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基于多角度成像与机器学习的水稻叶面积精确估算

文献类型： 中文期刊

作者： 王爱冬;李瑞杰;冯向前;洪卫源;李子秋;张晓果;王丹英;陈松

作者机构：

关键词： 多角度RGB图像;形态学特征;色彩特征;叶面积预测;机器学习;水稻

期刊名称：中国农业科学

ISSN： 0578-1752

年卷期： 2025 年 9 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： [目的]水稻叶面积是反映其光合效率、能量转化和干物质积累能力的重要生理指标,开发简单而高效的水稻叶面积拍摄体系和预测方法,为快速且精确地测定叶面积提供理论基础和技术支持.[方法]以籼稻、粳稻及籼粳杂交稻代表性品种秀水 134、黄华占和甬优 1540 为供试材料,在水稻生长关键时期采集地上部叶片面积的同时,分别拍摄俯拍和侧拍图像.基于 PlantScreen 高通量模块化植物表型组平台,提取形态学和色彩特征信息.在此基础上,利用不同特征筛选方法(Pearson相关系数、最大信息系数MIC和递归特征消除RFE),结合机器学习模型(支持向量回归SVR、随机森林回归RFR和XGBoost)和深度学习模型(ResNet50、AlexNet、VGG和SeNet),建立简易高效的图像采集体系与水稻叶面积预测模型.[结果](1)结合俯拍与侧拍多角度图像的拍摄模式在LA预测中表现优异,其预测能力(R 2=0.76-0.82,CV=5.5%—13.7%)显著优于单一视角图像的方法(R 2=0.51-0.78,CV=9.7%—27.5%),其中一张俯拍与一张侧拍的拍照系统综合效果最优(R 2=0.79,RMSE=95.3,MAE=77.02,CV=6.5%);(2)利用最大信息系数(MIC)算法进行关键特征筛选,结合随机森林回归模型分析结果,MIC-RFR 模型表现出色(R 2=0.84,RMSE=81.8,MAE=63.3),明显优于其他机器学习模型.深度学习模型SeNet(R 2=0.80,RMSE=98.1,MAE=74.7)优于传统的ResNet50 和AlexNet模型,但与MIC-RFR模型相比无显著优势.(3)特征分析表明,侧拍图像中的投影面积、株高和俯拍图像中的叶周长、绿黄色特征对叶面积预测贡献显著.其中,侧拍投影面积的贡献(+117.4)远大于其他特征(1.48-18.87).[结论]使用简洁高效的叶面积预测拍摄体系(一张俯拍结合一张侧拍图像),结合MIC-RFR模型,可以满足单株水稻叶面积的高精度、稳定预测需求.该方法可为精准农业和作物育种提供有力的工具和技术支持.

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