【教程】如何高效提取烟草表型特征？

烟草作为我国农业生产中重要的经济作物之一，科研人员对于烟草表型的研究关注颇多，尤其是烟叶的产量质量、烟草的抗性、遗传育种等方面。通过传统农业研究、现代育种技术和高通量技术等产生的烟草表型数据正在日益增长，这些数据将逐渐成为烟草表型组学研究的基础。

工具/材料

①需要分析的样本

②PhenoAI Near 近端表型分析系统

方法/步骤

硬件部分：将相机USB线插入电脑USB接口

软件部分：

步骤一：使用搭载的工业级高清相机(可见光、多光谱、高光谱、近红外等相机均可)采集烟草数据

步骤二：选取需要分析的图片

步骤三：运行(点击运行即可一键分析出结果）

*分析结果自动弹出(作物的轮廓标记图、去噪图及数据分析汇总表)

去噪图

效果图

结论

系统可自动提取烟草的颜色、纹理、形态、光谱四大类指标，不管是高光谱、可见光或是其它传感器，都可一键分析，极简体验，支持个性化指标添加定制。

可见光(50+指标)：RGB(颜色) 、Length(长)、Width(宽)、Area(面积)、Perimeter(周长)、Roundness(圆度)、Compactness(紧凑度)、Height of Plant(株高) ......

多光谱(100+指标)：Red edge(红边)、NIR(近红外)、NDVI(归一化植被指数)、LCI(叶片叶绿素指数)、GNDVI(绿光归一化差值)、NDRE(归一化差异红边）、OSAVI(优化型土壤调节)、NDWI(归一化水分指数)......

高光谱(150+指数)：NDVI(归一化植被指数)、DVI(差值环境植被指数)、RVI(比值植被指数)、PVI(垂直植被指数)、PRI(光化学反射指数)、GVI(绿度植被指数)、DCNI(双峰冠层氮指数)、EVI(增强型植被指数)......