設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)研究 41.1研究背景與意義 41.1.1設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 61.1.2番茄生產(chǎn)中的重要性與挑戰(zhàn) 91.1.3表型信息提取技術(shù)的研究 1.2.2基于圖像的表型分析技術(shù)進(jìn)展 1.2.3番茄表型信息提取技術(shù)研究 1.2.4現(xiàn)存問題與挑戰(zhàn) 1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容 1.3.2研究內(nèi)容 1.4技術(shù)術(shù)語與定義 2.設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)理論基礎(chǔ) 2.1表型信息提取相關(guān)原理 2.1.1形態(tài)學(xué)分析原理 412.1.2光譜分析原理 2.1.3深度學(xué)習(xí)原理 2.2圖像處理技術(shù)在表型信息提取中的應(yīng)用 47 2.3常用算法及其分析 2.3.1傳統(tǒng)圖像處理算法 2.3.2基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別算法 3.設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)研究方法 3.1.3圖像采集環(huán)境控制 3.2圖像預(yù)處理與分析方法 3.2.1圖像去噪與增強(qiáng) 3.3番茄植株關(guān)鍵表型信息提取模型構(gòu)建 3.3.1植株高度與冠幅提取 3.3.2葉片數(shù)量與面積測量 3.3.3葉綠素含量估算 3.3.4果實(shí)數(shù)量與大小檢測 3.4基于深度學(xué)習(xí)的番茄植株表型信息提取模型研究 3.4.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 3.4.2生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型 3.5表型信息提取精度驗(yàn)證與分析 3.5.1表型信息提取精度評價(jià)指標(biāo) 3.5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 4.研究實(shí)例與應(yīng)用示范 4.1設(shè)施番茄表型信息提取實(shí)例 4.1.1實(shí)例選擇與數(shù)據(jù)采集 4.1.2實(shí)例表型信息提取過程 4.1.3實(shí)例結(jié)果分析與討論 4.2表型信息提取技術(shù)在番茄生產(chǎn)中的應(yīng)用 4.2.1番茄生長狀況監(jiān)測 4.2.2番茄病蟲害診斷 4.2.3番茄產(chǎn)量預(yù)測 4.2.4番茄生產(chǎn)管理決策支持 5.結(jié)論與展望 5.1.1主要研究成果 5.1.2研究創(chuàng)新點(diǎn) 5.2研究不足與展望 5.2.1研究不足之處 5.2.2未來研究方向 1.1研究背景與意義發(fā)揮著舉足輕重的作用。近年來，隨著科技的迅猛發(fā)展，特別是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、人工智準(zhǔn)的表型信息監(jiān)測與分析，已成為提升設(shè)施番茄生產(chǎn)效率、推例如難以適應(yīng)復(fù)雜多變的設(shè)施環(huán)境、對光照變化敏感、特定表型(如花果識別、畸形果檢測)的準(zhǔn)確率有待提高、數(shù)據(jù)處理與分析的智能化程度不足等。因此深入研究和開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)指標(biāo)描述預(yù)期精度/目標(biāo)利用內(nèi)容像處理算法，自動(dòng)識別并測量植株高度主莖直徑自動(dòng)測量通過內(nèi)容像分割與輪廓分析，實(shí)現(xiàn)主莖直徑的自葉片面積自動(dòng)測量基于邊緣檢測和內(nèi)容像分割技術(shù)，計(jì)算單葉及復(fù)合葉面積開花數(shù)/坐果數(shù)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)利用目標(biāo)識別技術(shù)，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)植株開花數(shù)和坐果數(shù)葉綠素指數(shù)估算此表格簡要列出了本研究關(guān)注的幾個(gè)核心指標(biāo)及其預(yù)期達(dá)到的技術(shù)水平，體現(xiàn)了研1.全產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模化與集約化生產(chǎn)。設(shè)施農(nóng)業(yè)正朝著規(guī)?！颈怼课覈糠值貐^(qū)主要設(shè)施番茄生產(chǎn)產(chǎn)量(萬t)山東主要以日光溫室為主主要以大棚為主，逐步向智能化發(fā)展北京主要以塑料大棚和溫室為主以反季節(jié)番茄生產(chǎn)為主2.智能化與數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用水平不斷提升。