背景：茶樹，作為一種至關重要的經(jīng)濟作物，其種植卻時常受到惡劣天氣條件的困擾，導致茶苗生長緩慢且成本顯著增加，從而限制了茶樹良種的產(chǎn)業(yè)化進程。在茶樹育種中，扦插苗的新梢和根系的生物量作為衡量其生長發(fā)育的關鍵指標，其準確且快速的監(jiān)測對于提高茶苗成活率至關重要。然而，傳統(tǒng)的茶樹扦插苗生物量分析方法主要依賴于人工測量，不僅費時費力，而且效率低下。幸運的是，隨著高通量表型技術的興起，我們能夠從圖像數(shù)據(jù)中快速提取出有用的表型特征。相較于傳統(tǒng)方法，高通量系統(tǒng)具有更高的效率、準確性和無損性，能夠更精準地呈現(xiàn)我們感興趣的植物特征。

實驗設計：利用高光譜成像設備（Gaia field Pro-V10, Dualix Spectral Imaging）采集整個育苗時期的茶樹扦插苗的光譜數(shù)據(jù)。采集系統(tǒng)的外部由一個黑色的暗箱封閉。此外，高光譜相機捕獲的圖像的光譜范圍在可見-近紅外波段(391-1010 nm)有1101 ×960像素，可以測量360波段的光譜反射率。為了減輕扦插苗生長后期葉片重疊的影響，對扦插苗的冠層進行了檢查，將被遮擋的成熟葉片和嫩枝移至視場。

結(jié)論：首先，利用Mask R-CNN網(wǎng)絡提取新梢和母葉的光譜反射率，其次，利用多元散射校正（MSC）、一階導數(shù)（1-D）和平滑濾波（S-G）算法對采集的原始高光譜數(shù)據(jù)進行預處理，并利用無信息變量消除（UVE）和競爭性自適應重加權（SPA）算法篩選預處理后高光譜數(shù)據(jù)的特征波段。最后，提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡-門控循環(huán)網(wǎng)絡（CNN-GRU）網(wǎng)絡用于估計扦插苗新梢和根系的生物量，并且與支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、偏最小二乘法（PLS）三種機器學習方法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）兩種深度學習方法進行比較。

圖1 顯示了圖像采集和流程圖的組合。(a)圖像采集(b)數(shù)據(jù)處理流程圖

為了去除原始光譜數(shù)據(jù)的基線漂移、噪聲等信息，建立穩(wěn)定、可靠的定量分析模型，我們結(jié)合S-G、MSC和1-D對光譜數(shù)據(jù)進行預處理。原始平均反射率光譜圖和預處理后光譜曲線如圖2所示。預處理后，可以清晰地觀察到光譜的吸收峰和反射谷更加突出，提高了光譜的靈敏度。

圖2 原始光譜與預處理后的光譜

為了消除無關波段對模型精度的影響，我們使用UVE和SPA算法選擇特征波段，如圖3所示。

 圖3 特征波段的分布

最后基于選取的特征波段，利用新梢和母葉光譜結(jié)合CNN-GRU 、SVM、RF、PLS、CNN、LSTM建立新梢和根系生物量的定量預測模型（圖4）。在新梢生物量的預測模型中，新梢光譜+ UVE + CNN-GRU模型的精度最高（RP²=0.90，RMSEP=0.12，RPD=2.43）；在根系生物量的預測模型中，母葉光譜+ SPA+LSTM模型的精度最高（RP²=0.65，RMSEP=0.05，RPD=1.67）。

 圖4 模型的預測值和實際值的散點圖。(a)新梢光譜+ UVE + CNN-GRU;(b)母葉光譜+ UVE + CNN-GRU;(c)新梢光譜+ SPA + CNN;(d)母葉光譜+ SPA + LSTM。

本研究中高光譜成像技術和多種算法相結(jié)合建立的模型具有準確的預測結(jié)果，可用于監(jiān)測茶樹扦插苗新梢和分析生物量。這不僅為高效篩選茶葉優(yōu)良品種提供了新的數(shù)據(jù)來源和技術手段，而且提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用率。

作者簡介：毛藝霖，青島農(nóng)業(yè)大學，研究生

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