【摘 要】
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小麦作为重要的粮食作物,在粮食安全地位上日益增强,而我国更是世界上小麦种植面积最大、产量最高的国家,保持小麦的高产对保障我国粮食安全至关重要。其中小麦株高、茎秆以及叶片都是影响其产量的重要因素。可利用成熟期小麦植株的表型参数来建模预测小麦产量。但利用成熟期小麦表型性状建模只能估产,无法促进增产。因为成熟期小麦已发育较为完全,无法通过精准灌溉、精准施肥等手段来调控其生长发育,从而达到增产效果。而苗期
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小麦作为重要的粮食作物,在粮食安全地位上日益增强,而我国更是世界上小麦种植面积最大、产量最高的国家,保持小麦的高产对保障我国粮食安全至关重要。其中小麦株高、茎秆以及叶片都是影响其产量的重要因素。可利用成熟期小麦植株的表型参数来建模预测小麦产量。但利用成熟期小麦表型性状建模只能估产,无法促进增产。因为成熟期小麦已发育较为完全,无法通过精准灌溉、精准施肥等手段来调控其生长发育,从而达到增产效果。而苗期小麦生长状况对其最终产量会有一定影响,因此,对小麦苗期表型性状精确提取也极为重要。通过挖掘苗期小麦叶片生长速率、茎秆生长速率等前期生长发育性状与产量关系,可以为小麦苗期精准水肥管理提供依据,促进小麦增产。本文对于小麦的表型性状提取与分析分为两部分,一部分为盆栽幼苗小麦的性状提取与分析,另一部分为成熟小麦的性状提取与分析。对于盆栽幼苗小麦性状提取与分析,主要是以高通量表型采集系统连续采集小麦苗期图片为材料,提出了一种基于深度学习的盆栽幼苗小麦表型性状提取方法。提取性状所采用深度学习模型需经过训练、测试及优化结果三阶段处理,并通过观察像素准确率PA和交并比IOU两个衡量分割结果评估参数以确保模型分割效果准确性。该方法在文中数据集中最终模型IOU和PA分别为0.916及0.869,证明模型的分割效果符合标准。在该方法对图片进行精度分割后,利用传统图像处理方法进一步提取小麦苗期株高、叶片长度、茎秆长度、叶角度等表型性状。用该方法提取株高与叶片长度与人工值线性拟合的R~2分别为0.9828及0.8735,说明小麦表型性状提取精度较好。基于这些性状可计算小麦叶片生长速率、茎秆生长速率等衍生参数。对于成熟小麦的性状提取与分析,因为小麦成熟期图片叶片、茎秆、麦穗相互遮挡严重,无法获取高精度标注样本,利用深度学习对小麦部分器官分割效果不好,所以本文采用改进阈值分割处理方法对小麦整株进行分割并提取了16个表型性状性状,主要包括颜色性状、生物量性状、形态性状、纹理性状4个方面。通过逐步线性回归筛选出与产量相关性最高表型性状TPA＿W,TPA＿W与小麦单株产量的相关性为0.609。以TPA＿W作为自变量,产量作为因变量进行多模型预测分析,并通过十折交叉验证可以得到线性拟合结果相关性达到了0.617,误差波动在5%和7%之间,表明线性拟合的准确性。同时通过对幼苗小麦提取出的衍生参数与TPA＿W进行建模分析,发现叶片生长速率与TPA＿W相关性最好,两者相关性为0.3405,间接说明小麦叶片生长速率与产量具有一定联系,小麦苗期部分性状可以作为指导小麦早期生长发育精细管理的参考依据。
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