透過表型數據，讀懂植物語言，推進4.0時代種業發展

時間：2023-07-03

作者：三亞博瑞源科技有限公司

詞條
詞條說明
【表型分析設備】遙感與小麥條銹病分析
在小麥耕種中，我們往往要通過人工的方式去對小麥的患病進行監測，這樣不僅耗時耗力，還可能**祛病的較好時機。像條銹病就是小麥疾病中較為普遍且嚴峻的一種病例，每年都會導致小麥的產量銳減，而在條銹病的感染前期癥狀不是特別明顯，常規的航拍數據可能做不到很好區分優劣效果，這就需要借助遙感圖像優勢，利用較深層次的光譜數據來挖掘一些肉眼無法察覺的信息。這里提到的遙感就是根據探測地表物體對電磁波的反射和其**的電
智能化食用菌工廠案例
近年來我國食用菌大規模生產已形成穩定的發展業態，工廠化比例不斷提高，呈現食用菌工廠化生產向優勢企業集中現象，行業**企業間競爭也愈發激烈。但由于菌種研發信息化程度不足，生產流程管理“憑經驗”、“靠感覺”等現象，對菌種工廠效益提升有一定阻礙，因此，發展食用菌智能工廠對優質菌種研發、工廠生產精細化管理、多地工廠歷史信息整合分析有重大意義和促進作用。一．功能特性：l?菌種大數據中心，集行業數據
種圖家：未來植物表型研究重點在哪里？
植物的表型受基因和環境的雙重影響，難以進行重復的有效測量。植物的表型是基因型和環境因素復雜交互的結果，基因型是表型得以表達的內因，而環境是表型得以表達的外因。植物表型研究是研究在特定條件下植物所表現出的可觀察的結構、功能等形態特征及其變化規律，正成為學術和產業界公認的**研究和應用領域之一，是解決面向未來的農業挑戰的**技術領域之一。目前植物表型研究集中在小麥、擬南芥、水稻、玉米、高粱、大麥、西紅
”大數據“讓食用菌產業越來越智能化
在互聯網新時代如果沒有數據，無論是學術研究，還是政策制定，都寸步難行。大數據正在不斷滲透至各個行業，乃至我們日常生活的點點滴滴，我們通過數據的搜集、處理、分析，可以較加科學性的得出一些意識和思維無法得出的結論。例如，在電商行業中，利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利于精細社會大生產；在傳統領域大數據同樣將發揮巨大作用，比如幫助農業根據環境氣候土壤作物狀況進行**