From Image Series to Resilient Soybean Genotypes: Transformer-Based Canopy Cover Extraction and Weather-Informed Nonlinear Modeling

Abstract

Green canopy cover dynamics extracted from high-throughput RGB imagery via automated labeled segmentation enabled nonlinear modeling that accounted for short-term weather variation, explaining up to 56% of protein yield variation in 150 soybean genotypes across ten seasons and enabling prediction in new environments as well as identification of tolerant genotypes.

Plant phenotyping relevance

高スループットRGB画像から自動セグメンテーションでキャノピー被覆率を抽出する手法が研究の中心であり、気象変動を考慮したモデル化と新環境での予測まで行っているため、植物表現型手法として採用。

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