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棉花是全球广泛种植的重要经济作物。它的株高（PH）和地上生物量（AGB）受到品种类型、群体的密度、气候因子、水肥管理状况等影响，与产量和品质密切相关。准确有效地监测生长发育过程中的PH和AGB，有助于及时探知棉花的生长状态，指导生产管理。传统的测量PH和AGB的方法耗时费力，亟待简单高效测量方法，以适应高通量作物表型信息分析需求。2022年12月，Technology in Agronomy 在线发表了河北农业大学李存东教授团队题为 High-throughput estimation of plant height and above-ground
biomass of cotton using digital image analysis and Canopeo 的论文。
Canopeo为多用途绿色冠层覆盖测量工具，利用MATLAB开发，可安装到Android或IOS系统的便携式设备上，使用灵活方便。该方法可以通过最大类间方差形态学阈值方法直接获得绿色器官百分比（PGC）。然而，Canopeo是否可以用来评估作物的PH和AGB尚未得到验证。本文使用HD数码相机获取不同灌溉水平下80个棉花品种的田间棉花图像，使用Canopeo分析获得相应的PGC，并建立模型来估计PH和AGB。最终获取有意义的PH和AGB评估模型，可高通量、准确地探测棉田植株长势，为高效无损评估作物生长状况提供了一种新思路。该方法成本低，易于掌握，只需简单的后处理步骤，适合研究人员和农业技术人员采用。![]()
图 1工作流程结构图。将田间拍摄的植株图像上传到web页面进行批量处理后获得的PGC值。PGC，绿色百分比。
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图2 基于SLR对棉花PH和AGB进行预测模型的验证。（a） PGC和PH模型。（b） 测量和预测PH值的拟合效果。（c） PGC和AGB模型。（d） 测量和预测AGB值的拟合效果。n，样本数量；R2，决定系数；RMSE，均方根误差；NRMSE，标准均方根误差。AGB，地上生物量；PGC，绿色百分比；PH，株高；SLR，简单线性回归。河北农业大学农学院博士研究生郭聪聪、河北农业大学农学院刘连涛教授为论文并列第一作者，河北农业大学李存东教授和山东农业科学院董合忠研究员为共同通讯作者。河北农业大学张科副教授，孙红春副教授，张永江教授，白志英教授，也参与部分工作。该研究成果得到了国家自然科学基金（No.31871569、No.32172120）、河北省自然科学基金会（C2020204066）和河北省现代农业技术体系（No.HBCT2018040201）的项目资助。https://doi.org/10.48130/TIA-2022-0004
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Technology in Agronomy 是一本开放获取的学术期刊，致力于传播全球农学突破性技术和应用科学的研究成果，专注于发表本领域原创性研究论文和评论文章，编辑社论以及与农业生产相关的各个方面的前瞻性观点和短讯等。主题范围包括但不限于：对环境的生理、响应和适应相关研究；与轮作、覆盖作物和耕作有关的农业生态系统和可持续的传统和有机农田系统研究；对杂草、病虫害、水资源数量和质量、土壤肥力与健康的综合管理研究；作物品质、采后生理、储存和作物利用研究；人工智能在农业、自动化、机械化的应用研究。期刊主编由南京农业大学丁艳锋教授和田纳西大学尹新华教授共同担任。目前期刊已被DOAJ、CABI、AGRIS等数据库收录。
期刊官网：
www.maxapress.com/tia
投稿网址：
mc03.manuscriptcentral.com/tiag
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