研究人员使用传感器跟踪作物——赛斯维传感器网

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2019-05-13

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研究人员使用传感器跟踪作物来源:赛斯维传感器网发表于2019/1/1亚利桑那大学的农业部门使用传感器来增强作物品种的高通量基因分型亚利桑那州马里科帕-在亚利桑那大学马里科帕校区的自制移动平台上安装,可帮助研究人员快速了解多样化小组对特定条件的响应。

多样性小组是遗传物质的集合,在这种情况下是农作物的种质。 “这是一个由液压动力驱动的移动平台,后侧有柴油发动机。

在前面,我们添加了许多传感器,用于协调我们在测试这些作物时使用的水处理,“亚利桑那大学农业生物系统工程师PedroAndrade说。 马里科帕位于该州低沙漠地区,气温高,相对湿度低,是测试不同品种耐热耐旱性的好地方。 研究人员每年在校园开展项目,处理植物应对热量的能力。

传感器平台只是大学如何使用传感器来增强其作物品种的高通量基因分型的一个例子。

他说,Maricopa农业中心的研究和推广计划中的所有内容都面向现场条件,传感器的室内测试阶段仅用于集成不同的传感器系统。 安德拉德说,成为农业工程师是一个激动人心的时刻。

安德拉德说:“将机器放在一起,整合不同的系统,不同的组件来描述这些作物在田间条件下的生长和健康状况。

”“前置框架正在感应两种波长的作物的光谱响应。

这给了我们NDVI信息,它是植被的衡量标准。 这是一个很好的指标,可以让我们了解植物的大小和植物的绿色。 “还有一个热辐射计可以提供有关树冠温度的信息,这可以提供研究表明植物是否通过提高树冠的温度来表达热应激。

“我们还有一维位移传感器。 这些是超声波传感器。

它们是测量植物高度的非常好的单位。 很多时候,在高度和NDVI光谱响应之间,我们可以非常好地描述这些植物在这些环境条件下的表现,“Andrade说。 研究人员还采用了扫描激光器,这是一种LIDAR型传感器,可提供植物宽度信息,并提供植物大小的二维表示。

“它们也非常适合提供有关植物高度的信息,但它不仅仅是植物高度。

它还为我们提供了研究情节中彼此相邻的植物的概况,“安德拉德说。 “就在那里,你有两个维度,但是当你在旅行方向上整合数据时,我们可以生成三维参数。

但那是后期处理。 “扫描激光器提供的瞬时输出涉及植物高度和植物冠层覆盖。

传感器收集的数据以超精确的RTKGPS或GNSS接收器为参考,借助于平台上的盒子中的数据记录器。 研究人员还安装了为无人机开发的摄像头。 “相机的构建是为了从某个高度进行部署。 我们把它带到了更近的地方。

通过这种方式,我们可以生成与植物响应方式相关的图像。

我们正在分析四种不同的波长,“安德拉德说。

他说,研究站传感器的主要工作是在受控条件下对多样性面板上的特定特征进行高通量基因分型。

然而,研究人员还将这些传感器用于种植者已采用的作物品种。 “在这种情况下,我们所追求的是为管理层提出建议,我将说这是我们工作的一部分,与生产者的关系比与技术提供者的关系更密切,”安德拉德说。 例如,该站的研究人员使用带棉花的移动传感器来了解作物的理想状态。

“如果作物滞后,那么增加生育率可能是一个可以在同一天完成的管理决策。 我们估计有天气信息的节点数量,我们用这种连续估算植物高度,“安德拉德说。

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