Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2024 article

High-throughput UAV-based rice panicle detection and genetic mapping of heading-date-related traits

15Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Introduction: ) serves as a vital staple crop that feeds over half the world's population. Optimizing rice breeding for increasing grain yield is critical for global food security. Heading-date-related or Flowering-time-related traits, is a key factor determining yield potential. However, traditional manual phenotyping methods for these traits are time-consuming and labor-intensive. Method: Here we show that aerial imagery from unmanned aerial vehicles (UAVs), when combined with deep learning-based panicle detection, enables high-throughput phenotyping of heading-date-related traits. We systematically evaluated various state-of-the-art object detectors on rice panicle counting and identified YOLOv8-X as the optimal detector. Results: Applying YOLOv8-X to UAV time-series images of 294 rice recombinant inbred lines (RILs) allowed accurate quantification of six heading-date-related traits. Utilizing these phenotypes, we identified quantitative trait loci (QTL), including verified loci and novel loci, associated with heading date. Discussion: Our optimized UAV phenotyping and computer vision pipeline may facilitate scalable molecular identification of heading-date-related genes and guide enhancements in rice yield and adaptation.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
High-throughput UAV-based rice panicle detection and genetic mapping of heading-date-related traits
Date Crossref
06/03/2024
Éditeur
Frontiers Media SA
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Chinese Academy of Sciences Center for Excellence in Molecular Plant Sciences pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • National Center for Gene Research pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Center for Excellence in Molecular Plant Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Key Laboratory of Plant Design/National Key Laboratory of Plant Molecular Genetics National Center for Gene Research pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Institute of Plant Physiology and Ecology CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Center for Excellence in Molecular Plant Sciences — Chinese Academy of Sciences, National Center for Gene Research et Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, avec 3 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Smart Agriculture and AIRemote Sensing in AgricultureRice Cultivation and Yield Improvement

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.