È necessario avere un abbonamento a JoVE per visualizzare questo. Accedi o inizia la tua prova gratuita.
1Plant Physiology Section, Faculty of Biology,University of Barcelona, 2Agrotecnio, 3Programa de Ingeniería Electrónica, Facultad de Ingeniería,Universidad de Ibagué, 4Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León (ITACyL), 5Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), 6Syngenta Spain
Capitoli
- 00:01Titolo
- 02:27Image Protocol
- 07:05Risultati
- 07:43Conclusion
نقدم بروتوكول لعد آذان القمح والشعير القاسي، باستخدام الصور الفوتوغرافية الرقمية الطبيعية لون (RGB) اتخذت في ضوء الشمس الطبيعي في الظروف الحقلية. مع تسويات الحد الأدنى للمعلمات الكاميرا وبعض القيود الظروف البيئية، توفر التقنية نتائج دقيقة ومتناسقة عبر مجموعة من مراحل النمو.
Tags
Cereal Ear CountingField ConditionsZenithal RGB ImagesWheat EarsBarley EarsRemote SensingProximal SensingField High-throughput PhenotypingYield ComponentsEar DensityGrain Per EarThousand Kernel WeightAutomatic CountingImage AnalysisCrop Growth StageSatellite ImagesLaplacian Frequency FilterImage SegmentationMachine LearningValidation
