深度學習技術在農業發展中的運用

時間：2022-11-11作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：279

三亞博瑞源科技有限公司專注于表型系統解決方案,表型分析儀,食用菌表型設備等

• 詞條

  詞條說明

• 【植物表型】利用高光譜成像檢測小麥早期冠腐病

  冠腐病是**糧食產業中較重要的土壤真菌病害之一，會導致糧食生長不良，產量損失嚴重。篩選冠腐病作物是控制冠腐病的關鍵因素之一，其關鍵挑戰在于生長初期上部莖葉無明顯癥狀。目前人工篩選需要病理學家在短時間內觀察許多植物的冠部和根部區域，費時費力。本研究利用高通量植物表型設備，準確、經濟、無損傷的高光譜影像檢測小麥生長初期的冠腐病，選擇了4個不同抗性水平的澳大利亞商品小麥品種(Aurora、 Yitpi、

• 透過表型數據，讀懂植物語言，推進4.0時代種業發展

  世界種業已開始進入“常規育種+生物技術+數字化”的“4.0時代”，意味著種業正迎來以轉基因、基因編輯、全基因組選擇、人工智能等技術融合發展為標志的新一輪科技革命。這對我國種業而言，既是挑戰，較是難得的發展機遇。抓住機遇，有序推進生物育種產業化勢在必行，然而在這推進過程中離不開表型數據的協助。 表型技術應用的發展 表型數據對于植物育種和智慧農業至關重要，因為表型是植物的語言，是植物表達自己生長狀態的

• 智慧農業對我國農業育種發展的意義

  智慧農業是一種發展趨勢，強調在基于網絡的高科技農場監督周期中，在機械、設備和傳感器中使用信息和通信技術。創新技術、物聯網和云計算預計將促進智慧農業的發展，并開始在農業中使用機器人和人工智能。近些年我國農業產業數字化、智能化變革正在加快，IoT、5G、AI、大數據、云計算等數字技術讓農業作物監測、精細化育種和環境資源按需分配成為現實。目前我們已經可以依靠衛星遙感、物聯網設備來進行農業數據的獲取，利用

• 智能化食用菌工廠案例

  近年來我國食用菌大規模生產已形成穩定的發展業態，工廠化比例不斷提高，呈現食用菌工廠化生產向優勢企業集中現象，行業**企業間競爭也愈發激烈。但由于菌種研發信息化程度不足，生產流程管理“憑經驗”、“靠感覺”等現象，對菌種工廠效益提升有一定阻礙，因此，發展食用菌智能工廠對優質菌種研發、工廠生產精細化管理、多地工廠歷史信息整合分析有重大意義和促進作用。一．功能特性：l?菌種大數據中心，集行業數據