植物光合作用活动调控方法及平台研发

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植物光合作用利用光能将二氧化碳转化为碳水化合物,碳水化合物占生物量与作物产量的90%。温室生产中提高光合作用效率是促进作物产量的重要方法,从而满足不断增长的粮食需求。合理的光合作用机理模型对基于植物生理需求的调控策略研究至关重要,但由于生物与环境变量的多样性,光合作用机理模型研究不成熟。目前缺乏能够快速验证这些模型在光合作用调控方面的基础软硬件设施,文献上很多光合作用机理模型往往局限于仿真阶段,其在光合作用调控方面的有效性没有得到验证与评估,影响农业智能化的进程。因此,研究并开发具有二次开发功能的开放式植物光合作用活动调控平台,允许用户灵活调用传感器及执行器,基于光合作用机理模型,通过用户擅长的编程语言,对光合作用电子传递链参数调控方法进行研究,并通过高精度的叶片表型获取方法进行植物生长状态评估,在科学研究与温室大棚生产领域中都有着重要的作用。围绕上述问题,本研究的主要工作如下。1.具有二次开发功能的光合作用活动调控平台研究与开发。当前用户无法便捷完成植物光合作用模型嵌入、光合作用活动调控试验与评估。针对上述问题,基于3层物联网架构,通过引入开放资源层,研究并开发具有二次开发功能的光合作用活动调控平台,为用户提供不同编程语言的API文件。研究并开发一套植物生长箱软硬件系统对平台进行验证,使用户能利用API文件进行数据获取与控制。结果表明,通过光合作用活动调控平台与生长箱系统的研究与开发,可以为用户提供便捷的传感器、执行器及数据访问与调控方式,为光合作用活动调控方法的应用提供基础平台。2.光合作用评估中高精度植物叶片实例分割模型研究。叶片遮挡重叠、边缘模糊与幼叶过小,导致叶片实例分割不准确,从而影响平台中叶片表型信息的测量准确性与光合作用调控效果的评估。针对上述问题,在Mask R-CNN模型的基础上,利用级联模块进行提案框选取,以提高重叠叶片的检测效果;引入注意力机制对分割分支进行改进,以提高对叶片边缘的分割能力;通过多尺度测试技术,以对提高幼叶的分割准确性。结果表明,对于CVPPP数据集,改进后的模型分割准确性评价指标对称最佳Dice得分(SBD)为89.7%,相比于现有文献结果高了1.7个百分点。基于叶片实例分割的结果,对叶片面积与周长表型参数获取方法进行研究,作为平台重要功能之一,为植物生长状态提供高精度评估以判断光合作用活动调控的效果。3.基于植物生理需求的光合作用活动调控方法研究。针对当前植物生长调控策略与光合作用电子传递链脱离的弊端,选取拟南芥作为研究对象,利用研究开发的生长箱系统并通过试验对实际场景中调控方法进行研究。设计稳态荧光跟踪调控试验,解决当前荧光调控策略不足的问题。设计光合作用电子传递链AQ-跟踪调控试验,利用光合作用机理模型与扩展卡尔曼滤波状态估计策略,基于实时测量的叶绿素荧光与PID控制策略,实现光合作用活动中光合作用电子传递链不可测量参数的调控,将光合作用模型应用于实际环境中进行检验与调控。上述试验结果说明了研究与开发的平台与生长箱系统的有效性。本研究成果可以为快速发展的光合作用模型效果检验提供软硬件支撑,为光合作用电子传递链参数调控试验的应用与评估提供理论与方法,为将来智能调控光合效率以提高作物品质与产量提供了依据。
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