Development of a Wearable Sensor-PAM for Continuous Monitoring of Photosynthetic Dynamics
开发了可穿戴叶绿素荧光系统Sensor-PAM,实现叶片背面光合动态连续监测。
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沿着“光合表型”继续探索,共 1 条内容。
开发了可穿戴叶绿素荧光系统Sensor-PAM,实现叶片背面光合动态连续监测。
综述光合效率的遗传与环境决定因素及其互作对植物生长的影响。
构建数据驱动光调控决策框架,优化黄瓜幼苗光强与光谱以提升光合效率并降低能耗。
提出基于生存的能量框架,用能量存活因子解释植物颜色生成与稳定性。
对比五种卫星遥感GPP模型在温带落叶林的表现,揭示季节偏差规律。
用纵向叶绿素荧光表型分析小麦不同基因型,区分季节性趋势与环境响应。
通过田间试验和无人机高通量表型分析,研究水稻叶片结构在干旱下维持光合并增产的机制。
扩展PLANT-GPK框架,从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度,实现跨发育阶段表型分析。
针对中国西南油菜水氮利用效率低、智能水肥装备落地难的问题,基于两季田间试验(2 个灌溉水平 ×3 个施氮水平 + 雨养对照)耦合 EWM-TOPSIS 多准则评价模型。结果显示 W2F2 处理(100% ETc 灌溉 + 300 kg N/ha)在两季分别提升叶片光合速率 51.2% 和 50.8%,在 EWM-TOPSIS 综合评价中两季均居首(S1 季贴近度 0.742,S2 季 0.650),在产量、品质、资源利用与经济效益间达到最优平衡。研究为西南丘陵油菜智能水肥装备应用提供了基于作物生理响应的决策优化框架。