19、植物表型研究与通信体验质量评估的综合探讨

植物表型研究与通信体验质量评估的综合探讨

植物表型研究相关内容

在植物表型研究中，有几个重要的研究方向值得关注：
1. 利用深度学习算法进行水稻生物量分析 ：通过深度学习算法对水稻生物量进行分析，能够更准确地了解水稻的生长状况。
2. 水稻作物生长分析与籽粒密度计算的相关性 ：借助深度学习算法，分析水稻的植株高度、穗数、分蘖数等生长指标与籽粒密度计算之间的相关性，为水稻产量预测提供依据。
3. 特征提取技术与深度学习算法的比较 ：针对大量与水稻基因关联的实际数据集，比较特征提取技术和深度学习算法的优劣，以选择更适合的方法进行研究。

实验设置

• 数据集收集
  • 数据集来源于印度甘地农业大学。
  • 采用无人机在5英尺或10英尺高度拍摄图像，但单株植物的清晰度欠佳，需要进一步处理以用于田间分析。
  • 数据集包含30张水稻作物图像，水稻种植在约1英亩（4046.86平方米）的田间。
  • 种植1个月后开始观察，每周拍摄图像以计算植株高度。
  • 此前的图像是通过无人机在特定高度从各个方向拍摄的。
  • 水稻生长情况复杂，高度不均，导致图像分辨率不同。
  • 无人机拍摄的顶视图不利于计算植株高度，因此选择单株植物进行观察。
  • 初步研究时，计算整个田间的植株高度较为困难，所以选择特定区域拍摄图像。