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等術(shù)被廣泛應(yīng)用于設(shè)施環(huán)境監(jiān)測、自動(dòng)化控制、精準(zhǔn)灌溉施肥、病蟲害智能診斷等方面，有效提升了設(shè)施農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率和綜合效益。例如，【表】展示了現(xiàn)階段我國設(shè)施番茄生產(chǎn)中常用的智能化技術(shù)及其應(yīng)用情況?！颈怼课覈O(shè)施番茄生產(chǎn)中常用的智能化技術(shù)應(yīng)用情況智能化技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于溫濕度、光照、CO2濃度等環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測自動(dòng)化控制技術(shù)廣泛應(yīng)用于灌溉、施肥、通風(fēng)、遮陽等環(huán)節(jié)的自動(dòng)化控制提高了生產(chǎn)效率，節(jié)約了人力成本精準(zhǔn)灌溉施肥系統(tǒng)根據(jù)作物不同生長階段的需水需肥規(guī)律進(jìn)行精準(zhǔn)灌溉施肥提高了水肥利用率，減少了資源浪費(fèi)智能化病蟲害診斷系統(tǒng)利用內(nèi)容像識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行病蟲害的早期診斷和預(yù)警提高了病蟲害防治效率，降低了農(nóng)藥使用量自動(dòng)化采摘機(jī)器人收效率和品質(zhì)改善了采收勞動(dòng)條件，降低了人工成本3.對生產(chǎn)精細(xì)化管理與科學(xué)決策的需求日益增強(qiáng)。隨著設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展和優(yōu)化，對生產(chǎn)過程的精細(xì)化管理與科學(xué)決策的需求也日益增強(qiáng)。傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)式管理方式已難以滿足現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求，迫切需要利用先進(jìn)的表型信息提取技術(shù)，對番茄植株的生長發(fā)育規(guī)律、環(huán)境適應(yīng)能力、病害發(fā)生情況等進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的監(jiān)測和分析，為生產(chǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高效、可持續(xù)的設(shè)施番茄生產(chǎn)。設(shè)施農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展對番茄植株表型信息提取技術(shù)提出了更高的要求。因此開展設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)研究，對于推動(dòng)設(shè)施農(nóng)業(yè)的智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高設(shè)施番茄的生產(chǎn)效率和綜合效益具有重要意義。1.1.2番茄生產(chǎn)中的重要性與挑戰(zhàn)番茄作為世界上最為消費(fèi)者喜愛的蔬菜之一，其高效的生產(chǎn)與倉儲對應(yīng)農(nóng)業(yè)增長和人類營養(yǎng)改善至關(guān)重要。作為一種年生單葉榕果植物，番茄對生長環(huán)境極為敏感，不同環(huán)境對其生長與生產(chǎn)均產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。重要性與優(yōu)勢：1.營養(yǎng)價(jià)值豐富：番茄富含礦物質(zhì)和維生素，如鉀、鎂、維生素A和維生素C等，對人類健康具有重要促進(jìn)作用。2.剖析表型重要性：通過精確的表型信息的提取，能夠及時(shí)優(yōu)化種植方法與肥料管理，提高番茄品質(zhì)與產(chǎn)量。3.國際化食物供應(yīng)：番茄是國際貿(mào)易中流轉(zhuǎn)頻次高的農(nóng)產(chǎn)品，對其表型信息深入解析有助于提升國際貿(mào)易競爭力。挑戰(zhàn)與現(xiàn)狀：1.生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大化：隨著全球人口增長和城市化進(jìn)程加速，食品供應(yīng)面臨巨大壓力。番茄作為主要食物鏈的橋梁，其生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大伴隨著對土地和水資源需求的增2.極端氣候環(huán)境協(xié)變：特點(diǎn)是氣候變化導(dǎo)致的極端溫度、劇烈風(fēng)害和頻繁的異常水災(zāi)等，對番茄生長環(huán)境和質(zhì)量構(gòu)成嚴(yán)峻威脅。3.病蟲害防疫瘴重：常見病蟲害如番茄黃化曲葉病毒等，對其表型造成顯著影響，造成產(chǎn)量下降，商品價(jià)值滑坡。4.精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展：精確提取番茄植株表型需借助于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)，包括但不限于遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)及機(jī)器學(xué)習(xí)工具，這些技術(shù)相輔相成，共同提升生產(chǎn)管理中的信息化水平。