田间移动表型舱的研制及试验研究
这是一篇关于植物表型,移动表型舱,多元传感器,表型分析系统,表型获取试验的论文, 主要内容为植物表型组学结合作物育种领域中功能基因组学和基因技术,以一种快速、准确的方法实现作物形态学参数和生理学参数的测量,解析基因型—环境—表型关系,帮助育种学家关注作物的整个生长周期,进而分析和筛选高产、耐盐性、耐旱性和抗病性的作物品种。研究发现传统人工采集和分析表型数据存在效率低、误差大和成本高等弊端。因此,探索作物表型特征、性状高通量测量技术变得尤为重要。针对上述问题,本文进行田间移动表型舱的设计,由田间移动表型舱、多元传感器系统和表型分析系统组成,实现集成采集与分析田间作物表型数据的关键技术。以达到高通量连续采集和分析田间作物表型特征和生理参数的目的。具体工作内容如下:(1)田间移动表型舱的设计设计了田间移动表型舱,完成了表型舱框架系统、五维数据采集系统、根系监测系统和环境控制系统的系统化设计。表型舱框架系统与五维数据采集系统部分完成了对硬件结构、运动控制、定位和运动路径误差、纠偏与补偿实现的设计,设计结果满足系统精确定位、路径规划、速度控制以及位置反馈等功能。根系监测系统部分完成了对地下观测系统、根窗监测系统、内窥式图像获取系统和图像采集与控制的设计,设计结果满足对作物根系的无损伤、可持续、高频率跟踪观测。环境监测系统部分完成了对环境监测装置和硬件控制系统的设计,设计结果可满足对环境数据的实时测取与调控;(2)多元传感器系统设计开发了多元传感器系统,完成了高光谱、红外热、RGB、多光谱和深度等多元传感器的集成,并依次对多元传感器系统的感知层、控制层与传输层进行系统化设计。感知层部分进行了相机参数分析选型和机械结构设计。控制层部分进行了硬件连接系统和相机软硬件驱动程序的设计。传输层部分进行了拍摄运行情况获取与反馈、数据获取与传输设计。通过客户端与服务端协调控制实现对田间作物的高光谱、温度、结构等多线程、多通道表型图像的自动采集和生成,在“终端”实现多元传感器的图像采集;(3)表型分析系统设计研发了表型分析系统,完成了客户端操作软件系统、服务端调度系统与数据管理与分析模块的系统化设计。客户端操作软件系统部分完成了客户端注册登录模块和多元传感器采集控制模块的界面设计。服务端调度系统部分完成了采集系统与表型舱体移动控制设计、多元传感器采集控制设计和田间环境与舱内环境控制设计。数据管理与分析部分完成了数据的载入与存储、数据分析与处理和对不同数据源的处理,实现不同表型数据的分析;(4)小麦冠层表型获取试验完成了小麦生长信息获取的试验研究,进行了小麦试验设计、数据获取、测试和分析。提取并分析了小麦叶面积数据、叶面积指数数据、覆盖度数据、缺苗率数据、冻害程度数据和冠层温度数据,分析方式包括相关性分析与回归分析,实现叶面积、叶面积指数、覆盖度、缺苗率、冻害情况、冠层温度等解译。通过小麦生长信息获取试验,反映并验证了田间移动表型舱采集系统的功能性;
田间移动表型舱的研制及试验研究
这是一篇关于植物表型,移动表型舱,多元传感器,表型分析系统,表型获取试验的论文, 主要内容为植物表型组学结合作物育种领域中功能基因组学和基因技术,以一种快速、准确的方法实现作物形态学参数和生理学参数的测量,解析基因型—环境—表型关系,帮助育种学家关注作物的整个生长周期,进而分析和筛选高产、耐盐性、耐旱性和抗病性的作物品种。研究发现传统人工采集和分析表型数据存在效率低、误差大和成本高等弊端。因此,探索作物表型特征、性状高通量测量技术变得尤为重要。针对上述问题,本文进行田间移动表型舱的设计,由田间移动表型舱、多元传感器系统和表型分析系统组成,实现集成采集与分析田间作物表型数据的关键技术。以达到高通量连续采集和分析田间作物表型特征和生理参数的目的。具体工作内容如下:(1)田间移动表型舱的设计设计了田间移动表型舱,完成了表型舱框架系统、五维数据采集系统、根系监测系统和环境控制系统的系统化设计。表型舱框架系统与五维数据采集系统部分完成了对硬件结构、运动控制、定位和运动路径误差、纠偏与补偿实现的设计,设计结果满足系统精确定位、路径规划、速度控制以及位置反馈等功能。根系监测系统部分完成了对地下观测系统、根窗监测系统、内窥式图像获取系统和图像采集与控制的设计,设计结果满足对作物根系的无损伤、可持续、高频率跟踪观测。环境监测系统部分完成了对环境监测装置和硬件控制系统的设计,设计结果可满足对环境数据的实时测取与调控;(2)多元传感器系统设计开发了多元传感器系统,完成了高光谱、红外热、RGB、多光谱和深度等多元传感器的集成,并依次对多元传感器系统的感知层、控制层与传输层进行系统化设计。感知层部分进行了相机参数分析选型和机械结构设计。控制层部分进行了硬件连接系统和相机软硬件驱动程序的设计。传输层部分进行了拍摄运行情况获取与反馈、数据获取与传输设计。通过客户端与服务端协调控制实现对田间作物的高光谱、温度、结构等多线程、多通道表型图像的自动采集和生成,在“终端”实现多元传感器的图像采集;(3)表型分析系统设计研发了表型分析系统,完成了客户端操作软件系统、服务端调度系统与数据管理与分析模块的系统化设计。客户端操作软件系统部分完成了客户端注册登录模块和多元传感器采集控制模块的界面设计。服务端调度系统部分完成了采集系统与表型舱体移动控制设计、多元传感器采集控制设计和田间环境与舱内环境控制设计。数据管理与分析部分完成了数据的载入与存储、数据分析与处理和对不同数据源的处理,实现不同表型数据的分析;(4)小麦冠层表型获取试验完成了小麦生长信息获取的试验研究,进行了小麦试验设计、数据获取、测试和分析。提取并分析了小麦叶面积数据、叶面积指数数据、覆盖度数据、缺苗率数据、冻害程度数据和冠层温度数据,分析方式包括相关性分析与回归分析,实现叶面积、叶面积指数、覆盖度、缺苗率、冻害情况、冠层温度等解译。通过小麦生长信息获取试验,反映并验证了田间移动表型舱采集系统的功能性;
田间移动表型舱的研制及试验研究
这是一篇关于植物表型,移动表型舱,多元传感器,表型分析系统,表型获取试验的论文, 主要内容为植物表型组学结合作物育种领域中功能基因组学和基因技术,以一种快速、准确的方法实现作物形态学参数和生理学参数的测量,解析基因型—环境—表型关系,帮助育种学家关注作物的整个生长周期,进而分析和筛选高产、耐盐性、耐旱性和抗病性的作物品种。研究发现传统人工采集和分析表型数据存在效率低、误差大和成本高等弊端。因此,探索作物表型特征、性状高通量测量技术变得尤为重要。针对上述问题,本文进行田间移动表型舱的设计,由田间移动表型舱、多元传感器系统和表型分析系统组成,实现集成采集与分析田间作物表型数据的关键技术。以达到高通量连续采集和分析田间作物表型特征和生理参数的目的。具体工作内容如下:(1)田间移动表型舱的设计设计了田间移动表型舱,完成了表型舱框架系统、五维数据采集系统、根系监测系统和环境控制系统的系统化设计。表型舱框架系统与五维数据采集系统部分完成了对硬件结构、运动控制、定位和运动路径误差、纠偏与补偿实现的设计,设计结果满足系统精确定位、路径规划、速度控制以及位置反馈等功能。根系监测系统部分完成了对地下观测系统、根窗监测系统、内窥式图像获取系统和图像采集与控制的设计,设计结果满足对作物根系的无损伤、可持续、高频率跟踪观测。