The PhenoBob-High Throughput Phenotyping in Sugar Beet Fields

被引:0
|
作者
Huegel, Christian [1 ]
机构
[1] Strube D&S GmbH, Hauptstr 1, D-38387 Sollingen, Germany
来源
GESUNDE PFLANZEN | 2023年 / 75卷 / 01期
关键词
Image processing; Field robot; Mechanical weed management; Phenotyping; Sensor based scoring; Sugar beet;
D O I
10.1007/s10343-022-00790-4
中图分类号
S3 [农学(农艺学)];
学科分类号
0901 ;
摘要
Die sensorbasierte Ph & auml;notypisierung und Jungpflanzenvermessung bringt deutliche Vorteile gegenuber der herkommlichen, visuellen Pflanzenz & auml;hlung und Entwicklungsbonitur. Mit dieser Technologie ist es moglich, zwischen einem hohen Feldaufgang mit anschlie ss endem Absterben von Pflanzen, beispielsweise aufgrund von Frost-, Fra ss sch & auml;den oder anderem Sch & auml;dlingsbefall, und einem niedrigeren Feldaufgang zu unterscheiden. Die digitale Bilddatenspeicherung erlaubt zudem die nachtr & auml;gliche Ursachenanalyse fur Pflanzenverluste oder Reduzierung der Blattfl & auml;che im Vegetationsverlauf. Im Beitrag wird ein Feldroboter zur Feldaufgangsbestimmung und Ph & auml;notypisierung von Zuckerruben im Jungpflanzenstadium vorgestellt. Die sehr niedrige Messhohe und damit einhergehende hohe Messauflosung des bodengebundenen Systems ermoglicht eine Pflanzenz & auml;hlung ab dem ersten Feldauflauf, die Unterscheidung von Pflanzenverlusten vor und nach dem Feldaufgang sowie die einzelpflanzenspezifische Analyse der fruhen Blattfl & auml;chenentwicklung. Mittels eines 3D Messverfahren wird die Modellierung und Vermessung der 3D Blattfl & auml;che sowie morphologischer Blattparameter vorgestellt. Ein Ausblick zeigt zudem die Erweiterbarkeit der Methodik zur Unterscheidung von Nutzpflanzen und Unkrautpflanzen sowie der anschlie ss enden mechanischen Unkrautregulierung.
引用
收藏
页码:5 / 11
页数:7
相关论文
共 50 条
  • [31] Development of an Autonomous Ground Robot for Field High Throughput Phenotyping
    Xu, Rui
    Li, Changying
    Velni, Javad Mohammadpour
    IFAC PAPERSONLINE, 2018, 51 (17): : 70 - 74
  • [32] Novel method for high-throughput phenotyping of sleep in mice
    Pack, Allan I.
    Galante, Raymond J.
    Maislin, Greg
    Cater, Jacqueline
    Metaxas, Dimitris
    Lu, Shan
    Zhang, Lin
    Von Smith, Randy
    Kay, Timothy
    Lian, Jie
    Svenson, Karen
    Peters, Luanne L.
    PHYSIOLOGICAL GENOMICS, 2007, 28 (02) : 232 - 238
  • [33] USING REMOTE SENSING IN DETECTING SUGAR BEET FIELDS TREATED WITH DIFFERENT DOSES OF PHOSPHORUS
    Gursoy, Onder
    Atun, Rutkay
    FRESENIUS ENVIRONMENTAL BULLETIN, 2019, 28 (2A): : 1247 - 1253
  • [34] Characterization of wild Beta populations in and adjacent to sugar beet fields in the Imperial Valley, California
    Richardson, Kelley L.
    Hellier, Barbara C.
    Sinha, Kapil
    GENETIC RESOURCES AND CROP EVOLUTION, 2016, 63 (02) : 305 - 314
  • [35] Characterization of wild Beta populations in and adjacent to sugar beet fields in the Imperial Valley, California
    Kelley L. Richardson
    Barbara C. Hellier
    Kapil Sinha
    Genetic Resources and Crop Evolution, 2016, 63 : 305 - 314
  • [36] High-throughput physiological phenotyping of crop evapotranspiration at the plot scale
    Bai, Geng
    Barker, Burdette
    Scoby, David
    Irmak, Suat
    Luck, Joe D.
    Neale, Christopher M. U.
    Schnable, James C.
    Awada, Tala
    Kustas, William P.
    Ge, Yufeng
    FIELD CROPS RESEARCH, 2024, 316
  • [37] High-throughput multimodal automated phenotyping (MAP) with application to PheWAS
    Liao, Katherine R.
    Sun, Jiehuan
    Cai, Tianrun A.
    Link, Nicholas
    Hong, Chuan
    Huang, Jie
    Huffman, Jennifer E.
    Gronsbell, Jessica
    Zhang, Yichi
    Ho, Yuk-Lam
    Castro, Victor
    Gainer, Vivian
    Murphy, Shawn N.
    ODonnell, Christopher J.
    Gaziano, J. Michael
    Cho, Kelly
    Szolovits, Peter
    Kohane, Isaac S.
    Yu, Sheng
    Cai, Tianxi
    JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION, 2019, 26 (11) : 1255 - 1262
  • [38] Advancing High-Throughput Phenotyping of Wheat in Early Selection Cycles
    Hu, Yuncai
    Knapp, Samuel
    Schmidhalter, Urs
    REMOTE SENSING, 2020, 12 (03)
  • [39] TRACKING C. ELEGANS SWIMMING FOR HIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING
    Restif, Christophe
    Ibanez-Ventoso, Carolina
    Driscoll, Monica
    Metaxas, Dimitris
    2011 8TH IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON BIOMEDICAL IMAGING: FROM NANO TO MACRO, 2011, : 1542 - 1548
  • [40] Image-Based High-Throughput Phenotyping in Horticultural Crops
    Abebe, Alebel Mekuriaw
    Kim, Younguk
    Kim, Jaeyoung
    Kim, Song Lim
    Baek, Jeongho
    PLANTS-BASEL, 2023, 12 (10):