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基于高光谱成像的小麦单株精细生殖期分类

发布时间：

2025-12-04

来源：

作者：

在植物转基因和基因组编辑领域，田间试验对预测生育期、产量和潜在非预期效应起着至关重要的作用。澳大利亚基因作物的田间试验受到严格监管，要求对开花时间进行准确预测。截至目前，单株小麦开花期的预测主要依赖于劳动密集的人工视野检查。

为了经济、有效、准确实现花前关键期（旗叶刚可见Z37、旗叶叶舌刚可见（Z39）以及旗叶叶鞘延长（Z41））自动预测及分类，作者结合了高光谱成像和机器学习方法，在温室捕获了单株小麦高光谱和RGB图像，并获取了高光谱反射率数据。

结果显示：①通过组合使用和系统比较三种光谱变换（标准正态变量、超色调或主成分分析），支持向量机表现出最高的稳定性和准确性，F1评分为0.832。②SNV变换在归一化反射率值和降低光谱变异性表现出稳健的性能，保持了较高的分类精度和较强的泛化能力。三种方法的综合效果优于任何单一变换。③特征选择显示，即使只有5个选定波长，分类仍然可以实现高于0.75的F1分数。此结果说明波长数量减少而没有显著损失性能。④Bootstrap进一步表明，当使用SNV转换的数据作为输入时，训练集是测试集双倍大小时就以获得0.8以上的F1值。

以上结果突出了转化丰富数据和优化特征选择对生育阶段准确分类的有效性。将高光谱成像与优化的特征选择和变换方法相结合能够减少田间试验中对劳动密集型监测的依赖，为田间试验实践保障生物安全提供了一种低成本的方法。

图1.彩色图像预处理的流程图

图2. 彩色图像分析的模型结构

图3. 温室高光谱图像预处理流程图

图4. 对在受控环境条件下收集的数据进行建模

图5. 特征提取模型可解释性的Grad-CAM热图可视化

图6. 高光谱数据SVM分析的F1分数结果。“org”、“hyp”、“snv”和“pca”分别表示原始反射率、超色调转换数据、SNV转换数据和PCA转换数据

图7.关键波长的分布。a.关键波长选自原始数据集；b.关键波长选自SNV变换数据

来源

Xie, Y., Roy, S.J., Schilling, R.K. et al. Hyperspectral-based classification of individual wheat plants into fine-scale reproductive stages. Plant Methods 21, 146 (2025). https://doi.org/10.1186/s13007-025-01459-5

编辑

JAYz

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