通过将多色光-多光谱反射成像与EfficientNet-OB2相结合,在棉花幼苗中非侵入性检测盐应激
Jiayi Li1,2, Haiyan Zeng1,2, Chenxin Huang1
1College of Mechanical and Electrical Engineering, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China.
Plant phenomics (Washington, D.C.)
|December 11, 2023
概括
这项研究引入了一种快速方法,用于检测棉花苗中的盐应激,使用多色光-多光谱成像和深度学习. 开发的EfficientNet-OB2模型准确地识别了受盐影响的植物,有助于早期作物管理.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物生理学 植物生理学
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 盐应激是棉花生产的一个主要威胁,特别是影响幼苗.
- 早期检测盐应激对于减轻棉花产量损失至关重要.
研究的目的:
- 开发一种快速有效的方法来检测棉花苗中的盐应激.
- 为了利用多色光-多光谱反射成像结合深度学习进行这种检测.
主要方法:
- 开发了一个原型平台,以捕捉棉花幼苗的多色光和多光谱反射图像.
- 使用Relief算法和主要组件分析 (PCA) 来减少数据的维度.
- 一个优化的深度学习模型,EfficientNet-OB2,已建立用于盐应激检测.
主要成果:
- 盐应激导致棉花幼苗中马隆迪化物增加和叶绿素,超氧化物转化酶和催化酶减少.
- 最初的9个主要组件图像捕获了95.2%的原始数据变化.
- EfficientNet-OB2实现了高检测准确度 (84.80%至95.10%) 对于不同的盐应力持续时间,优于其他模型.
结论:
- 多色光-多光谱反射成像与EfficientNet-OB2相结合,显示了在棉花苗木中早期检测盐应激的巨大潜力.
- 这项技术可以在移动平台上部署,用于高通量场地选,改善棉花作物管理.
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