Автоматизированная обработка изображений может помочь в оценке сельскохозяйственных культур

Солнечный свет позволяет растениям осуществлять фотосинтез и производить урожай, который становится пищей, кормом, волокном и топливом.

Этот свет улавливается листьями. Более прямостоячие листья позволяют растениям использовать свет эффективнее и меньше затенять соседей, что позволяет агрономам размещать больше растений на поле. Углы наклона листьев также меняются при нехватке воды, что делает их полезным индикатором для сравнения реакции генетических линий на засуху.

К сожалению, измерение углов листьев — трудоёмкий и длительный процесс. Хотя автоматизированные системы существуют, большинство из них лучше всего работают в камерах, которые не воспроизводят полевые условия.

Джеймс Шнабл (James Schnable) из Университета Небраски и его коллеги разработали фреймворк для обработки изображений Leaf Angle eXtractor, который количественно определяет углы листьев по покадровой съёмке растений. Эксперименты с растениями кукурузы и сорго показали, что Leaf Angle eXtractor может обнаруживать минутные изменения отдельных листьев — даже на фотографиях среднего разрешения — которые соответствовали скручиванию, увяданию и другим распространённым признакам нехватки воды.

Этот фреймворк может ускорить и удешевить сравнение реакции генетических линий на водный стресс в теплицах, а также выявление сортов кукурузы и сорго с желаемыми углами наклона листьев. Команда заявила, что будущей целью станет улучшение способности системы различать отдельные растения в полевых условиях.