全球范圍內(nèi)，在成像、算力、算法的逐輪驅(qū)動(dòng)下，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能技術(shù)支撐了各行各業(yè)的蓬勃發(fā)展。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的植物表型技術(shù)，正逐步嵌入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)中，人工智能技術(shù)也得以大放異彩，慧諾在植物表型領(lǐng)域數(shù)十年的深耕，以“Plant to Sensor”和“Sensor to Plant”雙向奔赴的理念，向科研界與產(chǎn)業(yè)界展示了“與植物對(duì)話”的美妙場(chǎng)景。然而，當(dāng)我們迷戀于高維度、高通量、每日數(shù)以百G數(shù)據(jù)體量產(chǎn)生的幸福感時(shí)，沉浸于絢爛的植物表型圖像帶來(lái)的視覺(jué)沖擊時(shí)，一些現(xiàn)實(shí)問(wèn)題撲面而來(lái)，迫使我們不斷思考是否真的需要如此龐大體量的數(shù)據(jù)“與植物對(duì)話”，貪大求全的選擇和偏好是否正在給表型數(shù)據(jù)分析AI算法不斷加碼，反而又增加了對(duì)話的難度？推動(dòng)表型組學(xué)向產(chǎn)業(yè)落地生根，提升植物研究的價(jià)值與智慧，是否“視覺(jué)圖像”就是“華山一條道”？

“少則得，多則惑”，當(dāng)下，斷舍離、極簡(jiǎn)、精要——這些充滿哲理又具有指導(dǎo)意義的理念不斷被實(shí)踐、被認(rèn)可。當(dāng)深刻體會(huì)到利用幾十個(gè)乃至數(shù)百個(gè)連續(xù)細(xì)分的光譜波段對(duì)植物成像帶來(lái)的數(shù)據(jù)處理壓力時(shí)，我們決定，跳出既定的“視覺(jué)”框架，去遵循“科學(xué)的簡(jiǎn)單性原則”，因?yàn)榻忉審?fù)雜現(xiàn)象的規(guī)律越簡(jiǎn)單，越可能接近客觀真理。我們探索植物對(duì)光最為敏感的少數(shù)特征波段，使用非成像的窄帶波譜組合記錄植物的光譜反射，基于簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)表達(dá)讓植物說(shuō)話。我們打造云譜系列表型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，通過(guò)減少波段數(shù)量，把握住“少的”高權(quán)重信息，降低表型捕獲和處理的復(fù)雜性，提高數(shù)據(jù)流效率；我們以軟硬一體的產(chǎn)品范式，打造表型數(shù)字基座，賦予植物表型獲取的網(wǎng)絡(luò)化、邊緣化屬性；我們構(gòu)筑非視覺(jué)的空地協(xié)同表型網(wǎng)絡(luò)，將光譜維表型信息拓展到時(shí)間維、空間維，獲得“多的”我們想要的結(jié)果；我們構(gòu)建“耘譜”植物表型物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)PC端、APP端和大屏端的數(shù)據(jù)展示和協(xié)同，嵌入基于表型大數(shù)據(jù)的算法模型，指導(dǎo)育種和種植端的智慧決策。

過(guò)去三年雖步履維艱，但技術(shù)上的努力和突破，慧諾人并未止步。我們推出的云譜表型物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，讓低成本多光譜表型檢測(cè)手段，與成熟的智慧農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)相碰撞融合，它不僅可以長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)一定區(qū)域內(nèi)作物冠層的生理表型，疊加環(huán)境氣象因子，產(chǎn)生的數(shù)字信息還能夠通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，進(jìn)行邊緣計(jì)算或者數(shù)據(jù)上云，實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)替代、精準(zhǔn)投入和智能決策等。
 
春回大地，萬(wàn)物“耕”新。我們相信這樣一款表型物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品, 正在蓄勢(shì)待發(fā)，迸發(fā)足以改變當(dāng)下表型研究與數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展的澎湃力量。
山水有相逢，來(lái)日皆可期，敬請(qǐng)關(guān)注植物表型物聯(lián)網(wǎng)全棧產(chǎn)品。
 
主要功能

• 近二十波段光譜測(cè)量獲取生理表型和組分含量信息
• 疊加氣象、環(huán)境、土壤等環(huán)境型信息
• 植物生理表型和生長(zhǎng)環(huán)境的同時(shí)監(jiān)測(cè)
• 自動(dòng)計(jì)算NDVI、SR、EVI等植被指數(shù)
• 風(fēng)速、風(fēng)向、降雨量、氣壓、溫度、濕度、PAR、光強(qiáng)、冠層/地面溫度、露點(diǎn)溫度、有效積溫、日最大溫度、平均溫度、GPS等
• 可選：土壤溫度、土壤濕度、土壤電導(dǎo)率
• 太陽(yáng)能供電、數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸
• 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上云并分析展示
• 基于多傳感器融合的作物管理和決策

應(yīng)用領(lǐng)域

• 數(shù)字農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)、無(wú)人農(nóng)場(chǎng)
• 作物育種：小區(qū)或大田微氣候及作物生理和組分表型測(cè)量
• 設(shè)施農(nóng)業(yè)：基于環(huán)境和植物表型信息的智慧設(shè)施（溫室）控制
• 農(nóng)產(chǎn)品溯源
• 大尺度農(nóng)業(yè)數(shù)字化和管理決策
• ... ...

版本選擇

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