根据叶绿素光成像和DBO-BiLSTM进行的番茄苗木冷却损伤的分类
Zhenfen Dong1, Jing Zhao1, Wenwen Ji1
1School of Arts and Sciences, Suqian University, Suqian, China.
Frontiers in plant science
|October 2, 2024
概括
这项研究引入了一种新的DBO-BiLSTM模型,使用叶绿素光图像准确检测和分类番茄冷却损伤. 改进后的模型显著提高了对番茄幼苗的寒冷损伤的预测准确度.
科学领域:
- 植物科学 植物科学
- 农业技术 农业技术
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 低温对番茄的生长构成重大威胁,特别是在中国东北部等地区.
- 叶绿素光成像是评估植物光合作用效率和检测压力反应 (如冷却损伤) 的关键技术.
研究的目的:
- 开发一种先进的深度学习模型,用于准确分类番茄伤害.
- 为了提高使用叶绿素光成像在番茄苗的寒冷损伤的预测准确度.
主要方法:
- 利用番茄幼苗的叶绿素光图像将寒冷损伤分为四类.
- 采用虫优化 (DBO) 算法来增强深度学习双向长期短期记忆 (BiLSTM) 模型.
- 应用值细分和SRCC用于特征提取和数据相关性.
主要成果:
- DBO-BiLSTM模型实现了平均准确度,精度,回忆和F1得分超过95%.
- 在所有评估指标上,与原来的BiLSTM和支持矢量机 (SVM) 模型相比,显著改进.
结论:
- DBO-BiLSTM模型提供了一种高效的方法,用于早期检测和自动分类番茄的冷却损伤.
- 这项研究为研究植物耐寒性和在精准农业中应用深度学习提供了基础.
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