Поиск Слушатели программы профессиональной переподготовки «Цифровые технологии в садоводстве и садово-парковом строительстве» работают над анализом цифровых изображений растений для масштабирования и облегчения сбора фенотипических данных. Слушатели цифровой кафедры провели практическую работу по цифровому фенотипированию растений рапса с помощью мультиспектрального 3D сканера. Используя специализированное оборудование для высокоточного сбора изображений, ребята собрали обширный массив визуальных данных – несколько тысяч снимков растений на разных стадиях вегетации, а также трехмерные изображения целого растения. Полученные фотографии высокого разрешения теперь проходят компьютерную обработку с применением современных алгоритмов анализа изображений. В результате будут рассчитаны ключевые агрономические показатели: • индекс NDVI – основной индикатор фотосинтетической активности и общего состояния растений, позволяющий, например, выявить зоны с дефицитом питания или стрессом; • наличие и площадь видимых очагов болезней – автоматическое обнаружение пятен, некрозов, изменений окраски листьев, характерных для основных заболеваний рапса (альтернариоз, склеротиниоз, фомоз и др.); • линейные размеры растений (высота, диаметр розетки, длина междоузлий, количество побегов, количество плодов) – точные метрические характеристики, необходимые для оценки темпов роста, густоты стояния и продуктивности растения. Полученные данные помогут не только лучше понять физиологию рапса в конкретных условиях, но и в перспективе станут основой для создания предиктивных моделей урожайности и ранней диагностики проблем на поле. Результаты анализа планируется использовать в дальнейших исследованиях по созданию конкурентоспособных F1 гибридов рапса – одной из ключевых масличных культур российского АПК, активно применяемой в садово-парковом строительстве. Текст, медиа: Миронов А.А.
Слушатели программы профессиональной переподготовки «Цифровые технологии в садоводстве и садово-парковом строительстве» работают над анализом цифровых изображений растений для масштабирования и облегчения сбора фенотипических данных. Слушатели цифровой кафедры провели практическую работу по цифровому фенотипированию растений рапса с помощью мультиспектрального 3D сканера. Используя специализированное оборудование для высокоточного сбора изображений, ребята собрали обширный массив визуальных данных – несколько тысяч снимков растений на разных стадиях вегетации, а также трехмерные изображения целого растения. Полученные фотографии высокого разрешения теперь проходят компьютерную обработку с применением современных алгоритмов анализа изображений. В результате будут рассчитаны ключевые агрономические показатели: • индекс NDVI – основной индикатор фотосинтетической активности и общего состояния растений, позволяющий, например, выявить зоны с дефицитом питания или стрессом; • наличие и площадь видимых очагов болезней – автоматическое обнаружение пятен, некрозов, изменений окраски листьев, характерных для основных заболеваний рапса (альтернариоз, склеротиниоз, фомоз и др.); • линейные размеры растений (высота, диаметр розетки, длина междоузлий, количество побегов, количество плодов) – точные метрические характеристики, необходимые для оценки темпов роста, густоты стояния и продуктивности растения. Полученные данные помогут не только лучше понять физиологию рапса в конкретных условиях, но и в перспективе станут основой для создания предиктивных моделей урожайности и ранней диагностики проблем на поле. Результаты анализа планируется использовать в дальнейших исследованиях по созданию конкурентоспособных F1 гибридов рапса – одной из ключевых масличных культур российского АПК, активно применяемой в садово-парковом строительстве. Текст, медиа: Миронов А.А.
Слушатели программы профессиональной переподготовки «Цифровые технологии в садоводстве и садово-парковом строительстве» работают над анализом цифровых изображений растений для масштабирования и облегчения сбора фенотипических данных.
Слушатели цифровой кафедры провели практическую работу по цифровому фенотипированию растений рапса с помощью мультиспектрального 3D сканера. Используя специализированное оборудование для высокоточного сбора изображений, ребята собрали обширный массив визуальных данных – несколько тысяч снимков растений на разных стадиях вегетации, а также трехмерные изображения целого растения.
Полученные фотографии высокого разрешения теперь проходят компьютерную обработку с применением современных алгоритмов анализа изображений. В результате будут рассчитаны ключевые агрономические показатели:
• индекс NDVI – основной индикатор фотосинтетической активности и общего состояния растений, позволяющий, например, выявить зоны с дефицитом питания или стрессом;
• наличие и площадь видимых очагов болезней – автоматическое обнаружение пятен, некрозов, изменений окраски листьев, характерных для основных заболеваний рапса (альтернариоз, склеротиниоз, фомоз и др.);
• линейные размеры растений (высота, диаметр розетки, длина междоузлий, количество побегов, количество плодов) – точные метрические характеристики, необходимые для оценки темпов роста, густоты стояния и продуктивности растения.
Полученные данные помогут не только лучше понять физиологию рапса в конкретных условиях, но и в перспективе станут основой для создания предиктивных моделей урожайности и ранней диагностики проблем на поле.
Результаты анализа планируется использовать в дальнейших исследованиях по созданию конкурентоспособных F1 гибридов рапса – одной из ключевых масличных культур российского АПК, активно применяемой в садово-парковом строительстве.
Текст, медиа: Миронов А.А.