芒草是生物能源生產(chǎn)中最有前途的多年生作物之一，因?yàn)樗軌蛞暂^小的環(huán)境足跡生產(chǎn)高產(chǎn)。這種多用途的草有很大的潛力可以表現(xiàn)得更好，因?yàn)榕c玉米或大豆等成熟的商品作物相比，通過育種對(duì)其進(jìn)行改良的努力要少得多。
然而，如果要在芒草中發(fā)揮可持續(xù)和有彈性的生物質(zhì)生產(chǎn)潛力，育種必須變得更快、更有效。該過程的一個(gè)關(guān)鍵瓶頸是能夠測(cè)量田間數(shù)千種作物的生長情況并選擇少數(shù)表現(xiàn)最佳的品種。這需要新的、復(fù)雜的技術(shù)來捕獲和分析數(shù)據(jù)。
高級(jí)生物能源和生物產(chǎn)品創(chuàng)新中心(CABBI)的研究人員進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明，無人駕駛飛行器(UAV或無人機(jī))與尖端機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合如何有助于在芒草育種計(jì)劃中選擇最佳候選基因型。該團(tuán)隊(duì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(模擬人腦和神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng))來分析非常高分辨率的航拍圖像，并在作物生長季節(jié)識(shí)別芒草的關(guān)鍵性狀。
特別是，CABBI研究人員強(qiáng)調(diào)，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，使用旨在分析三維(空間和時(shí)間的二維)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地估計(jì)作物性狀(開花時(shí)間、高度和生物量)僅在空間中的兩個(gè)維度上分析數(shù)據(jù)。這使他們能夠利用有關(guān)田間數(shù)千株植物隨時(shí)間變化的信息。此外，3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被證明能夠自動(dòng)執(zhí)行圖像分析過程的各個(gè)方面(即，在圖像中尋找植物)，在許多其他情況下，這需要大量的人工干預(yù)，這會(huì)減慢處理速度。
這對(duì)于芒草等高產(chǎn)多年生草本尤為重要，在這些草本中，田間表型分析更具挑戰(zhàn)性，也更有價(jià)值。
該研究發(fā)表在《遙感》上，由美國能源部資助的生物能源研究中心CABBI的博士后研究員SebastianVarela領(lǐng)導(dǎo);AndrewLeakey，CABBI主任、教授兼植物生物學(xué)系主任，以及伊利諾伊大學(xué)厄巴納分校作物科學(xué)系CarlR.Woese基因組生物學(xué)研究所(IGB)和數(shù)字農(nóng)業(yè)中心教授-原野;ErikSacks，CABBI的原料生產(chǎn)副主題負(fù)責(zé)人，伊利諾伊州作物科學(xué)和IGB教授。
這是第一次嘗試使用數(shù)字技術(shù)對(duì)大量遺傳多樣的芒草種群進(jìn)行數(shù)據(jù)密集型監(jiān)測(cè)。為了進(jìn)行評(píng)估，研究人員使用無人機(jī)在生長季節(jié)拍攝了10次作物的高分辨率圖像，以及數(shù)千種芒草基因型的地面數(shù)據(jù)，以確定它們的開花時(shí)間、高度和生物量產(chǎn)量。成像結(jié)合了提供數(shù)字表面模型的攝影測(cè)量和可以獲得人眼不可見的圖像的多光譜傳感技術(shù)。
“這是朝著開發(fā)數(shù)字應(yīng)用程序邁出的令人興奮的一步，它可以以傳統(tǒng)人工篩選成本的一小部分簡化最佳候選基因型的選擇，”Leakey說。“這只是CABBI正在開展的更廣泛工作中的一個(gè)關(guān)鍵步驟，以提供所需的科學(xué)理解和技術(shù)進(jìn)步，以使美國中部地區(qū)實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境有益和有利可圖的生物能源成為現(xiàn)實(shí)”
Sacks說：“我們測(cè)量芒草性狀(如產(chǎn)量和高度)的標(biāo)準(zhǔn)方法需要很長時(shí)間和大量勞動(dòng)力，但這些新的成像方法更快、成本更低。使用更新的方法，我們可以評(píng)估更多的芒草種群。芒草花同樣的錢——這將使我們能夠更快地選擇更好的育種系和品種。”
該研究的共同作者包括博士。學(xué)生XuyingZheng、本科生DylanP.Allen和研究技術(shù)員JeremyRuhter，均來自CABBI和作物科學(xué);和博士學(xué)位。作物科學(xué)的學(xué)生JoyceN.Njuguna。
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