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“元宇宙”里也可育種 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)科研

   日期:2022-11-15     來源:新京報(bào)    瀏覽:527    
核心提示:近日,記者從南京農(nóng)業(yè)大學(xué)獲悉,該校前沿交叉研究院科研人員,通過數(shù)字技術(shù),把教學(xué)樓搬進(jìn)了元宇宙。在今天,數(shù)字技術(shù)越來越普遍應(yīng)用到自動(dòng)駕駛、數(shù)字城市、災(zāi)害勘探等諸多領(lǐng)域,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也是如此,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,在種質(zhì)資源鑒定、作物表型分析、產(chǎn)量預(yù)測等方面,都有了廣泛的應(yīng)用。

近日,記者從南京農(nóng)業(yè)大學(xué)獲悉,該校前沿交叉研究院科研人員,通過數(shù)字技術(shù),把教學(xué)樓搬進(jìn)了元宇宙。

在今天,數(shù)字技術(shù)越來越普遍應(yīng)用到自動(dòng)駕駛、數(shù)字城市、災(zāi)害勘探等諸多領(lǐng)域,在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域也是如此,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,在種質(zhì)資源鑒定、作物表型分析、產(chǎn)量預(yù)測等方面,都有了廣泛的應(yīng)用。

10分鐘“復(fù)制粘貼”一棟樓

每秒發(fā)射約30萬個(gè)激光點(diǎn),依靠激光雷達(dá)技術(shù),南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院副教授金時(shí)超帶領(lǐng)的三維表型組研究團(tuán)隊(duì),通過約12億個(gè)點(diǎn)的定位和重現(xiàn),只用了10分鐘左右,就將南京農(nóng)業(yè)大學(xué)主樓“復(fù)制粘貼”進(jìn)電腦里。

金時(shí)超介紹,這座以點(diǎn)云的形式呈現(xiàn)的虛擬主樓模型與現(xiàn)實(shí)中的主樓僅有厘米/毫米級(jí)誤差?!八^點(diǎn)云,就是把現(xiàn)實(shí)生活中的幾何對(duì)象以點(diǎn)的形式進(jìn)行數(shù)字化表達(dá),每個(gè)點(diǎn)記錄了XYZ坐標(biāo)和顏色等信息。無數(shù)的點(diǎn)云勾勒出虛擬世界的主樓,大到樓宇的輪廓、主樓的石獅子,小到建筑物的門窗、磚石、甚至連建筑花紋等細(xì)節(jié),在3D模型中都清晰可見?!?/span>

“元宇宙”里也可育種 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)科研

數(shù)字化之后的南京農(nóng)業(yè)大學(xué)主樓。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)供圖

據(jù)了解,“復(fù)制粘貼”主樓時(shí)使用的激光掃描系統(tǒng),集成了高性能激光器、全景相機(jī)等多元傳感器。根據(jù)激光發(fā)射的往返時(shí)間和角度編碼信息,自動(dòng)計(jì)算出目標(biāo)的三維坐標(biāo)。同時(shí),通過點(diǎn)云影像匹配算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云的真彩色渲染,逼真還原現(xiàn)實(shí)世界。

這套技術(shù)并非只是為在虛擬世界重現(xiàn)一棟樓而設(shè)計(jì)的,事實(shí)上,這是該團(tuán)隊(duì)研發(fā)的最新農(nóng)業(yè)科研技術(shù)體系,可用于作物表型數(shù)據(jù)收集、分析等多種領(lǐng)域,為高科技育種提供最先進(jìn)的數(shù)字工具。

作物表型數(shù)據(jù)測量的“飛躍”

種子是農(nóng)業(yè)的“芯片”,既是保障國家糧食安全的戰(zhàn)略性資源,又是農(nóng)業(yè)科技原始創(chuàng)新與現(xiàn)代種業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)。開展優(yōu)質(zhì)種質(zhì)資源的鑒定、保護(hù)、利用是種業(yè)強(qiáng)大的戰(zhàn)略需求。作物表型是基因及環(huán)境因素相互作用共同形成的生物體綜合表現(xiàn),反映了植物基因圖譜的時(shí)序三維表達(dá)。因此,高通量、多維度、長時(shí)序的表型測量需求日益迫切。

金時(shí)超說,“作物表型數(shù)據(jù)的人工調(diào)查,不僅存在取樣代表性難以保障的問題,而且是傳統(tǒng)作物育種最費(fèi)時(shí)費(fèi)力的環(huán)節(jié)之一。千余個(gè)試驗(yàn)材料、每個(gè)材料3個(gè)小區(qū)、每個(gè)小區(qū)取3個(gè)以上樣本……即使是最簡單的株高測量,在田間測上一輪也需要大半天的時(shí)間?!弊魑锉硇偷母咄烤珳?zhǔn)鑒定是當(dāng)前限制突破性新品種培育的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。