环境监测系统部分完成了对环境监测装置和硬件控制系统的设计,设计结果可满足对环境数据的实时测取与调控;(2)多元传感器系统设计开发了多元传感器系统,完成了高光谱、红外热、RGB、多光谱和深度等多元传感器的集成,并依次对多元传感器系统的感知层、控制层与传输层进行系统化设计。感知层部分进行了相机参数分析选型和机械结构设计。控制层部分进行了硬件连接系统和相机软硬件驱动程序的设计。传输层部分进行了拍摄运行情况获取与反馈、数据获取与传输设计。通过客户端与服务端协调控制实现对田间作物的高光谱、温度、结构等多线程、多通道表型图像的自动采集和生成,在“终端”实现多元传感器的图像采集;(3)表型分析系统设计研发了表型分析系统,完成了客户端操作软件系统、服务端调度系统与数据管理与分析模块的系统化设计。客户端操作软件系统部分完成了客户端注册登录模块和多元传感器采集控制模块的界面设计。服务端调度系统部分完成了采集系统与表型舱体移动控制设计、多元传感器采集控制设计和田间环境与舱内环境控制设计。数据管理与分析部分完成了数据的载入与存储、数据分析与处理和对不同数据源的处理,实现不同表型数据的分析;(4)小麦冠层表型获取试验完成了小麦生长信息获取的试验研究,进行了小麦试验设计、数据获取、测试和分析。提取并分析了小麦叶面积数据、叶面积指数数据、覆盖度数据、缺苗率数据、冻害程度数据和冠层温度数据,分析方式包括相关性分析与回归分析,实现叶面积、叶面积指数、覆盖度、缺苗率、冻害情况、冠层温度等解译。通过小麦生长信息获取试验,反映并验证了田间移动表型舱采集系统的功能性;
面向迁移学习的植物表型远监督关系抽取研究
这是一篇关于远监督,关系抽取,植物表型,迁移学习的论文, 主要内容为表型组学(phenomics)是一种研究生物体表型(phenotype)的系统科学方法,其利用高通量技术,如基因组学、蛋白质组学、代谢组学等,综合分析基因型(genotype)与环境因素相互作用所导致的表型变化,以揭示表型与基因型之间的关系及其在生物进化、发育、生长和适应性方面的作用机制。而植物表型组学是在全植物水平上研究植物的物理和生化性状。其最终目标是了解基因型、表型和环境之间的复杂关系,并利用这些知识提高作物的生产力、可持续性和应对环境压力(如干旱、虫害和气候变化)的适应力。目前,表型组学研究的一个主要挑战是如何处理和解释大量产生的数据,以了解生物体的生理和生态特征。大规模表型数据需要使用统计学和机器学习等分析方法进行分析和挖掘,但是这些方法需要更好的适应表型数据海量、高维和异构的特点。关系抽取作为重要的自然语言处理技术,可以自动地从大量的科学文献中提取出有关表型特征和基因之间的关系,这有助于快速发现表型特征和基因之间的联系,从而更好地了解生物体的特征。但由于表型领域缺乏大规模高质量的标记数据集,这为传统的有监督关系抽取方法的应用带来了困难。远监督关系抽取作为一种半监督学习方法,它通过利用已知的知识库信息来训练关系抽取模型,从而减轻了人工标注训练数据的负担。这种方法能自动化地生成大量的训练数据,可以有效的缓解植物表型领域缺少训练数据的问题。但远监督方法依然受到作为监督源的领域知识图谱的制约。如何在不使用任何标记数据情况下,实现植物表型领域的关系抽取,是本文关注的重点。针对此问题,我们提出将迁移学习与远监督关系抽取相结合,利用与植物表型高度相关的生物医学领域中的数据资源实现植物表型领域关系抽取模型的训练。本文贡献如下:(1)提出了一种基于域自适应的远监督关系抽取模型。利用对抗训练将源域远监督数据和目标域无监督数据映射到同一特征空间,实现了生物医学领域到植物表型领域的知识迁移。通过迁移学习放松了远监督方法对知识库的需求,解决了任务领域中缺乏相关监督源的问题,一定程度上扩展了远监督方法的使用场景;(2)提出了一种针对迁移学习场景下远监督方法的数据降噪策略。