作物表型组学--聚文网

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内容简介

本书根据智慧农业相关专业的特点，从教学需要、科研研发和实际应用出发，介绍了表型组学的现状和展望。全书分为15章，包括绪论，可见光表型分析技术，三维成像表型分析技术，光谱表型分析技术，CT、MRI 、THz等表型分析技术，地面表型平台和分析技术，无人机、航空和卫星表型分析技术，根系表型分析技术，种子表型分析技术，植物叶片气孔表型测量技术，作物图像处理算法和应用，深度学习在表型分析上的应用，基于经典数据挖掘技术的表型分析方法，表型数据管理与整合，表型与作物遗传育种结合等内容。本书每章附有思考题和推荐阅读文献，理论结合实例应用，可作为智慧农业专业的本科生教材，也可作为作物表型相关工作者的培训教材和参考书。

第1章绪论 1.1 表型组学定义 1.2 植物表型组学国内外研究进展 1.2.1 国际植物表型组学研究进展 1.2.2 国内植物表型组学研究进展 1.3 植物表型组学展望思考题推荐阅读参考文献第2章可见光表型分析技术 2.1 可见光成像原理 2.1.1 可见光概念及成像原理 2.1.2 可见光系统的组成与常用器件 2.2 可见光表型检测参数 2.2.1 可见光表型检测的范围与应用 2.2.2 可见光表型检测的优势与特点 2.3 可见光表型应用案例思考题推荐阅读参考文献第3章三维成像表型分析技术 3.1 三维激光扫描技术 3.1.1 激光扫描仪类型 3.1.2 三维数据的表示形式 3.1.3 点云数据的用途 3.1.4 点云数据的组织 3.1.5 点特征描述 3.1.6 点云数据去噪 3.1.7 点云聚类 3.1.8 多时相点云数据分析方法 3.1.9 三维性状参数提取 3.2 基于多视影像的三维重建技术 3.2.1 相机成像模型 3.2.2 相机标定 3.2.3 基于侧影轮廓的三维重建 3.2.4 基于特征匹配的三维重建 3.2.5 运动恢复结构 3.2.6 多视角立体视觉 3.2.7 基于深度学习的三维重建 3.3 三维成像表型典型案例分析 3.3.1 油菜幼苗叶片激光点云分割方法 3.3.2 多时相棉花点云数据处理 3.3.3 基于图像的三维重建思考题推荐阅读参考文献第4章光谱表型分析技术第5章 CT、MRI、THz等表型分析技术第6章地面表型平台和分析技术第7章无人机、航空和卫星表型分析技术

作物表型组学

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