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上海澤泉科技株式会社

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供給植物の表現型分析システムはいくらですか

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概要

PhnoWatch高フラックス植物表現型分析システムは、レーザレーダ、高スペクトルイメージング、赤外熱イメージング、多スペクトルイメージングとRGBイメージングユニットを深く集積し、インテリジェント化して異なる測定領域に移動でき、予め設定された値に基づいて作物を自動的に走査し、多スペクトル情報を含む三次元映像を生成し、群体植物の単株識別を行い、単株植物の茎葉を分離し、植物株高、株幅、葉長、葉幅、葉傾角、葉面積、鬱閉度、冠層透光率などの表現型パラメータを正確に取得し、スペクトル特徴を結合して植生指数の計算、及び冠層温度と生物量の統計分析を行う。

製品詳細

PヘノWMatch高フラックス植物表現型分析システム

に基づいて植物へのセンサー理念設計の移動式高精度植物表現型イメージングシステム

1. フェノウォッチハードウェアシステム

PhenoWatch高スループット植物表現型分析システムのハードウェアは、主に3 Dイメージングユニット、温室または畑の移動プラットフォーム。

3 Dイメージングユニット（Sensor Box）

下点雲モジュール：レーザーレーダー、二軸補償器と高さセンサー、及び角測定機能を有し、スキャンごとに水平較正を行い、現場自動設備補償を行い、精度がより高く、距離がより遠いスキャンを行い、植物空間点雲を取得し、三次元モデリングを行い、最終的に植物群体パラメータと単株形態表現型パラメータの抽出を実現する。

下赤外線熱イメージングモジュール：機械視覚用の外熱イメージャ、非冷凍式酸化バナジウム赤外検出器を搭載し、高精度赤外線熱イメージングCCD、640 x 480画素の熱画像を生成でき、より高いの画質を表示し、線形ROI温度値、温度断面図を可視化表示する。

下高スペクトルイメージングモジュール：画像中の各画素はすべてその対応するサンプル点の化学組成、品質、色などの情報のスペクトル特徴を記録して、植物に対してバイオマスの定性と定量分析を行うために用いられる。

下マルチスペクトルイメージングモジュール：5チャンネル（Blue、Green、Red、NIR、RedEdge）スペクトル画像をデータソースとし、画像と点群のマッチング融合を通じて3次元空間点群にスペクトル情報を与え、最終的に3次元の植生指数計算を実現する。

下RGBイメージングモジュール：高解像度のRGBカメラ、色映像と点雲がマッチング融合し、高精度の3次元映像を取得すると同時に、植物の本当の色を復元することを保障する。

モバイルプラットフォーム

現場環境の実況に応じて、モバイルプラットフォームのサイズと構造は柔軟に設計することができる：

l多くのシーンが適用され、既存の温室構造、植物培養棚を結合して設計することができ、温室で使用することもでき、野外で使用することもできる、

l移動プラットフォームの寸法注文化の程度は高く、設置条件に応じて柔軟に設計することができ、スパンは10 mより大きく、高さは5 mより大きく、ガイドレールの長さは1000 mより大きくすることができる、

l自動化の程度が高く、大型車のガイドレール上の移動方向をX軸と定義し、Sensor Boxの横梁上の移動軸方向をY軸とし、Sensor Boxの垂直方向の調整軸方向をZ軸とし、X、Y、Zの3軸の自動制御を実現でき、空間座標に基づいて位置決めして移動でき、設定距離に従って移動することができる、

lカバーエリアが広く、大スパンで設計することもでき、多スパン設計することもでき、つまり1台の竜門フレームは、多畝区画の間を横断してスキャンすることができ、

l方式が多様で、ドア式構造設計、天車式構造設計、またはカート式設計が可能である、

l位置決め精度が高く、多重リミット保護、安全性が高い。

PhenoWatch-GF野外龍門架式植物表現型イメージングシステム

PhenoWatch-GH温室天車式植物表現型イメージングシステム

PhenoWatch-MB温室龍門架式植物表現型イメージングシステム

PhenoWatch-MB野外移動版植物表現型イメージングシステム

PhenoWatch植物培養棚版植物表現型イメージングシステム

2.PhenoWatchソフトウェアシステム

PhenoWatchシステムが収集した作物の3 D点雲データと画像情報はPhenoWatchソフトウェアを通じてデータ融合と3次元モデリングを行い、集団作物に対してデータ抽出を行い、郁閉度、冠状層の光透過率、植生指数などの集団パラメータを獲得することができる、深さ学習アルゴリズムであるFaster-RCNNモデルに基づいて、単一株の作物の根の位置を識別し、伝統的な成長法を利用して集団分割を完了し、その後植物の茎の葉分割を行い、ソフトウェア内に埋め込まれた茎の葉分割方法は2種類ある：区域成長法に基づく茎の葉分割、ボクセル法に基づく茎の葉分割。

