Sensors and daTA tRaininG towards high-performance Agri-food sysTEms

Leistungen

Project Quality Handbook

First version of the Project Quality Handbook updated regularly at every General Assembly meeting

Evolution of the publications in high impact journals in relevant research fields

Evolution of the publications in high impact journals in the relevant research fields

Guidelines and best practices for adoption of sensors and phenotyping

Document on Guidelines and best practices for adoption of sensors and phenotyping

Communication plan, toolkit and STARGATE website

Communication plan toolkit and STARGATE website

Dissemination Plan and Stakeholder Engagement

Stakeholder Engagement Plan including a map of stakeholders

Open Data Strategy

Plan detailing strategy for open data and for implementation of the ODRP in STARGATE

Veröffentlichungen

High-throughput plant phenotyping: a role for metabolomics?

Autoren: Robert D.Hall, John C.D’Auria, Antonio C.Silva Ferreira, YvesGibon, Dariusz Kruszka, PuneetMishra, Rickvan de Zedde
Veröffentlicht in: Trends in Plants Science, 2022, ISSN 1360-1385
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.tplants.2022.02.001

PhenoTrack3D: an automatic high-throughput phenotyping pipeline to track maize organs over time

Autoren: Benoit Daviet, Romain Fernandez, Llorenç Cabrera-Bosquet, Christophe Pradal, Christian Fournier
Veröffentlicht in: Plant Methods, Ausgabe 18, 2022, ISSN 1746-4811
Herausgeber: BioMed Central
DOI: 10.1186/s13007-022-00961-4

Implementation of theoretical non-photochemical quenching (NPQ(T)) to investigate NPQ of chickpea under drought stress with High-throughput Phenotyping

Autoren: Madita Lauterberg, Henning Tschiersch, Yusheng Zhao, Markus Kuhlmann, Ingo Mücke, Roberto Papa, Elena Bitocchi, Kerstin Neumann
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Ausgabe 14, 2024, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-024-63372-6

Precision phenotyping across the life cycle to validate and decipher drought-adaptive QTLs of wild emmer wheat (Triticum turgidum ssp. dicoccoides) introduced into elite wheat varieties

Autoren: Madita Lauterberg, Yehoshua Saranga, Mathieu Deblieck, Christian Klukas, Tamar Krugman, Dragan Perovic, Frank Ordon, Andreas Graner, Kerstin Neumann
Veröffentlicht in: Frontiers in Plant Science, Ausgabe 13, 2022, ISSN 1664-462X
Herausgeber: Frontiers Media S. A.
DOI: 10.3389/fpls.2022.965287

Automated and non-destructive estimation of soluble solid content of tomatoes on the plant under variable light conditions

Autoren: Jos Ruizendaal, Gerrit Polder, Gert Kootstra
Veröffentlicht in: Biosystems Engineering, Ausgabe 242, 2024, Seite(n) 80-90, ISSN 1537-5110
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2024.04.008

Sága, a Deep Learning Spectral Analysis Tool for Fungal Detection in Grains—A Case Study to Detect Fusarium in Winter Wheat

Autoren: Xinxin Wang, Gerrit Polder, Marlous Focker, Cheng Liu
Veröffentlicht in: Toxins, Ausgabe 16, 2024, Seite(n) 354, ISSN 2072-6651
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/toxins16080354

Engaging Precision Phenotyping to Scrutinize Vegetative Drought Tolerance and Recovery in Chickpea Plant Genetic Resources

Autoren: Madita Lauterberg, Henning Tschiersch, Roberto Papa, Elena Bitocchi, Kerstin Neumann
Veröffentlicht in: Plants, Ausgabe 12, 2023, Seite(n) 2866, ISSN 2223-7747
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.3390/plants12152866

QAVAN: Query-answering approach for actionable numerical relationships over Knowledge Graphs

Autoren: Felipe Vargas-Rojas, Llorenç Cabrera-Bosquet, Danai Symeonidou
Veröffentlicht in: Knowledge-Based Systems, Ausgabe 284, 2024, Seite(n) 111252, ISSN 0950-7051
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.knosys.2023.111252

Recent developments and potential of robotics in plant eco-phenotyping

Autoren: Lili Yao, Rick van de Zedde, George Kowalchuk
Veröffentlicht in: Emerging Topics in Life Sciences, Ausgabe 5, 2023, Seite(n) 289-300, ISSN 2397-8554
Herausgeber: Portland Press Limited on behalf of the Biochemical Society and the Royal Society of Biology
DOI: 10.1042/etls20200275

Autoencoder-based 3D representation learning for industrial seedling abnormality detection

Autoren: Hendrik A.C. de Villiers, Gerwoud Otten, Aneesh Chauhan, Lydia Meesters
Veröffentlicht in: Computers and Electronics in Agriculture, Ausgabe 206, 2023, Seite(n) 107619, ISSN 0168-1699
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.compag.2023.107619

Ripening dynamics revisited: an automated method to track the development of asynchronous berries on time-lapse images

Autoren: Benoit Daviet, Christian Fournier, Llorenç Cabrera-Bosquet, Thierry Simonneau, Maxence Cafier, Charles Romieu
Veröffentlicht in: Plant Methods, Ausgabe 19, 2023, ISSN 1746-4811
Herausgeber: BioMed Central
DOI: 10.1186/s13007-023-01125-8

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