無人車式高通量植物表型采集分析平台介紹

在作物遺傳(chuan) 育種、生理生態及精準栽培研究中，大田表型數據是連接基因型與(yu) 環境響應、產(chan) 量品質形成的核心紐帶，但傳(chuan) 統作物表型觀測存在......

傳(chuan) 統大田表型研究痛點

1. 人工測量株高、葉麵積、分蘖數等指標測定耗時耗力，難以實現大規模種質資源與(yu) 育種材料的同步篩選；

2. 傳(chuan) 統間斷式測量無法構建完整時序曲線，易缺失關(guan) 鍵表型特征；

3. 測量主觀性強、，數據一致性與(yu) 可比性差，難以支撐高精度 QTL 定位、基因功能驗證等深度研究；

4. 密植冠層遮擋、田間泥濘不平、GNSS 信號衰減等問題，導致常規設備難以穩定作業(ye) ，限製表型數據獲取的準確性與(yu) 完整性...

一、無人車式大田表型監測方案

針對大田作物表型監測的實際科研需求，托普雲(yun) 農(nong) 推出的無人車式高通量植物表型采集分析平台，立足田間真實作業(ye) 場景，圍繞科研人員對長期、連續、精準表型數據的核心訴求進行整體(ti) 設計。該方案以自走式無人車為(wei) 載體(ti) ，集成多模態感知、智能導航與(yu) 表型解析算法，實現作物全生育期、高通量、無損化、標準化的田間表型連續采集與(yu) 分析。

該方案以無人車為(wei) 核心硬件，適用於(yu) 田間或溫室內(nei) ，地表含田壟或田間道的場景。集成可見光、高光譜、熱紅外、激光雷達等多種成像技術，集自動巡航、數據采集與(yu) 分析於(yu) 一體(ti) ，實現對植物冠層、長勢、營養(yang) 等表型參數的高通量、無損化測量。適用於(yu) 遺傳(chuan) 育種、植物生理學、植物病理學、生態學、環境科學、植物保護等研究領域。

二、核心技術支撐

1、自主行走與(yu) 避障

采用RTK+激光SLAM+視覺導航融合技術，具備自主行走與(yu) 避障能力，適應複雜田間環境。支持在軟件端預先規劃行駛路線，實現全自動巡航采集。

2、多模態傳(chuan) 感器協同感知

平台配置可見光、高光譜、深度成像等多種成像單元，滿足表型信息獲取需求。

①可見光成像：可解析植物寬幅、窄幅、綠色麵積占比、黃色麵積占比、投影麵積、凸包麵積、凸包周長、R/G/B顏色分量、RHS比色、平均色相等指標；

②高光譜成像：可計算植物冠層光譜特征曲線，以及光譜指數如NDVI、GVI等三十個(ge) 常用植被指數的獲取，葉綠素含量、冠層氮含量等生物學參數的分析；

③紅外熱成像：可計算冠層平均溫度、最高溫度、溫度，可形成溫度分布圖、區域溫度分析；

④深度成像：測量參數：株高、葉麵積、葉麵積指數、投影麵積、植物群冠層覆蓋度、植物群冠層高度均值、植物群冠層幅長均值等；

⑤激光雷達：測量株高、葉麵積、葉麵積指數、投影麵積、植物群冠層覆蓋度、植物群冠層高度均值、植物群冠層幅長均值等；

3、全自動數據解析

通過專(zhuan) 業(ye) 軟件平台，可集中控製所有成像單元的自動化采集與(yu) 數據分析存儲(chu) ；內(nei) 置多種作物解析模型與(yu) 算法，根據成像模塊自動解析多項作物表型參數和生理參數。

4、擴展與(yu) 定製化服務

可選配氣象傳(chuan) 感器，實時同步采集溫濕度、光照等植物生長環境數據；可根據用戶具體(ti) 作物與(yu) 研究需求，提供定製化的檢測方案與(yu) 軟件功能開發，並提供軟件升級服務。

三、科研與(yu) 應用價(jia) 值

該方案可顯著提升大田育種篩選效率，縮短表型鑒定周期，助力優(you) 異種質快速選育。同時，連續標準化的表型數據為(wei) 基因定位、生理機製等基礎科研提供可靠支撐，實現脅迫早期精準診斷。統一的采集解析標準有效規範大田表型研究，推動數據共享與(yu) 表型組學規模化發展，兼具重要科研與(yu) 應用價(jia) 值。

該方案，有效破解了傳(chuan) 統大田表型監測效率低、連續性差、標準化不足等痛點，真正實現了田間作物全生育期表型的精準捕捉與(yu) 深度解析。隨著表型組學與(yu) 智能裝備技術的不斷融合，該方案將進一步普及應用於(yu) 小麥、水稻、玉米等主要糧食作物研究，為(wei) 作物遺傳(chuan) 改良、綠色高效栽培與(yu) 糧食安全保障提供關(guan) 鍵技術支撐。