基于阵列式ESP32-CAM的番茄根系表型原位测量方法

为原位采集番茄根系图像，解决番茄根系表型原位测量问题，该研究提出一种基于阵列式ESP32-CAM的番茄根系表型原位测量方法。通过4×4阵列式ESP32-CAM结合OV2640镜头模组实现土壤中根系图像原位自动化无线采集，并采用张正友标定法实现相机标定和畸变校正，利用尺度不变特征转换和最邻近分类的特征检测匹配算法实现图像配准，基于离线标定方法获取相机间变换矩阵实现根系图像拼接；通过引入多头自注意力机制改进U型卷积神经网络（Uarchitecture convolutional networks,U-Net）模型对根系图像进行语义分割，采用形态学处理和骨架提取测量根系长度、面积、平均直径、根深和根宽。研究结果表明：相机阵列图像的拼接迭代均方根误差小于1.11 mm，全局拼接图像的拼接融合质量评分大于0.85；改进后的U-Net模型应用于番茄根系分割的精度、召回率、交并比和F1值分别为86.06%、78.98%、71.41%和82.37%，相比于原始U-Net模型分别提高了18.97、13.21、21.67和16.30个百分点；与人工测量值相比，根系的面积、长度、平均直径、根深和根宽的平均绝...     

番茄辣椒微型根系形态原位采集系统设计与实现

为实时获取浅根系作物的根系生长形态,设计了一种可用于多点测量的微型根系形态实时原位采集系统。系统主要由微型摄像头和光学放大元件等组成(体积1.5cm3),采集的图像通过无线模块发送至终端。采用基于区域生长的根系图像分析方法,以腐蚀图像为出发点,膨胀图像为终止点,结合相似性准则进行区域生长、区域标记和区域保留,来滤除土壤孔隙和杂质等对图像产生的干扰,从而提取根系轮廓,并通过图像形态学计算得到根长密度、根系平均直径等形态参数。以此系统采集樱桃番茄、辣椒根系形态参数,试验结果表明,根系长度测定值的绝对误差不超过1.5 mm,相对误差不超过5.3%;根系平均直径绝对误差不超过0.09 mm,相对误差不超过6.7%。与土壤采样法测定值相比,在0～10、10～20、20～30和30～40 cm 4个土壤层内2种测定方法根系平均直径决定系数R20.87(P0.01),根长密度在30 cm深度以内的土壤层决定系数R20.81(P0.01)。证明本文设计的微型根系形态实时原位采集系统具有较高的准确性,可用于浅根系作物形态的多点观测。     

基于深度学习多源数据融合的生菜表型参数估算方法

生菜外部表型参数的无损、高精度估算对全天候生长监测意义重大。为提高生菜表型参数估算模型泛化性能,以基质培生菜为研究对象,提出了基于深度学习的融合二维RGB图像和深度（Depth）图像的生菜表型参数（湿质量、干质量、株高、直径、叶面积）高精度估算方法。采集4个生菜品种生长全过程的表型参数数据集,包含RGB图像、深度图像和人工测量的表型参数,共388个样本。对RGB图像和深度图像进行背景分割和数据归一化,输入构建的深度学习多源数据融合模型对5种表型参数进行同步回归训练。试验表明,该研究方法对5种表型参数的估算决定系数均高于0.94,平均绝对百分比误差均低于8%,而传统特征提取+机器学习方法对部分表型参数估算的平均绝对百分比误差高达13%以上,表明该研究估算方法具有较高的精度。消融试验表明融合RGB和深度图像的深度学习模型优于仅使用单源图像的模型,尤其在株高、直径和叶面积的估算上。对生菜不同品种和不同生长阶段的估算结果表明该模型适用于不同颜色、形状的生菜品种,亦对不同生长阶段、不同植株大小的生菜具有一定的适应性。因此,该研究提出的基于深度学习多源数据融合模型的生菜表型参数估算方法性能优异,对设施蔬菜生长监测和产量预估有重要的应用价值。     