用激光雷達(dá)等三維表型測量技術(shù),半個(gè)小時(shí)就能實(shí)現(xiàn)以上數(shù)據(jù)的自動(dòng)化采集。采集出的數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋到田間每一株作物,是生物統(tǒng)計(jì)中從抽樣估計(jì)到總體分析的研究范式的飛躍,將有效提高田間試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確度、精確度以及效率。更重要的是,數(shù)字化的三維表達(dá)有效保存了田間真實(shí)場景,為可重復(fù)的發(fā)掘新性狀提供了新視角。

“元宇宙”里也可育種 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)科研

“元宇宙”里也可育種 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)字技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)科研

數(shù)字技術(shù)在農(nóng)業(yè)科研中發(fā)揮著巨大的作用。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)供圖

機(jī)器像人一樣了解作物

在解決實(shí)際應(yīng)用需求過程中,三維表型組研究團(tuán)隊(duì)連續(xù)攻克了一系列難題,諸如作物表型研究的目標(biāo)定位、性狀提取、變化監(jiān)測和交叉應(yīng)用。五年多來,團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了單株檢測、器官分割和多尺度三維表型提取。在此過程中,“機(jī)器需要像人一樣知道作物的器官在哪里,才有可能像人一樣,分析各種性狀是什么,這離不開人工智能算法的訓(xùn)練。為了更好的促進(jìn)學(xué)科發(fā)展,我們也構(gòu)建了大量即將開放共享的數(shù)據(jù)集,”金時(shí)超說,這些關(guān)鍵算法和技術(shù)的創(chuàng)新,一定程度上提高了傳統(tǒng)人工調(diào)查的精度和效率,也為新性狀的發(fā)掘提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

除了更高效、更精確的提取已知性狀,三維表型組的新技術(shù)還有力支撐了新性狀的發(fā)掘。例如,金時(shí)超介紹,“我們最新的研究發(fā)現(xiàn),激光雷達(dá)測量的小麥冠層高度比人工測量的精度一致性和遺傳力更高,也反映了人工測量的不確定性。同時(shí),激光雷達(dá)等主動(dòng)遙感技術(shù)具備夜間觀測能力,這使得我們成功揭示了玉米表型晝夜變化的節(jié)律及其對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)”。得益于機(jī)器能不分晝夜的工作,作物夜間表型鑒定成為可能,為田間作物新性狀發(fā)掘和加速作物育種提供了新契機(jī)。

數(shù)字技術(shù)加速賦能農(nóng)業(yè)育種

據(jù)了解,該技術(shù)當(dāng)前已經(jīng)應(yīng)用于小麥、水稻、玉米和大豆團(tuán)隊(duì)的育種科研工作中。在小麥合作上,金時(shí)超介紹,“三維表型組研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了融合激光雷達(dá)和光譜等技術(shù)的量質(zhì)協(xié)同預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)了提前2個(gè)月左右的產(chǎn)量預(yù)測,在此基礎(chǔ)上,團(tuán)隊(duì)正在合作開展500份種質(zhì)資源的動(dòng)態(tài)表型鑒定和優(yōu)異種質(zhì)資源發(fā)掘利用工作?!?/span>

據(jù)介紹,在與水稻栽培團(tuán)隊(duì)合作中,三維表型組研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的三維光截獲模擬算法,揭示了直射光和散射光在冠層垂直分布的質(zhì)變規(guī)律及其對(duì)作物生產(chǎn)的潛在貢獻(xiàn),為揭示理想株型水稻品種提供了定量的評(píng)價(jià)方法。

在大豆育種工作中,采用激光雷達(dá)等表型技術(shù)對(duì)千余份大豆種質(zhì)的田間表型進(jìn)行了精準(zhǔn)評(píng)價(jià),構(gòu)建了大豆葉柄和冠層輪廓提取的新算法。

“這項(xiàng)新技術(shù),就像記錄人的胖瘦一樣,給我們記錄每一株大豆的株型緊湊程度提供了可能性,為耐密植大豆優(yōu)異種質(zhì)資源鑒定提供了新手段,目前正用于相關(guān)基因的定位?!苯饡r(shí)超團(tuán)隊(duì)的合作者、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)蓋鈞鎰院士課題組的張焦平副教授說。

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