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博普特将携植物表型组学设备参展2020中国作物学年会
点击次数:1742 发布日期:2020-8-27  来源:本站 本站原创,转载请注明出处
博普特将携植物表型组学设备参展中国作物学会2020学术年会
 
第十九届中国作物学会学术年会将于2020年11月8日-11日在湖北武汉召开,会议地点在武汉欧亚会展国际酒店,此次大会由中国作物学会主办,华中农业大学承办,中国水稻研究所水稻生物学国家重点实验室、湖北省农业科学院、长江大学、湖北省作物学会协办。。大会以“粮食安全与绿色发展”为主题,以大会报告、分会场报告、研究生论坛、墙报及论文交流等形式开展学术交流。涉及作物基因挖掘与分子育种、作物种质资源与遗传改良、绿色丰产高效栽培与乡村振兴以及作物信息与智慧农业等交流内容。大会将邀请我国作物科学领域学者做大会学术报告,并为广大青年学者搭建不同形式、不同层次的学术交流平台。作物学会学术年会是每年一度的作物科学学术交流盛宴。
 
大会主题:粮食安全与绿色发展
会议时间:2020年11月8日-11日
会议地址:武汉欧亚会展国际酒店
主办单位:中国作物学会
承办单位:华中农业大学
协办单位:中国水稻研究所水稻生物学国家重点实验室、湖北省农业科学院、长江大学、湖北省作物学会
 
自2017年起,北京博普特科技有限公司就持续参展作物学会学术年会,今年我们将继续参展该学术盛宴,博普特公司展位号为1号,欢迎广大客户和经销商莅临我司展位。
 
会上,我们将在展位展示植物表型组学以及植物生理生态产品和解决方案,博普特植物表型组学产品和解决方案简介如下。
 
.温室植物表型成像系统
WIWAM温室植物表型成像系统是SMO公司和比利时根特大学VIB所联合开发,采用了开放式框架,可以整合市面相机系统,该系统可集成植物自动传送技术、自动浇灌称重技术、叶绿素荧光成像技术、多光谱激光雷达成像技术、高光谱成像技术、RGB成像技术、计算机断层扫描技术,同时可实现多光谱、RGB微根窗全自动根系表型观测,高通量、无损伤、全自动实验观测分析植物形态结构与生理功能形状表型,广泛为多家植物表型组学与遗传育种科研机构平台,如比利时VIB所、比利时根特大学、澳大利亚表型组织、拜耳作物等等所采用。 
 
 
温室多光谱激光表型成像系统
 
室内自动表型成像机器人
 
.田间表型成像系统
Phenomobile全自动植物表型成像系统
 
 全自动植物表型成像机器人系统Phenomobile
 
该Phenomobile植物表型成像车为法国Hiphen公司自主研制,专有软件分析系统,是当今世界上自动化程度高通量田间表型成像系统。
 
系统设计可在2.5m宽通道运行,远程聚焦可达12m,可向各个方向移动,测量头高度可在1.0-4.5m之间进行调整。Phenomobile可沿微型田块按照预设轨迹运行,因采用了RTK GPS定位,精度可达厘米级。
 
 
该高通量田间作物表型监测系统系统重量轻、功能强大,可集成多种表型传感器,可快捷、便携进行植物田间表型研究。系统有多种备选传感器,标配RGB可见光和多光谱表型成像模块 ,适于野外作物表型特征提取和分析。系统配置有专用配套光照系统,提供多项表型参数输出,例如可计算数十种植被指数、LAI、叶绿素含量算、植株数、器官数等,设备上还配有自动设置装置,备选2种地理信息设置,数据获取界面友好,从而进行有效表型数据处理。系统专门配有可调支撑杆,植株测量高度可达3m。电池为肩背设计,续航工作时间可达10个小时,电池为所有摄像机和采集盒供电,从而保证了全天检测的电源。该表型装置还安装有RTK定位系统,通过平板或计算机界面测量规划与设置。所有的传感器都连接在一个采集盒上,采集盒可以触发摄像头,存储数据,并与平板电脑进行通信。平板电脑可以通过用户友好的图形界面定义测量场景。测量场景详细显示传感器配置、试验计划和每个小区中的测量数量。现场轻松使用,并确保正确引用每个获取的图像和元数据所有采集数据与其它高通量表型采集设备获取数据兼容,可用于云数据平台(cloverfield)的数据分析。
 
田间多光谱表型测量平台
 
田间IoT
 
Hiphen田间物联网IoT是无线传感器的独特组合,用于不间断监控植物和环境状态。Hiphen解决方案之一就是实现田间试验的实时监控。土壤和环境条件是植物生长的重要因素,Hiphen的IoT系统设计了各种传感器,包括气象、土壤条件、PAR以及RGB图像,数据15分钟传输一次。日常数据和图像由田间IoT传感器采集,图像处理后,获得的有价值变量用于试验决策支持。变量以易于解读的图表在Hiphen科学网站界面上显示,每天进行更新。
 