成長法に基づく茎葉分割は区域成長法に基づいて単株植物の茎と異なる葉を識別し分割し、体素法に基づく茎葉分割は深さ学習に基づいて単株植物の茎と異なる葉を識別し分割し、その後異なる葉と幹を独立点雲ファイルを生成し、葉と幹に表面と骨格線をフィッティングし、さらに株高、株幅、葉長、葉幅、葉傾角と葉面積などの表現型パラメータを計算する。

PhenoWatchのソフトウェアは作物の3次元表現型パラメータ抽出に特化したソフトウェアシステムであり、新バージョンのPhenoWatchソフトウェアはニューラルネットワーク技術と深さ学習アルゴリズムを集積し、作物の単株分割と茎葉分割処理の精度を大幅に向上させた。このソフトウェアは並列処理とGPUを用いて加速し、マスクラウドデータ処理の速度をさらに向上させた。ソフトウェアが備える作物の単株分割と茎葉分割アルゴリズムは、異なる尺度から作物遺伝子型-表現型研究者の作物形態パラメータ抽出に対する需要を満たしている。また、カスタマイズされたデータ処理モジュールの開発サービスも提供しています。

PhenoWatch解析ソフトウェアが点群データを処理するプロセス：

植物骨格3 Dから2 D投影と曲線フィッティングアルゴリズム植物骨格2 Dから3 D投影と曲線フィッティングアルゴリズム

株骨格線の分析と抽出

3.測定パラメータ

下グループパラメータ：

lデジタル標高モデルDEM：地形表面形態のデジタル表現である。

lデジタル地表モデルDSM：地表建築物、橋梁、植生などの高さを含む地上高距離モデルを指す。

l冠状層高さモデルCHM：デジタル表面モデルからデジタル標高モデルを差し引くと冠状層高さモデルが得られる。

l鬱閉度Canopy Cover：農作物の垂直投影が大田面積に占める割合。

lクラウン透過率Transmittance：すなわち、作物の異なる高さのスライス上で受信できる入射太陽光の割合。

l3 D点雲植生指数：

3D NDVI、3D TVI、3D RVI、3D DVI等。

l2 D植生指数：

2D NDVI、2D TVI、2D RVI、2D DVI等。

l植生指数統計：平均値、大値、最小値など

l植物の緑の程度：植物の緑の程度を反映するカスタムしきい値

l熱赤外分析：画像の各画素点温度、植物冠層温度（配熱赤外イメージングユニット）

l集団表現型パラメータを統計する報告書、各株の高さ、冠幅、投影面積、冠高比と体積、及びデータ統計：

下単一株フォームパラメータ：

l高さlクラウン l投影面積 lクラウン高さ比

lたいせき lブレード数lぜんよくめんせき l葉の長さ

lよくはば lよく傾斜角 lよくめんせき lしゅはば

l単一株フォーム・パラメータ・レポートをエクスポートするには、次の手順に従います。

4.強力な拡張性

システムは異なる研究ニーズに応じて、オプションのイメージングモジュールを拡張し、より多くの機能を実現することができる

オプションモジュール1：植物マルチスペクトルカメラ

400-900 nmのバンド範囲、5バンド、赤、緑、青、近赤外、赤辺をカバーし、NDVIなどの多栽培被指数の計算を行うことができ、作物の多スペクトル研究の応用を満たす。

マルチスペクトルモジュールはクロロフィル分布、NDVI、デジタル表面モデル、RGB画像

マルチスペクトル植生指数NDVIイメージング解析マルチスペクトル植生指数DVIイメージング解析マルチスペクトル植生指数SRイメージング解析

オプションモジュール2：赤外熱イメージングモジュール

熱赤外イメージングモジュールは非冷凍式酸化バナジウム（VoX）赤外検出器を内蔵し、640 x 480画素の熱画像を生成でき、熱像をより正確にすることができる、高速赤外線ウィンドウオプションがあります。50 mkの温度差をはっきりと表示する、内蔵の25°レンズで、電動ピントとオートピントが付いています。分析ソフトウェアは点測温、線測温、楕円領域測温、矩形領域測温、およびその温度の最高値、平均値、デルタ関数統計機能を持ち、同時に放射率、大気温度、外部光学温度、相対湿度などの情報を記録し、熱イメージング図の有用な情報を得る目的を達成する。

赤外熱イメージング定点分析赤外熱イメージング等温分析

赤外線熱イメージングデータ解析

オプションモジュール3：高スペクトルイメージングモジュール

高スペクトルイメージングモジュールを配置し、高スペクトルイメージングシステムは可視光近赤外（VNIRまたはNIR）スペクトルと高分解能イメージングを結合し、プッシュスキャン式（pushbroom）イメージング技術を用いて運動するサンプルまたは運動中に静止したサンプルをライン毎に全帯域スペクトル収集し、同期して画像を生成し、サンプル化学成分の量子化データおよび空間分布などの詳細情報を取得し、画像中の各画素はその対応するサンプル点の化学組成、品質、色などの情報のスペクトル特徴を記録し、サンプルの定性、定量分析に用いる。