基于OpenCV的大豆籽粒多表型参数获取算法

大豆籽粒的表型参数获取对大豆育种具有重要的作用。现有的深度学习算法获取的大豆籽粒表型性状较少，且识别表型的神经网络模型训练成本高。本研究基于OpenCV图像处理库，提出了一种提取大豆籽粒多表型参数的算法，从大豆图像中一次性获取籽粒的多种表型性状参数，同时能识别大豆的优劣品质。将每个待测大豆单株的所有籽粒拍成一张图像，首先对大豆籽粒图像进行二值化、去噪等预处理，然后采用分水岭算法和改进的目标分割算法提取图像中的大豆籽粒轮廓。根据大豆籽粒的轮廓信息，调用OpenCV图像处理函数计算大豆籽粒的个数、长轴长度、短轴长度、面积、周长等多个表型性状参数。引入圆形度识别残缺大豆籽粒，使用RGB阈值判断识别病变大豆籽粒。测试结果表明，采用本文算法计算的颗粒总数识别率为98.4%，大豆籽粒正确识别率为95.2%，破损大豆和病变大豆的识别率分别为91.25%和88.94%，籽粒的长轴长度与短轴长度的测量精度分别为96.8%、95.8%；引入多进程并行计算，该算法的 处理215张图片时间为248.9 s，相对于单进程计算缩短了约2/3，实现了低成本高通量的高精度大豆籽粒多表型性状参数的自动获取，为大豆籽粒自动化考种提供有效的处理方法。     

基于玉米根系图像的表型指标获取方法

为了快速获取玉米根系表型指标,该研究提出一种基于图像的高通量解决方案。系统整合一套简易可靠的根系图像获取硬件和自动化根系图像处理算法,首先在固定背景下获取玉米根系图像,通过标定物检出、背景分割算法得到根系目标前景图像,识别根系起始点并剪除冗余部分得到根系感兴趣区域后计算颜色、形状、空间分布3大类29个表型指标。应用该系统获取135个玉米自交系材料吐丝期根系图像和表型数据,其中根系分支角度指标与人工测量值回归分析的决定系数为0.85,验证了系统的精度和准确性。采用非监督聚类方法对135个自交系材料根系表型指标分类,获得3种根系形态类型,通过剖面图分析了各指标在分类中的作用以及不同类型根系的主要表型差异。该方法能够快速获取多个玉米根系表型指标,满足了大规模种质资源鉴定和商业化育种对表型数据的需求。     

探地雷达树木根系定位与直径估算

针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。     

基于图像熵信息的玉米种子纯度高光谱图像识别

种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题。首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400～1000nm波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类。分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别。     

离散小波变换和BP神经网络识别玉米种子纯度

摘要：为快速有效地识别玉米种子纯度,针对玉米种子图像特征,对其图像处理方法和分类算法进行研究,提出一种基于离散小波变换和BP神经网络玉米种子纯度识别算法。该方法首先提取玉米种子冠部核心区域的RGB颜色模型特征参数,然后对三个色彩分量分别进行二层离散小波变换,提取各频带区域均值作为BP神经网络的输入样本,玉米种子的纯度分类作为神经网络的输出样本。实验结果表明该方法可准确识别玉米纯度并分类,正确识别率达94.5%。     

基于离散余弦变换和区域生长的白粉虱图像分割算法

图像分割是病虫害自动识别的难点之一,目前大多基于颜色、纹理等信息采用阈值法或聚类法进行分割,简单,易实现,但分割精度较低。该文针对田间开放环境中,不能用颜色、纹理特征有效分割病虫害图像的问题,引入离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),提出用清晰度对病虫害图像进行分割,以提高分割精度。DCT的低频信号表示图像轮廓,高频信号表示图像细节,对于病虫害图像,焦点通常聚集在目标区域,该文提出截断DCT高频信号,再与原图做差的方法以区分清晰部分和模糊部分,然后结合病虫图像局部聚合度较高的特性,利用区域生长方法提取完整目标。采用该算法对白粉虱图像进行分割测试,并与阈值法和GMM方法比较:分割结果中,目标的一致性和边缘的清晰度明显好于阈值法和GMM方法,平均正确分类率为98.49%,分别较R,B,Y空间中阈值法和Y空间中GMM方法分类正确率高2.96%、3.28%、3.24%和9.65%,差异达到显著水平。基于DCT和区域生长的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病虫害区域从自然环境中采集的叶片中分离,可用于分割白粉虱图像。     