明日續(xù)寫本章節(jié)的下一部分內(nèi)容。1.1.3表型信息提取技術(shù)的研究價(jià)值表型信息提取技術(shù)的研究在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、作物遺傳育種、作物生理生態(tài)等多個(gè)領(lǐng)域具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。通過對番茄植株表型信息的精準(zhǔn)、高效提取，可以極大地推動(dòng)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，為作物的高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效栽培提供科學(xué)依據(jù)。具體而言，其研究價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1)提升育種效率和精準(zhǔn)度：在作物育種過程中，表型數(shù)據(jù)是評價(jià)種質(zhì)資源、篩選優(yōu)異株系的關(guān)鍵依據(jù)。傳統(tǒng)的表型測量方法往往耗時(shí)耗力，且人為誤差較大。而基于計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的表型信息提取，能夠快速、準(zhǔn)確地獲取作物的高度、葉片面積、果實(shí)數(shù)量、色澤、形狀等關(guān)鍵指標(biāo)。例如，通過高光譜成像技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測番茄植株的葉綠素含量、水分脅迫等生理狀態(tài)，為育種專家提供更全面的遺傳改良方向。表型數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化提取，有助于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模種質(zhì)資源的快速評價(jià)，從而大幅縮短育種周期。2)助力精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展：精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的核心在于根據(jù)作物的實(shí)時(shí)表型信息，實(shí)施差異化的田間管理措施。例如，通過無人機(jī)搭載多光譜或高光譜傳感器，可以大范圍獲取番茄植株的生長狀況，進(jìn)而估算葉面積指數(shù)(LAI)、光合活性等關(guān)鍵參數(shù)，如公式(1)所示：農(nóng)民可以精準(zhǔn)施肥、灌溉，避免資源浪費(fèi)，同時(shí)提高作物產(chǎn)量和品質(zhì)。此外智能表型平臺可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和分析，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持。3)深化對作物生長發(fā)育規(guī)律的認(rèn)識：表型信息的動(dòng)態(tài)監(jiān)測有助于揭示作物在不同環(huán)境條件下的生長發(fā)育規(guī)律。通過長期、連續(xù)的表型數(shù)據(jù)采集，研究人員可以解析環(huán)境因素(如光照、溫度、水分等)對番茄產(chǎn)量和品質(zhì)的影響機(jī)制。例如，通過構(gòu)建葉片溫度、水勢、葉綠素含量等生理指標(biāo)與果實(shí)發(fā)育的關(guān)系模型(如【表】所示),可以更深入地理解番茄的物候期調(diào)控機(jī)制，為優(yōu)化栽培技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。指標(biāo)意義與果實(shí)發(fā)育的關(guān)系葉面積指數(shù)(LAI)反映植株冠層的光合能力高LAI時(shí)期利于光合產(chǎn)物的積累，促進(jìn)果實(shí)膨大葉綠素含量反映植株的營養(yǎng)狀況葉綠素含量高，光合效率高，果實(shí)糖分積累更充分根系形態(tài)能力根系發(fā)達(dá)的植株在干旱條件下果實(shí)產(chǎn)量損失較小4)推動(dòng)農(nóng)業(yè)智能化和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展：表型信息的提取是農(nóng)業(yè)機(jī)器人智能化作業(yè)的基礎(chǔ)。通過機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)番茄植株的自動(dòng)計(jì)數(shù)、分選、病蟲害識別等功能。例如，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的果實(shí)識別模型，可以在內(nèi)容像中準(zhǔn)確勾畫出果實(shí)的輪廓，并估計(jì)其大小、顏色等特征，如公式(2)所示：其中(Fruit_Count)為果實(shí)數(shù)量，(Classify(i))為第(i)張內(nèi)容像中是否存在果實(shí)的用高清或激光掃描相機(jī)獲取不同角度、不同波段(如RGB、近紅外NIR、多光譜等)的內(nèi)容像數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上，研究目標(biāo)檢測、分割、輪廓提取等算法以獲區(qū)域的像素值，M為像素轉(zhuǎn)換因子(單位面積像素?cái)?shù))。