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基于无人机低空遥感的水稻白叶枯病抗性表型检测研究
编号：2792
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更新：2024-04-12 20:04:04 浏览：1350次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 17:19（Asia/Shanghai）
报告时间：7min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-8] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.12、专题7.5（19日下午，303）
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摘要
白叶枯病严重威胁着水稻安全生产，培育和利用抗病品种是防治白叶枯病的重要措施，然而，白叶枯病原菌变异导致水稻品种抗性丧失需要不断挖掘新的抗病基因来应对病害发展。抗病育种研究中基因-环境互作下抗病表型鉴定是判断抗病基因表达的关键，为实现田间水稻白叶枯抗病表型精确解析与抗病基因高效挖掘，研究以不同基因型水稻植株为研究对象，利用光谱成像技术、无人机平台和机器学习方法对白叶枯病胁迫下水稻表型信息进行获取和分析。（1）提出了一种基于注意力机制的特征选择方法，基于光谱图像的图谱合一特性构建了一种病害指数，实现了受控室内环境下的研究结果到复杂室外环境的拓展应用。（2）解析了白叶枯病胁迫下田间水稻表型变化规律，建立了基于时间尺度的病害程度评估模型，为田间水稻白叶枯病严重程度的准确评估提供了新方法。（3）构建了具有普适性的田间水稻白叶枯病严重程度评估模型，解决了不同地点、不同仪器间模型不兼容问题，实现了模型的顺利迁移。（4）结合时序无人机遥感数据和水稻基因组数据，探明了无人机表型信息用于抗病基因挖掘的可行性和准确性，为加速水稻抗病育种研究提供了技术支撑。
关键词
无人机遥感
报告人
冯旭萍
副研究员 浙江大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
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