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      南京農大建立小麥育種全生育期表型檢測管理系統(tǒng)CropSight(圖)
      農業(yè)網(wǎng)   時間:2019/5/5 10:28:00  來源:植物科學最前沿  閱讀數(shù):423

      大數(shù)據(jù)監(jiān)控和管理的平臺

        近日,《GigaScience》雜志在線發(fā)表了來自南京農業(yè)大學作物表型組學交叉研究中心的周濟教授等合作題為”CropSight: A scalable and open-source information management system for distributed plant phenotyping and IoT-based cropmanagement”的研究論文。該研究開發(fā)了一個通過物聯(lián)網(wǎng)技術對作物生長圖像和各類環(huán)境因素進行大數(shù)據(jù)監(jiān)控和管理的平臺—CropSight。

        高質量的植物表型和氣候數(shù)據(jù)為作物表型組分析和基因型-環(huán)境互作奠定了研究基礎。標準化的多地點數(shù)據(jù)集不僅可以為植物學家了解植物的生長發(fā)育、與不同環(huán)境因素之間的動態(tài)互作提供了重要證據(jù),而且也可以為農學家和農民在變化的農業(yè)生產(chǎn)條件下對作物進行實時監(jiān)測提供依據(jù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(IoT)的興起,基于物聯(lián)網(wǎng)的遙感設備已廣泛應用于植物數(shù)據(jù)的采集和作物監(jiān)測,每天都會生成億萬字節(jié)的數(shù)據(jù)。然而,如何有效地校準、注釋和管理這類大數(shù)據(jù)仍在技術上極具挑戰(zhàn)。特別是這些數(shù)據(jù)往往采自不同地點,且規(guī)格和類型不同。

        本文中,周濟教授領導的中英團隊開發(fā)了一個通過物聯(lián)網(wǎng)技術對作物生長圖像和各類環(huán)境因素進行大數(shù)據(jù)監(jiān)控和管理的平臺—CropSight。CropSight系統(tǒng)分為田間設備端和服務器端兩部分,基于PHP和SQL的基因型-表型-環(huán)境信息管理平臺,通過與分布式物聯(lián)網(wǎng)傳感器等設備連接完成數(shù)據(jù)傳遞、整理、存儲和索引等數(shù)據(jù)整合工作。系統(tǒng)設備端和服務器端安裝的RESTfulAPI自動完成作物生長圖像和田間氣候的同步讀取。然后網(wǎng)絡化試驗地區(qū),完成分布式的試驗監(jiān)測。

        其軟件接口專為分布式物聯(lián)網(wǎng)設備和集中式數(shù)據(jù)服務器而設計。因為該系統(tǒng)是完全開源設計,可以此為基礎構建基于云端的共享、可移植、易推廣的室內外植物監(jiān)測平臺。同時,通過智能設備或PC上的瀏覽器可以直接訪問安裝在設備端和服務器端的CropSight系統(tǒng)的API,執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸,同步作物日常生長的代表性圖像(用于快速和可視化作物評估)與詳細的氣候數(shù)據(jù)融合后,為作物環(huán)境互作研究提供標準的大數(shù)據(jù)支持。CropSight還支持歷史和當前數(shù)據(jù)的比較。除了通過集成的云服務器進行歷史和當前的試驗比較之外,它還提供近實時的環(huán)境和作物生長監(jiān)測。自2016年以來,CropSight已應用于英國諾維奇科研院的小麥育種試驗,并于2017年開始應用于快速育種(SpeedBreeding)。該系統(tǒng)對分布式的植物表型和物聯(lián)網(wǎng)作物管理有重大意義,通過在南農團隊的繼續(xù)開發(fā),將在不久的將來為我國智能農業(yè)實踐提供新的技術支撐。

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