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30萬個激光點，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超帶領(lǐng)的三維表型組研究團(tuán)隊，通過約12億個點的定位和重現(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。
金時超介紹，這座以點云的形式呈現(xiàn)的虛擬主樓模型與現(xiàn)實中的主樓僅有厘米/毫米級誤差。“所謂點云，就是把現(xiàn)實生活中的幾何對象以點的形式進(jìn)行數(shù)字化表達(dá)，每個點記錄了XYZ坐標(biāo)和顏色等信息。無數(shù)的點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。”
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)射的往返時間和角度編碼信息，自動計算出目標(biāo)的三維坐標(biāo)。同時，通過點云影像匹配算法，實現(xiàn)對點云的真彩色渲染，逼真還原現(xiàn)實世界。
這套技術(shù)并非只是為在虛擬世界重現(xiàn)一棟樓而設(shè)計的，事實上，這是該團(tuán)隊研發(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序三維表達(dá)。因此，高通量、多維度、長時序的表型測量需求日益迫切。
金時超說，“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)作物育種最費時費力的環(huán)節(jié)之一。千余個試驗材料、每個材料3個小區(qū)、每個小區(qū)取3個以上樣本……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間。”作物表型的高通量精準(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)，半個小時就能實現(xiàn)以上數(shù)據(jù)的自動化采集。采集出的數(shù)據(jù)會覆蓋到田間每一株作物，是生物統(tǒng)計中從抽樣估計到總體分析的研究范式的飛躍，將有效提高田間試驗統(tǒng)計的準(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場景，為可重復(fù)的發(fā)掘新性狀提供了新視角。
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
在解決實際應(yīng)用需求過程中，三維表型組研究團(tuán)隊連續(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)隊實現(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，激光雷達(dá)等主動遙感技術(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)隊的育種科研工作中。在小麥合作上，金時超介紹，“三維表型組研究團(tuán)隊研發(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，實現(xiàn)了提前2個月左右的產(chǎn)量預(yù)測，在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊正在合作開展500份種質(zhì)資源的動態(tài)表型鑒定和優(yōu)異種質(zhì)資源發(fā)掘利用工作。”
據(jù)介紹，在與水稻栽培團(tuán)隊合作中，三維表型組研究團(tuán)隊開發(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價方法。
在大豆育種工作中，采用激光雷達(dá)等表型技術(shù)對千余份大豆種質(zhì)的田間表型進(jìn)行了精準(zhǔn)評價，構(gòu)建了大豆葉柄和冠層輪廓提取的新算法。
“這項新技術(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。”金時超團(tuán)隊的合作者、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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