逆境模擬及植物生長監測平臺是一套高通量，以多維度傳感器和人工智能算法為基礎的高精度環境監測與表型鑒定系統，可以完成整個植物生長周期中不同環境下的植物生長關鍵表型因子的測量。連續獲取環境監測數據。并基于人工智能算法對獲取的多維度數據開展深度挖掘。

平臺組成

智能化栽培單元+流水線自動化傳送單元+多維傳感融合圖像成像單元+邊緣計算與解析單元+數據管理單元

1) 智能化栽培單元

環境因子監測：利用土壤類、氣象類傳感器，連續監控土壤水份、土壤溫度溫度、土壤鹽分、土壤PH、土壤氧氣、空氣溫濕度、二氧化碳濃度等；

智能化灌溉：可支持自定義設置周期性水肥計劃，實現對灌溉、施肥的定時、定量控制，可實施水分、養分、鹽分等因子的定向投放，模擬干旱、高鹽堿等逆境環境。

2) 流水線自動化傳送單元：

自動化傳送：利用自動化控制系統，可自動將植株從智能化栽培區域傳送至成像暗室；

自動定位并識別：利用RFID射頻標簽對每一盆植株進行身份信息識別，植株移動到目標位置時自動進行關聯，并自動記錄對應設備的采集數據；

選配稱重模塊：樣品傳送過程中高精度傳感器實現對重量的測定。

3) 多維傳感融合圖像成像單元：

單箱體多成像單元一體化集成，成像暗室尺寸支持定制?？蛇x配可見光二維、可見光三維、高光譜等獨立成像模塊。高效實現對作物植株的高通量、多維度、自動化實時采集。

可見光二維成像單元：獲取植株側視可見光圖像，并利用人工智能算法分析獲取株高、葉頂點數、投影面積等形態參數，黃色投影面積、綠色投影面積等顏色參數，以及平滑度等紋理參數，用于植株株型與健康狀態相關表型分析。

可見光三維成像單元：基于算法重構高精度植物模型，基于模型獲取植物冠層覆蓋率、冠幅、生物量等參數，用于生物量變化與長勢分析。

高光譜成像單元：基于植物光譜反射信息，可實現植物各部分光譜特征曲線的計算，以及光譜指數如NDVI、GVI等三十個常用植被指數的獲取，葉綠素含量、冠層氮含量等生物學參數的分析，用于解析植物組分含量變化、營養狀況以及病害發生情況。

4) 邊緣計算與解析單元：

系統采用全自研算法進行可見光圖像與光譜圖像解析，可重構植株高精度三維模型，對形態參數、顏色參數，生物量等進行測定，并生成光譜反射曲線，自動計算多種常見植被指數、葉綠素含量、氮含量等農學生物學指標?？筛鶕蛻粜枨螅髂K支持設計定制關聯模型，對特定類型脅迫響應程度或病害等級進行具體分析。

5) 數據管理單元：

系統配備專業分析軟件，支持通過自建實驗工程進行數據管理，可按不同成像單元進行數據查看、分析和導出，便于根據不同的實驗課題進行整個實驗周期數據管理。

應用方向

集成可見光二維、三維、高光譜多類型成像單元，采用全自研算法進行可見光圖像與光譜圖像解析，可重構植株高精度三維模型，對形態參數、顏色參數，生物量等進行測定，并生成光譜反射曲線，自動計算多種常見植被指數、葉綠素含量、氮含量等農學生物學指標。

可應用于植物形態分析（篩選突變株、逆境處理下篩選抗逆種質）、植物長勢分析（分析突變體或特殊處理條件下植物生長狀態變化）、植物營養狀況分析（營養高效種質/突變體篩選、水肥利用率分析）、植物病害識別（感病處理下篩選抗病種質）、植物葉綠素含量分析（植物生長狀態表征、抗性種質篩選）；可根據客戶需求，各模塊支持設計定制關聯模型，對特定類型脅迫響應程度或病害等級進行具體分析。