【摘 要】
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冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成
【机 构】
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南京农业大学作物表型组学交叉研究中心,法国农业和环境科学研究院CAPTE实验室,南京农业大学江苏省现代作物生产协同创新中心,南京农业大学国家信息农业工程技术中心/教育部智慧农业工程研究中心,中国科学院
【基金项目】
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南京农业大学高层次引进人才经费（440-804005）
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冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPAR_(dif))信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征
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