.种子表型成像系统
 
 
VideometerLab型多光谱表型成像系统:多光谱成像传感器是近几年研究用于监测不同环境中农作物和植被的有效工具。植物的生理学,形态学或生物化学信息可以通过非接触的方式以及不同尺度下评估。例如,利用多光谱传感器用于植物表型分析或精准农业中的生理胁迫研究。植物的生理学,形态学或生物化学信息可以通过非接触的方式以及不同尺度下评估。例如,利用多光谱传感器用于植物表型分析或精准农业中的生理胁迫研究。截至目前,市面上有各种非成像和成像高光谱传感器可供选择,这些仪器进行测量的过程相当复杂,高光谱数据处理复杂,迫切需要波段较多的便携式多光谱表型成像系统, Videometer可一致地获得了高质量多光谱数据。同时,Videometerlab还可以实现对植物表型的鉴定以及病害研究检测等,在植物科学研究及其他领域具有可能。 
 
Videometer对种子病害的研究
 
计算机断层扫描系统(种子结构)
便携式:应用于对植物种子、小型果实内部结构变化的研究。可以无损地探索不同植物种子腔体、胚和胚乳的变化,测量种子内部的三维结构和小型果实的内部变化,设备小巧便携,操作简单,具有中分辨率和高分辨率两种选择。
自动化:计算机断层扫描技术可用于种子质量控制以及种子检测标准确立,该系统能检测细微的内部结构(种皮、外壳、胚芽、空腔)。 
 
 种子计算机断层扫描表型成像系统
 
Drought and heat stress tolerance screening in wheat using computed tomography的论文,研究使用计算机断层扫描系统对麦穗进行了断层扫描研究,可对种子结构例如种子变形等进行预测和测量,文章发表在Plant Methods上。
 
 
 
Drought and heat stress tolerance screening in wheat using computed tomography
Jessica Schmidt1, Joelle Claussen2*,Norbert Wörlein2, Anja Eggert2, Delphine Fleury1,3, Trevor Garnett1and Stefan Gerth2
 
 
.根系表型成像系统
VideometerMR根系多光谱成像系统
 
 
 
 
该研究以深根系大麦为研究对象,将大麦下方埋了有3m长的微根管,使用Videometer公司的Videometer MR多光谱成像系统,定期通过根窗透明面对根系成像分析。原始光谱图像经过Videometer自带软件一系列算法处理后得到目标根系图像,随后进行阈值分割、模糊聚类等模型分析,得到根系的形态学数据。
 
Videometer系列多光谱成像系统广泛应用于:植物/作物表型组学研究分析;根系分析;作物育种与种子品质检测;植物/作物胁迫生理响应;作物病理学分析与病原检测;食品检测;中药成分分析与品质检测。来自哥本哈根大学、丹麦理工大学以及丹麦Videometer公司的专家在刚刚利用该设备在Plant and Soil上发表了题为A multispectral camera system for automated minirhizotron image analysis的文章,早些利用该设备进行研究的文章题为Frontiers in Plant Sciences,Screening of Barley Resistance Against Powdery Mildew  by Simultaneous High-Throughput Enzyme Activity Signature Profiling and Multispectral Imaging。
 
Frauhofer植物根系计算机CT断层扫描系统
 
 
   
 
在设备开发领域,德国Fraunhofer研究院专门成立的植物表型研究团队开发了系列适用植物科学研究的计算机断层扫描系统,如便携式计算机扫描系统,台式高精度计算机断层扫描系统以及落地式大成像面积计算机断层扫描系统以及高通量根系表型断层扫描系统。
 
除了以上产品,VideometerLiq液体稳定多光谱成像系统、VideometerMic显微多光谱成像系统、STEPS植物生理生态监测系统、土壤养分测量系统、植物养分测量系统、土壤5合1多参数测量仪、土壤直测PH计、盐度/活度检测仪;Pessl植物生态环境智能传感器平台、植物物候远程监测系统、Inno-concept植物活力胁迫测量系统、植物抗逆研究测量系统;Aquation水陆两用叶绿素荧光检测系统、经典和手持叶绿素荧光仪、Aquation水下光合呼吸测量系统;SeQso高通量种子表型成像系统、精准播种系统以及自动种子分拣系统(X光、多光谱、高光谱、叶绿素荧光);EMS便携式物联网乙烯气体分析仪;Cleangrow多参数离子测定仪、植物工厂自动8离子测定仪均为我司代理产品。
 
北京博普特科技有限公司拥有全面植物表型成像和植物生理产品和系统解决方案,致力于为植物科学和植物表型组学发展提供产品和解决方案。
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