近日，沈陽農業大學苗騰課題組研發出虛擬可變點云數據驅動的植物三維表型解析技術，相關成果發表在ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing雜志上。
植物三維表型解析技術通過整合光學傳感器和人工智能技術方法，可高通量采集用于表征植物三維結構性狀的點云數據，挖掘“基因型——形態結構表型——環境型”內在關系，最終揭示植物形態結構的形成機制。現代植物三維表型解析工具的研發需要大量的標簽化點云數據做支撐，但存在數據制作成本大的現實問題。
為了解決上述問題，研究團隊以玉米為例，開發了一種基于虛擬可變點云的植物三維表型解析技術框架，通過高度可控的物理變形方法將少量標簽化點云轉化為海量的虛擬點云數據，用于訓練高精度的深度學習模型并形成植物三維表型解析技術工具。
研究成果可為植物表型組學提供數據支撐，并提升了表型組大數據處理的智能化水平。
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