卢伟团队在国际学术期刊《Plant Methods》上发表论文
2019-11-28 智能机器人实验室
卢伟团队在国际学术期刊《Plant Methods》上发表论文
最近，卢伟团队在国际学术期刊《Plant Methods》发表论文，提出一种基于渐进腐蚀连接算法的不同活力玉米种子根系表型检测方法（SCI，影响因子4.2，Q1，第一署名单位为南京农业大学，作者为卢伟、李也、Yiming Deng（Michigan State University），通讯作者为卢伟副教授（南京农业大学）。
该团队采用长方形扁平结构透明培养容器种植玉米并采集其根系图像，基于玉米根系的各种生长特性如向水性、向地性、连续性等生理特性提出渐进腐蚀连接算法（PCJ Algorithm）用于修复断根，得到完整的根系图像，同时计算根系的各项表型参数，实现了玉米根系的原位高通量无损检测。此外，该团队基于所提出的PCJ算法对不同活力的玉米种子根系图像进行表型研究，发现：1. 在相同时间，根系数目、根系宽度、根系长度、根系延展长度与玉米种子活力均呈现明显负相关2. 以上五个生理参数的增速与种子活力呈现明显正相关。该研究解决了根系表型分析中难以获取完整根系图像的难题，为根系表型检测领域的发展做出了贡献。
详细见：Lu W, Li Y, Deng Y. Root phenotypic detection of different vigorous maize seeds based on Progressive Corrosion Joining algorithm of image[J]. Plant Methods, 2019, 15(1): 137.
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-019-0518-5