TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP HỌC SÂU VÀ KỸ THUẬT HÌNH ẢNH TRONG ĐÁNH GIÁ SINH TRƯỞNG THỰC VẬT

Tóm tắt

Nghiên cứu này đánh giá các ứng dụng của học sâu và chụp ảnh đa bước sóng trong việc giám sát
sinh trưởng thực vật. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ chọn tạo giống khiến việc tích hợp các
nền tảng phân tích kiểu hình thông lượng cao sử dụng ảnh là bước tiến quan trọng để nghiên cứu các
đặc tính phức tạp của thực vật. Học sâu với khả năng phân loại hình ảnh hiệu quả vẫn gặp thách thức
trong đánh giá sinh trưởng thực vật như yêu cầu dữ liệu được gán nhãn lớn và khả năng xử lý thông tin
không gian - thời gian. Bài viết đề cập nhu cầu phát triển phần mềm và kỹ thuật mới để cải thiện khả
năng phân tích dữ liệu hướng tới kết quả phù hợp với mô hình sinh lý thực vật. Sự phát triển của học
sâu và kỹ thuật hình ảnh hứa hẹn về việc cung cấp thông tin chi tiết hơn về kiểu hình thực vật, tăng tốc
độ phân tích và cải thiện hiểu biết về sự phát triển thực vật trong môi trường đa dạng. Nghiên cứu này
không chỉ tổng quan về hai lĩnh vực trên với những công bố cập nhật đến thời điểm hiện tại mà còn đưa
ra nhận định về nhu cầu phát triển công nghệ và đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai.