虚拟现实技术在植物表型研究中的应用
虚拟现实技术的应用在植物表型研究中具有重要意义。传统植物表型研究受到时间季节、场地、生长周期和不可再重现等因素的制约,难以满足现代农林业生产实践要求。虚拟现实技术可以帮助我们更好地研究植物表型,提高实验安全性、缩短试验周期、降低实验成本。
植物表型是基因型和环境因素相互作用所决定的形状、结构、大小、颜色等植物外在特征,反映了植物细胞、组织器官、植株和群体结构及功能特征的物理、生理和生化性状。传统的表型检测主要是通过肉眼观察、利用量具测量植物表型性状特征,缺乏规范化的表征,只能手工记录大量表型数据,无法满足农林生产实践需求。
虚拟现实技术可以模拟植物在不同水、肥、温度、湿度等环境条件下的表型变化规律,直观地分析各环境胁迫因子对植物表型的影响。利用植物虚拟生长模型开展试验研究不受时间季节、场地、生长周期和不可再重现等因素制约,可以为农林植物表型研究提供仿真手段和基础数据。
在全球人口数量激增而耕地面积逐渐减少的情况下,研究具有高产、高质量、高抗性的植物尤其是农林植物有着重要意义。传统植物表型检测需要借助人工难以获得大样本量的植物表型性状信息,只能选择关键生长期记录相应表型数据,劳动量大、效率低、无法对大批量样本进行全生命周期的检测。
随着 VR 虚拟仿真技术的快速发展及其在农林植物表型研究应用中的优势,国内外已开展相关研究并取得了大量研究成果。例如,Mohanty 等调用 Plant Village 数据库中植物叶片图像,利用 GoogLeNet 卷积神经网络建模监测作物疾病。Wakholi 等利用高光谱成像技术根据生存力对玉米种子进行了准确分类,为开发快速、无损大规模高光谱玉米活力测定分选系统奠定了基础。Hang 等开发了一款全自动玉米幼苗表型分析平台,实现了对玉米幼苗叶片数、叶长、茎高等形态结构特征的三维重建并输出。
在国内,高宇设计开发了一款温室条件下基于机器视觉的作物表型监测系统,并对算法进行优化,可更加准确地诊断作物水分胁迫状态。张慧春等构建了经济实用、面向模式植物拟南芥生长过程的形态表型测量机器视觉系统。翟鹏设计开发了一款适用于温室栽培环境下的葡萄表型特征视觉检测系统,并通过实验验证了其可行性和有效性。
虚拟现实技术在植物表型研究中的应用具有重要意义,可以提高实验安全性、缩短试验周期、降低实验成本,为农林植物表型研究提供仿真手段和基础数据。