에 응용할 수 있는 다층 지리공간 데이터셋이 탄생했습니다.

드론 및 지상 데이터를 이용한 북방 해안 습지 식물 군집 지도 및 분류를 위한 반자동 방법

필드 lysimetry 및 porewater 샘플링 연구원은 토양과 설립 식물에 적용되는 화학 물질의 운명을 평가할 수 있습니다. 이 프로토콜의 목적은 필요한 장비를 설치하고 통합 필드 lysimetry 및 porewater 샘플링 실험에서 화학적 분석을위한 샘플을 수집하는 방법을 설명하는 것입니다.

통합 필드 Lysimetry 및 Porewater 샘플링 토양에서 화학 이동성의 평가 및 설립 식물

배우세요 RGB 이미지를 활용한 밀과 보리 이삭 자동 계산 방법을. 자연광 조건에서 촬영한 사진으로 생육 단계별 정확한 이삭 수를 측정하여 기후 변화 대응 농업 연구에 활용할 수 있습니다.

곡물 작물 귀 필드에서 조건 방들은 RGB 이미지를 사용 하 여

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