外源谷胱甘肽对嫁接黄瓜砧穗种子萌发过程中自毒胁迫的缓解效应

为探讨外源谷胱甘肽(GSH)对自毒作用的缓解效果和生理作用机制,以连作嫁接黄瓜根际土壤浸提液模拟自毒胁迫,在100g·L~(-1)浓度土壤浸提液中分别添加0、25、50、100、200 mg·L~(-1)GSH,进行黄瓜、南瓜种子萌发试验,分别测定发芽率、主根长度、根系表面积、根尖数、α-淀粉酶活性、淀粉酶总活性和脯氨酸含量等指标。结果表明,土壤浸提液处理后,黄瓜和南瓜种子的发芽率、发芽指数、活力指数、主根长度、根尖数、根系表面积、α-淀粉酶活性、淀粉酶总活性得到显著抑制,脯氨酸含量升高。在自毒作用下,外施不同浓度GSH,可不同程度地提高种子发芽率、发芽指数、活力指数、主根长度、根系表面积、α-淀粉酶活性、淀粉酶总活性,降低脯氨酸含量。土壤浸提液能对黄瓜、南瓜种子产生自毒作用,添加外源GSH能诱导黄瓜和南瓜种子内淀粉酶活性增强,有效缓解自毒作用对黄瓜、南瓜种子萌发和幼苗生长的抑制作用,并且以100 mg·L~(-1)GSH缓解效果最显著。本研究结果为制定缓解嫁接黄瓜连作障碍措施提供了理论依据。     

不同耐密性玉米品种的根系生长及其对种植密度的响应

根系形态和分布对土壤中养分和水分的吸收有重要影响。增加耐密性是现代玉米（Zea may L.）育种的主要方向,而耐密性与根系的关系尚了解不多。本文以70年代主推的2个不耐密型品种（中单2号与丹玉13）和2个当代耐密型现代品种（先玉335和郑单958）为材料,将田间试验和室内水培试验相结合,在3个密度水平下,研究了不同耐密性玉米品种的根系差异及其对种植密度的响应。结果表明,目前推广的耐密型品种的根系要小于不耐密的老品种。不同耐密性品种之间的差异主要表现在040 cm。随着密度的增加,根显著变小、变细。密度主要降低020 cm土层中的根系生长,对深层根系影响较小。先玉335和中单2的根系长度对密度的反应较弱,郑单958和丹玉13较强。这说明先玉335主要依靠其小根系适应高密度,而郑单958既依靠较小的根系,同时依靠较高的根系反应性适应高密度。     

多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别

为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统。针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率。对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上。研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率。     

超高产夏玉米根系时空分布特性

比较不同产量水平夏玉米品种根系时空分布的差异,探讨超高产夏玉米品种的根系时空分布特性,为制定高产栽培管理措施提供依据。以超高产夏玉米品种登海661（DH661）为试材,普通品种郑单958（ZD958）为对照,在大田条件下采用土壤剖面取样方法研究了超高产夏玉米DH661与ZD958根系时空分布的差异。在整个生育时期,超高产夏玉米DH661根系干重、根系TTC还原强度、根系TTC还原总量、根系总吸收面积及活跃吸收面积均显著高于ZD958（P0.05）,且抽雄后DH661根系干重、吸收面积及活跃吸收面积在60200 cm土壤深层中所占比例显著高于ZD958（P0.05）,表明DH661的根系在土壤深层分布多,与土壤接触的有效面积大,生育后期仍保持较高的根系活力,对养分的吸收转运能力强。超高产夏玉米DH661具有发达的根系,且土壤深层根系数量多,根系活力高,有利于吸收深层土壤中较多的水分和养分。与土壤接触的有效面积大,对养分吸收转运能力强,有利于根系获得较多的营养物质,促进地上部光合性能的提高,为地上部籽粒的充实提供保障。     

不同生育期水分胁迫对夏玉米叶片光合生理特性的影响

以苏玉20和郑单958为材料,采用盆栽控水试验,设置干旱、水涝和对照3个处理,研究不同水分胁迫条件对两个夏玉米品种关键生育期（拔节期和抽雄期）光合生理特性的影响。结果表明：（1）干旱和水涝均会降低夏玉米的叶片绿色度值（SPAD）、净光合速率（NPn）、蒸腾速率（Tr）和气孔导度（Gs）,增加叶片胞间CO2浓度（Ci）。（2）两个夏玉米品种抽雄期对水分的敏感程度高于拔节期,且对水涝的敏感程度大于干旱。（3）两个夏玉米品种对水分逆境胁迫的抗性相比,苏玉20与郑单958的抗旱性相同,而苏玉20的抗涝性小于郑单958。研究结果可为探明不同种植区夏玉米水分抗逆性研究提供理论依据。     

