数据集概述
本数据集为低成本高通量表型系统评估的配套分析脚本，包含图像处理、统计分析等相关文件，用于处理自动与手动获取的植物图像数据，生成表型指标并进行统计建模，支持植物表型系统的性能验证与数据解读。
文件详解
- 说明文档：
- README_SetupAndAnalyses.pdf：PDF格式，包含高通量表型系统搭建与图像数据分析的操作说明
- 代码文件：
- finalGreennessAnalyses.py：Python脚本，用于处理自动（HTP）与手动（DSLR）获取的图像，输出叶片大小与绿度数据
- ghGoProAndDSLR_toPublish2.R：R脚本，基于图像处理结果进行相关性分析、线性混合效应模型等推断统计
- 输入数据文件：
- labelTable.csv：CSV格式，用于重命名DSLR图像（含采集日期、实验条件等标签），是Python脚本处理DSLR图像的必要文件
- parAllBenches.csv：CSV格式，包含平均日光合有效辐射（solar DLI）数据，用于R脚本中的线性混合效应模型
- 输出数据文件：
- greennessGoProTable.txt：TXT格式，HTP图像的叶片大小与绿度数据（制表符分隔）
- greennessDSLRTable.txt：TXT格式，DSLR图像的叶片大小与绿度数据（制表符分隔）
适用场景
- 植物表型系统评估：验证低成本高通量表型系统的准确性与可靠性
- 植物表型数据分析：处理植物图像数据，提取叶片大小、绿度等表型指标
- 农业统计建模：通过相关性分析、线性混合效应模型探究环境因素（如光合有效辐射）对植物表型的影响
- 农业技术研究：支持植物表型高通量检测技术的开发与优化研究
