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植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)

具體成交價以合同協(xié)議為準(zhǔn)
  • 公司名稱 北京杰睿生物科技有限公司
  • 品牌 其他品牌
  • 型號
  • 產(chǎn)地
  • 廠商性質(zhì) 生產(chǎn)廠家
  • 更新時間 2024/6/11 10:30:14
  • 訪問次數(shù) 2398
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植物氣孔原位監(jiān)測

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北京杰睿生物科技有限公司是一家專業(yè)致力于生命科學(xué)和農(nóng)學(xué)研究領(lǐng)域*科研儀器推廣、配套耗材供應(yīng)及前沿技術(shù)咨詢服務(wù)的公司。公司主推科研儀器涵蓋植物生理、植物生態(tài)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、環(huán)境生態(tài)、生物醫(yī)學(xué)等科學(xué)領(lǐng)域,積極為國內(nèi)用戶提供儀器安裝調(diào)試、耗材推薦、技術(shù)咨詢、方案設(shè)計、客戶化系統(tǒng)集成、儀器設(shè)備調(diào)試安裝等各類優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

多功能植物測量儀,手持式植物光譜測量儀,多光譜相機,貼片式日射計

產(chǎn)地類別 國產(chǎn) 價格區(qū)間 5萬-10萬
應(yīng)用領(lǐng)域 農(nóng)林牧漁

植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)介紹:

1.1說明及用途

氣孔是植物蒸騰時水分從體內(nèi)排到體外的主要出口,也是光合及呼吸作用與外界氣體交換的主要通道,影響植物的光合、呼吸及蒸騰等過程,影響著全球的碳水循環(huán)。


植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)


植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)是一款用于活體植物氣孔動態(tài)表型監(jiān)測的設(shè)備,具有實時成像、同步分析、操作便捷等特點,可實現(xiàn)24小時晝夜不間斷的氣孔行為觀測與實時圖像解析,為微觀視野下的植物氣孔響應(yīng)干旱等逆境脅迫的表型分析提供了低成本、全自動、高通量的活體無損檢測方案。系統(tǒng)以現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ),耦合多機位氣孔連續(xù)監(jiān)測終端,開發(fā)深度學(xué)習(xí)圖像分析算法,可實現(xiàn)大規(guī)模、多物種的氣孔監(jiān)測終端的集群部署。


植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)


1.2技術(shù)特點:

植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)功率:40W;

重量:5Kg;

顯微鏡尺寸:長12cm,寬3.6cm;

工作溫度:-10℃~40℃;

相對濕度:40%~80%無凝結(jié);

采樣頻率:5~30幀/秒;

作業(yè)范圍:單葉尺度;

數(shù)據(jù)格式:AVI、MP4等格式;

分辨率:1600×1200, 1280×1024dpi;

可監(jiān)測物種:小麥、水稻、玉米、棉花和油菜等作物;銀杏、梧桐、桃樹等林木。


植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)


分析指標(biāo):

植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)



植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)


1.3客戶案例

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)小麥耐漬栽培試驗田氣孔觀測集群


植物氣孔原位動態(tài)表型監(jiān)測系統(tǒng)


設(shè)備涉及文章:

1. 孫壯壯,姜東*,蔡劍,王笑,周琴,黃梅,戴廷波,曹衛(wèi)星. 單子葉作物葉片氣孔自動識別與計數(shù)技術(shù)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2019. 35(23).

2. Zhuangzhuang Sun, Yunlin Song, Qing Li, Jian Cai, Qin Zhou, Mei Huang,  Dong Jiang*. An integrated method for tracking and monitoring stomata dynamics from microscope videos . Plant Phenomics, 2021, 9835961.

3. In situ determination of stomatal dynamic behavior in wheat elucidates drought priming mechanisms,Under review.

4. Revealing circadian rhythm of stomatal movement based on video data in situ and deep learning in wheat ((Triticum aestivum L.),Preparation.






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