玉米种子人工老化过程中生理特性与种子活力的变化

种子贮藏过程中各项活力逐渐降低,即种子的老化。老化不仅影响种子萌发与幼苗的生长,也会影响到后期植株的产量与品质。以玉米自交系昌7-2、杂交组合郑单958和农大108的F1种子为试验材料,通过人工加速老化的方法,对3个品种(系)的玉米种子人工老化过程中生理特性与种子活力的变化规律进行了分析。结果表明,玉米种子的发芽势、发芽率、发芽指数和活力指数均随老化时间的延长而降低;过氧化物酶(POD)的活性随老化时间的增加而降低,与种子的各项活力指标呈正相关,其中昌7-2与各项活力指标的相关性、郑单958与活力指数的相关性达显著水平;浸出液的相对电导率和丙二醛(MDA)含量随种子的老化时间而升高,与种子的各项活力指标呈负相关,其中昌7-2和农大108的相对电导率、昌7-2的MDA含量与各项活力指标的相关性均达到极显著水平,郑单958的相对电导率与活力指数和MDA含量与各项活力指标的相关性也达到显著水平;玉米种子的发芽率和活力指数随着老化时间的增加呈现一个先缓慢后加快的下降趋势;农大108的抗老化能力较弱,昌7-2和郑单958表现出较强的抗老化能力。     

基于穗粒分布图的玉米果穗表型性状参数计算方法

玉米果穗表型性状是玉米育种、产量预测的重要参数,提出一种基于穗粒分布图的玉米果穗性状计算方法,全面解析玉米果穗和穗粒的几何、数量和颜色等表型性状。该文利用步进电机驱动果穗转动来获取果穗主要侧面图像,采用果穗畸变校正方法生成标准果穗图像序列,在像素尺度进行果穗轮廓分析,建立图像序列中果穗轮廓映射关系并生成果穗三维模型,在穗粒尺度拼接果穗整个表面的穗粒分布图,计算出果穗和穗粒的各项表型性状。试验结果表明,提出的表型性状计算方法对穗型及穗粒分布规则的玉米果穗具有较高检测精度,其中穗行数、行粒数、总粒数、果穗长和果穗粗的平均计算精度分别为98.231%、94.351%、96.921%、98.956%和98.165%。     

氮素对玉米幼苗生长、根系形态及氮素吸收利用效率的影响

采用水培试验,比较分析了氮素对高产玉米杂交种幼苗生长、根系形态及氮素吸收利用效率的影响。结果表明,在一定氮素范围内供氮量的增加能够促进玉米地上部的生长,也促进东单90（DD90）和沈玉21（SY21）根系干重的增加,而高量供氮会抑制根系的生长,导致根冠比下降。郑单958（ZD958）在8.0 mmol/L氮水平下地上部受抑制的程度大于根系,造成根冠比有所增加。在各氮素水平下,东单90具有很好的根系形态,提高了氮素的吸收能力,从而提高氮素积累量。随氮浓度的增加,玉米植株氮素吸收效率增大而氮素生理利用效率减小,无论在低氮还是高氮条件下,郑单958和东单90的氮素吸收效率均显著高于沈玉21和郝育12（HY12）,氮素生理利用效率却显著低于沈玉21和郝育12。不同品种对氮素的响应存在显著差异,东单90和郑单958耐低氮和对氮素吸收的能力强,郑单958耐高氮能力相对较弱,沈玉21和郝育12对氮素需求量大,耐低氮能力弱。适宜的氮素供应能更好地协调根系与地上部的关系,促进根系形态发育,增加根系对氮素的接触面积,促进根系对氮素的高效吸收。     

