[{"data":1,"prerenderedAt":24},["ShallowReactive",2],{"news-0dbc7b96c86546f1902c74ac2ba98c01":3},{"author":4,"classification":5,"collectionnum":6,"content":7,"createTime":8,"effectivetime":9,"extra":5,"grantor":10,"granttime":9,"homepageimages":5,"id":11,"images":12,"images1":5,"images2":5,"isimmediate":13,"ispush":13,"isread":14,"link":5,"note":5,"orgId":5,"pushtime":9,"pushtype":13,"readnum":15,"sharenum":6,"showorder":16,"showwebsite":13,"source":17,"sourcelink":5,"status":18,"summary":19,"system":5,"thumbnail":20,"thumbnail1":5,"thumbnail2":5,"timer":21,"title":22,"types":23,"updateTime":9},"08b80d56a9174bda87efa07f278efe31","",0,"\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">某研究团队将于 5月份为一架小型空中无人机和两辆无人地面车辆安装上传感器，然后将其投放于种着数百种高粱的农田。这三架装有固定传感器的无人机在环绕整个农场转完一圈后，可以收集信息，希望构建一个 3D 农场，帮助研究家们精确定位出农场里每一株高粱生长势头好过预期的具体时间，为实现这一目标，植物育种家已花费了数年的时间。\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 0em;\">\u003Cimg src=\"https://api-tx2.hedadata.com/files/ueditor/image/20160509/1462755726766053512.png\" title=\"1462755726766053512.png\" alt=\"20160504093257795.png\"/>\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">和另一主要生物燃料（玉米）相比，高粱抗旱力更强，能在其他农作物无法存活的干旱炎热环境中生存。但是具体哪个品种是生物燃料的最好来源，目前还不得而知。这个研究团队的目标是尽可能多地测量出每一株高粱的物理性状——从高度和密度到光和作用下叶子的生长角度。\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">空中无人机是一架 25 磅重的无人直升机，装有激光雷达、可见像、热红外以及高光谱相机。每两周，这架微型直升机会花 20 分钟围绕这片 10 英亩的高粱地至少转一个来回，同时地面无人车辆也会至少进行一次巡逻，以此来对高粱进行测量以及在高粱的茎叶上安放微型传感器。\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">“我们的总体目标就是要大大提高高粱这一生物能源作物的产量，” Near Earth Autonomy 公司的高级机器人工程师 Paul Bartlett 表示。该项目的空中无人机传感系统就是这家公司做的。如果产量能够大幅增加，“那么高粱就能真正成为可持续生物能源的来源。”\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">在美国国内种植生物能源作物兼具环境和经济效益。高粱这一生物能源作物和传统的石油相比，所产生的温室气体排放量要。要想替代传统燃料，就必须大量增加高粱的产量，正因如此，美国能源部先进能源研究计划署 （ARPA-E） 为诸如 Bartlett 所做的这类项目投入了 3000 万美元，这类项目利用机器人和自动传感系统来收集作物的物理 “表现型”数据，速度上比以往的人工测量要快很多。\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">这正是植物遗传学研究中面临的主要难题，威斯康辛大学麦迪逊分校植物生理学家 Edgar Spalding 说到。得益于基因组测序，科学家们能够获得大量关于植物基因结构的数据，但是关于这些基因信息如何转换成植物生理机能（或表现型）的数据却很少。由于对表现型进行人工测定是一项耗时耗力且成本颇高的工作，因此科学家的研究范围受到了限制。\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">不过这一难题很快就能得到解决。通过与卡内基梅隆大学机器人研究所、唐纳德丹弗思植物科学中心和克莱姆森大学植物研究员的合作，Bartlett 所在的研究小组（ARPA-E 资助的 6 个研究小组的其中之一）争取在接下来 2 到 4年 内完成自动系统的开发，以此来收集大量精确的表现型数据、分析作物的生长情况以及开发些算法来选出适合再生产的最佳作物品种。圣路易斯丹弗思植物科学中心的研究组将利用这些小组所作的研究来创建一个开源的表现型数据集，供全球各地的科学家们使用。\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">通过无人机来研究植物表现型的这类项目将消除植物表现型研究中所遇到的瓶颈。Spalding 表示，但这些项目的实施需要植物研究家同数据分析专家通力合作。\u003C/p>\u003Cp style=\"text-indent: 2em;\">“我觉得一旦研究家们能够很好地运用这些飞行传感器，那他们就会意识到接下来要面临的就是计算这一艰巨任务了，” Spalding 说到。“这些数据的计算可不是在电脑桌面上就能完成的。”\u003C/p>","2016-05-09 09:02:31","2016-05-09 09:19:37","62af7da51b03434ba52744a5ee4a3f06","0dbc7b96c86546f1902c74ac2ba98c01","https://api-tx2.hedadata.com/files/news/20160509/7a315b15be91476cacd40bf242581c5e.png","1","0",14,99,"36氪","2","某研究团队将于 5月份为一架小型空中无人机和两辆无人地面车辆安装上传感器，然后将其投放于种着数百种高粱的农田。","\\files\\news\\20160509\\7a315b15be91476cacd40bf242581c5e.png","2000-01-01 00:00:00","无人机+农业：无人机如何促进生物燃料发展？","news",1790158175714]