对于远监督数据,我们利用多实例方法进行降噪。对于无监督数据,我们利用实例间的相似性,聚合多个具有相同实体对的句子,凸显实体间的显著关系,辅助模型在特征空间中对齐两组数据;(3)提出了一种基于多源域自适应的远监督关系抽取模型。我们结合多源自适应技术,通过多路对抗训练将模型扩展到多源场景,解决了迁移学习中源域数据可能来自多个不同领域的问题,实现了多源迁移学习场景下的远监督关系抽取。综述所述,本文针对植物表型领域缺乏训练数据和监督源的问题,我们分别利用单源迁移学习和多源迁移学习给出了解决方案。实验结果表明,我们方法的效果相比对应其他基线方法都有提高。
田间移动表型舱的研制及试验研究
这是一篇关于植物表型,移动表型舱,多元传感器,表型分析系统,表型获取试验的论文, 主要内容为植物表型组学结合作物育种领域中功能基因组学和基因技术,以一种快速、准确的方法实现作物形态学参数和生理学参数的测量,解析基因型—环境—表型关系,帮助育种学家关注作物的整个生长周期,进而分析和筛选高产、耐盐性、耐旱性和抗病性的作物品种。研究发现传统人工采集和分析表型数据存在效率低、误差大和成本高等弊端。因此,探索作物表型特征、性状高通量测量技术变得尤为重要。针对上述问题,本文进行田间移动表型舱的设计,由田间移动表型舱、多元传感器系统和表型分析系统组成,实现集成采集与分析田间作物表型数据的关键技术。以达到高通量连续采集和分析田间作物表型特征和生理参数的目的。具体工作内容如下:(1)田间移动表型舱的设计设计了田间移动表型舱,完成了表型舱框架系统、五维数据采集系统、根系监测系统和环境控制系统的系统化设计。表型舱框架系统与五维数据采集系统部分完成了对硬件结构、运动控制、定位和运动路径误差、纠偏与补偿实现的设计,设计结果满足系统精确定位、路径规划、速度控制以及位置反馈等功能。根系监测系统部分完成了对地下观测系统、根窗监测系统、内窥式图像获取系统和图像采集与控制的设计,设计结果满足对作物根系的无损伤、可持续、高频率跟踪观测。环境监测系统部分完成了对环境监测装置和硬件控制系统的设计,设计结果可满足对环境数据的实时测取与调控;(2)多元传感器系统设计开发了多元传感器系统,完成了高光谱、红外热、RGB、多光谱和深度等多元传感器的集成,并依次对多元传感器系统的感知层、控制层与传输层进行系统化设计。感知层部分进行了相机参数分析选型和机械结构设计。控制层部分进行了硬件连接系统和相机软硬件驱动程序的设计。传输层部分进行了拍摄运行情况获取与反馈、数据获取与传输设计。通过客户端与服务端协调控制实现对田间作物的高光谱、温度、结构等多线程、多通道表型图像的自动采集和生成,在“终端”实现多元传感器的图像采集;(3)表型分析系统设计研发了表型分析系统,完成了客户端操作软件系统、服务端调度系统与数据管理与分析模块的系统化设计。客户端操作软件系统部分完成了客户端注册登录模块和多元传感器采集控制模块的界面设计。服务端调度系统部分完成了采集系统与表型舱体移动控制设计、多元传感器采集控制设计和田间环境与舱内环境控制设计。数据管理与分析部分完成了数据的载入与存储、数据分析与处理和对不同数据源的处理,实现不同表型数据的分析;(4)小麦冠层表型获取试验完成了小麦生长信息获取的试验研究,进行了小麦试验设计、数据获取、测试和分析。提取并分析了小麦叶面积数据、叶面积指数数据、覆盖度数据、缺苗率数据、冻害程度数据和冠层温度数据,分析方式包括相关性分析与回归分析,实现叶面积、叶面积指数、覆盖度、缺苗率、冻害情况、冠层温度等解译。通过小麦生长信息获取试验,反映并验证了田间移动表型舱采集系统的功能性;
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