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    高光譜高通量表型分析平臺(tái)可視化分級(jí)評(píng)估大麥不同品種病害程度

    發(fā)布時(shí)間: 2019-01-09  點(diǎn)擊次數(shù): 2897次

    背景

    表型是新植物栽培品種發(fā)展的瓶頸,該研究引入了一種新的高光譜表型分析系統(tǒng),此系統(tǒng)將冠層測(cè)量的高通量與高空間分辨率和可控測(cè)量環(huán)境的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合。此外,測(cè)量的大麥生長(zhǎng)在大容器(稱為Mini-Plots)中,這使得植物能夠在溫室實(shí)驗(yàn)中形成田間表型,從而不受容器尺寸的影響。

    結(jié)果

    在接種白粉病后30天,通過Specim V10E高光譜成像研究了6個(gè)大麥品種。憑借高空間分辨率和穩(wěn)定的測(cè)量條件,可以通過Simplex Volume MaximizationSupport Vector Machines機(jī)械組合自動(dòng)量化白粉病癥狀。在手動(dòng)評(píng)級(jí)期間,一旦肉眼可見癥狀,就可以立即進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)現(xiàn)了在實(shí)驗(yàn)過程中每個(gè)測(cè)量日對(duì)所有栽培品種的疾病嚴(yán)重程度的準(zhǔn)確評(píng)估。此外,還檢測(cè)到一個(gè)基于壞死癥的抗白粉病品種。

    結(jié)論

    高光譜表型分析系統(tǒng)是結(jié)合了基于現(xiàn)場(chǎng)的冠層水平測(cè)量系統(tǒng)(高通量、自動(dòng)化、低手動(dòng)工作量)和基于實(shí)驗(yàn)室的葉片水平兩者優(yōu)勢(shì)的測(cè)量系統(tǒng)(高空間分辨率、受控環(huán)境、時(shí)間序列測(cè)量的穩(wěn)定條件),這樣就可以進(jìn)行準(zhǔn)確和客觀的疾病嚴(yán)重程度評(píng)估,而無需經(jīng)過培訓(xùn)的專家評(píng)定——他們可以在早期階段進(jìn)行視覺分級(jí),以及檢測(cè)疾病癥狀。因此,它是植物抗性育種很有前途的研究工具。

    關(guān)鍵詞

    Specim高光譜成像,表型分析平臺(tái),溫室,高通量,疾病分級(jí),Simplex Volume Maximization, Support Vector Machine

    以下為該項(xiàng)研究的部分圖文結(jié)果展示

     

    圖.1  Klein?Altendorf校園溫室表型Mini?Plot設(shè)備,分為溫室內(nèi)部(a)和溫室外部(b),高光譜表型分析系統(tǒng)示意圖見(c)。Mini-Plot設(shè)備的軌道系統(tǒng)與漫射人工光源和幕布相結(jié)合,可在高度受控的環(huán)境條件下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)測(cè)量。Specim V10E高光譜成像(HSI)傳感器和基于鏡像的掃描儀系統(tǒng)相結(jié)合,可以對(duì)整個(gè)Mini-Plot進(jìn)行快速,高分辨率的測(cè)量。

     

    圖.2 健康植物組織和白粉病癥狀的光譜特征和豐度圖(平均值為50像素/每個(gè))。光譜特征(左)表示傳感器的光譜測(cè)量區(qū)域上的像素的平均反射率。豐度圖(右)顯示了基于具有25個(gè)原型的相同像素豐度平均值的表現(xiàn),這些原型是在使用Simplex Volume Maximization轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集期間選擇的。與健康或癥狀組織高度相關(guān)的原型單獨(dú)顯示,每個(gè)原型都是來自原始高光譜數(shù)據(jù)集的真實(shí)光譜特征(原型光譜特征的顏色代表相應(yīng)像素的顏色,這對(duì)人眼來說是可見的),Pm代表白粉病(powdery mildew

     

    表1在實(shí)驗(yàn)過程中對(duì)每個(gè)大麥品種疾病進(jìn)行的人工評(píng)級(jí)(2016;  - 表示無癥狀)

     

    *根據(jù)德國(guó)品種名單的評(píng)級(jí)

     

    圖.3 不同冠層水平上對(duì)健康和有癥狀的組織所做的光譜特征圖譜(30個(gè)像素的平均值)

     

    圖.4 在實(shí)驗(yàn)過程中不同大麥栽培品種的疾病嚴(yán)重程度?;谙袼匕俜直裙烙?jì)疾病嚴(yán)重性,在Simplex Volume Maximization (SiVM)和遵循監(jiān)督分類Support Vector Machines (SVM)后被歸類為含有白粉病的癥狀

     

    圖.5 實(shí)驗(yàn)過程中(16天、18天、22天、26天)高易感品種Milford 和 Tocada(同樣時(shí)間段)在白粉病感染后的空間分布情況,通過pseudo RGB圖像和 Support Vector Machines (SVM)假彩色圖像分級(jí)(綠色為健康組織,紅色為白粉病癥狀,藍(lán)色為背景)

     

    圖.6 大麥抗性品種Irina接種2天后健康組織和壞死病變組織對(duì)白粉病感染的分級(jí)情況,假彩色圖片顯示了Mini-plots中對(duì)照組和接種組植物的壞死病變空間分布。另外,圖像中總像素百分比被定義為過敏反應(yīng)的組織以右側(cè)柱狀圖表示,接種組在被定義為壞死病變表達(dá)的像素占比上有明顯增加, 

     

    以上內(nèi)容摘自研究論文:

    Stefan Thomas, Jan Behmann et al. Quantitative assessment of disease severity and rating of barley c*rs based on hyperspectral imaging in a non-invasive, automated phenotyping platform. Plant Methods (2018) 14:45.

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