胆碱脂肪酸/氨基酸对PEG模拟干旱胁迫下玉米萌发的影响

为探究秸秆预处理过程中产生的胆碱类离子液体残液对干旱胁迫下玉米种子萌发的影响,以典型农作物玉米(Zea mays L.)为研究对象,使用13%聚乙二醇-6000(PEG)模拟干旱胁迫,以种子萌发参数、根芽长、种胚抗氧化酶活性为指标,研究200 mg·L^-1胆碱脂肪酸离子液体(胆碱己二酸、胆碱辛二酸)和胆碱氨基酸离子液体(胆碱缬氨酸、胆碱苏氨酸、胆碱天冬氨酸、胆碱天冬酰胺)浸种处理对PEG模拟干旱胁迫下玉米种子萌发的影响。结果表明,PEG模拟干旱胁迫下,胆碱己二酸、胆碱辛二酸浸种处理显著提高了玉米种子的发芽指数,胆碱天冬氨酸、胆碱天冬酰胺浸种处理显著提高了种子的发芽势。另外,胆碱类离子液体浸种均促进了干旱胁迫下玉米根芽的生长,其中胆碱苏氨酸浸种处理下芽长增加最显著,增加48.2%;胆碱天冬氨酸浸种处理下根长增加最显著,增加26.7%。在PEG模拟干旱胁迫条件下,不同胆碱脂肪酸和胆碱氨基酸浸种处理提高了种胚中过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性,且丙二醛(MDA)和过氧化氢(H₂O₂)含量均显著下降。综上,胆碱类离子液体浸种处理可能通过提高PEG模拟干旱胁迫下玉米种胚的抗氧化酶活性,降低MDA和H₂O₂含量,缓解氧化胁迫,促进PEG模拟干旱胁迫下玉米种子的萌发与萌发后根芽的生长。胆碱类离子液体有望作为作物生长调控物质,这为胆碱离子液体残液的利用提供了可行的途径。     

DCPTA对干旱胁迫下玉米种子萌发影响的无损检测

为探究2-(3,4-二氯苯氧基)乙基二乙胺(2-(3,4-dichlorophenoxy) ethyl triethylamine,DCPTA)在干旱胁迫下对玉米种子萌发的影响,使用聚乙二醇(polyethylene glycol-6 000,PEG-6 000)和浓度为0.5、1.0、1.5 mg/L的DCPTA混合溶液对玉米种子进行浸泡处理,采用种子标准发芽试验总结得出不同浓度的DCPTA对玉米种子发芽情况影响的规律,再结合低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)及核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术,通过研究其内部水分变化情况、水分迁移规律及水分分布特征解释造成该结果的原因。试验结果表明:一定浓度的DCPTA可以提高玉米种子萌发过程中的耐旱性能,加快种子内部水分的存储速率,提供种子萌发所需的水分条件,减轻干旱胁迫对玉米种子造成的损害。DCPTA对玉米种子干旱胁迫的缓解效果随着其浓度的升高呈现先上升后下降的趋势,以1.0 mg/L的DCPTA处理效果最显著(P<0.05)...     

缺锌对玉米根系发育、生长素含量及生长素转运基因表达的影响

【目的】研究缺锌对玉米根系生长及根系中生长素含量与生长素运输关键基因表达的影响,揭示缺锌胁迫下玉米根系生长与生长素响应特征。【方法】以郑单958玉米为材料,进行营养液培养试验,设置Zn 0缺锌 (0 μmol/L) 和正常供锌 (1 μmol/L) 两个处理。植株干样经硝酸–过氧化氢消煮,利用原子吸收分光光度计测定消煮液锌浓度。保存于FAA溶液 (70% 乙醇︰38% 甲醛︰乙酸 = 90︰5︰5,体积比) 中的根系样品,经洗涤扫描获得数字图像,利用WinRHIZO软件分析得到根长、根表面积、根体积等指标;采用气相色谱-质谱联用仪检测根系中生长素吲哚乙酸含量;采用实时荧光定量PCR技术对玉米根系生长素转运基因ZmAUX1和ZmPIN1c表达进行定量分析。【结果】缺锌胁迫下,植株地上部锌含量低于20 μg/g,生物量显著降低;缺锌根系表面积与体积变小,总根长、侧根总长度与侧根平均长度变短,侧根密度增大,直径变细。缺锌条件下,距根尖2 cm的区域中生长素较正常供锌处理降低近30%。缺锌根系中ZmAUX1和ZmPIN1c基因表达明显受抑。【结论】缺锌胁迫下玉米根系中生长素转运关键基因表达降低,生长素含量下降,生长素分布改变,影响根系生长发育。