國內(nèi)研究則更側(cè)重于結(jié)約15%。研究表明，結(jié)合多源內(nèi)容像數(shù)據(jù)(如RGB+NIR)能夠提高葉綠素含量、主要應(yīng)用代表性成果處理檢測斯模型(GMM)進(jìn)行背景去除多光譜/高光理葉綠素含量估算、水分脅迫診斷、營養(yǎng)狀況評估基于植被指數(shù)(如NDVI,PRI)的生理參數(shù)反演維重建果實(shí)體積與形狀測量、果實(shí)分布密度分析、植株三維模型構(gòu)建高精度幾何參數(shù)獲??；群體空間分布模擬深度學(xué)習(xí)果實(shí)分割、葉片計(jì)數(shù)、病蟲害識別、生長點(diǎn)定位基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的自動(dòng)化識別與分類；Transformer模型的引入應(yīng)用·三維重建技術(shù)的發(fā)展為番茄表型測量提供了更高維度的信息。特別是基于結(jié)構(gòu)光、激光雷達(dá)(LiDAR)等技術(shù)進(jìn)行的三維重建，能夠直接獲取番茄植株的精確感器、溫度傳感器以及光譜傳感器等集成，通過數(shù)據(jù)融合算法(如卡爾曼濾波、模糊邏輯等)綜合分析，以期更全面、準(zhǔn)確地反映番茄植株的表型信息與生理狀3.多傳感器融合成為趨勢：通過集成多種信息源，提高信息獲取的全面性和可靠4.精度與實(shí)時(shí)性并重：不僅要保證測量精度，滿足育種和精細(xì)化管理需求，也要但也應(yīng)看到一些挑戰(zhàn)：比如在復(fù)雜光照條件下內(nèi)容像質(zhì)量的穩(wěn)定性、惡劣天氣和測和記錄。研究人員或農(nóng)藝師通過視覺或其他感官手段，對植物的生長指標(biāo)(如3.計(jì)算機(jī)視覺與內(nèi)容像分析階段：20世紀(jì)中后期，計(jì)算機(jī)技術(shù)的興起為表型信息照片或視頻序列中自動(dòng)測量株高、葉面積指數(shù)(LeafAreaIndex,LAI)、葉片4.多傳感器融合與深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)階段：21世紀(jì)以來，傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、大數(shù)據(jù)和人工智能(特別是深度學(xué)習(xí))的發(fā)展，將植物表型信息提取技術(shù)推向了新的高度。研究者開發(fā)并應(yīng)用了集成多種傳感器(如高光譜相機(jī)、多光譜相機(jī)、激光雷達(dá)LiDAR、溫濕度傳感器、環(huán)境光傳感器等)的監(jiān)測系統(tǒng)，能夠從不同維網(wǎng)絡(luò)(如U-Net,SegNet)可以精確識別葉片、莖干、果實(shí)等不同器官，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算復(fù)雜的表型指標(biāo)(如器官數(shù)量、形態(tài)參數(shù)等)。多源數(shù)據(jù)的融合分析技術(shù)(Multi-ModalDataFusion)也開始得到應(yīng)用，旨在整合來自不同傳感器發(fā)展階段核心技術(shù)主要特點(diǎn)數(shù)據(jù)形式優(yōu)點(diǎn)局限性早期手工記錄視覺、感官人工觀測與紙質(zhì)記錄方法簡單效率低，主觀性強(qiáng)，難以系統(tǒng)化自動(dòng)化測量與儀器記錄儀器儀器輔助或自動(dòng)測量單一或少量數(shù)值精度提高，效率增加一，成本較高視覺與內(nèi)容像分析覺、內(nèi)容像處理自動(dòng)量化內(nèi)容像、值自動(dòng)化程度提高，數(shù)據(jù)維度豐富，易于存儲傳輸算法通用性，復(fù)雜背景處理難多傳感傳感器融多維度、高頻多源數(shù)全面、自動(dòng)化、系統(tǒng)復(fù)雜度高，數(shù)發(fā)展階段核心技術(shù)主要特點(diǎn)數(shù)據(jù)形式優(yōu)點(diǎn)局限性器與深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)合、深度學(xué)習(xí)率信息采集與智能分析智能化，揭示復(fù)雜規(guī)律公式示例(描述葉面積指數(shù)LAI的計(jì)算方法，作為分析復(fù)雜表型指標(biāo)的例子):葉面積指數(shù)(LAI)是單位地表面積所包含的葉面積量，是描述冠層結(jié)構(gòu)的重要參LAI=f(Areaoftotalleafarea)/f(Areaofgroundcover)其中Areaoftotalleafarea可以通過內(nèi)容像分割等技術(shù)從冠層內(nèi)容像中估算得到；Areaofgroundcover則可以通過內(nèi)容像處理或?qū)嵉販y量獲得。在基于內(nèi)容像LAI≈(SumofGreenPixelAreas/TotalImageArea)MaximumPossibleLAI上式中的SumofGreenPixelAreas代表了內(nèi)容像中估算出的葉面積所占的像素1.2.2基于圖像的表型分析技術(shù)進(jìn)展(1)紙質(zhì)介質(zhì)上的番茄植株表型內(nèi)容像數(shù)據(jù)采集技術(shù)及數(shù)字設(shè)備的普及，利用攝像機(jī)拍攝植物內(nèi)容像已成為數(shù)據(jù)采集的常態(tài)。內(nèi)容像數(shù)據(jù)通常先存儲于數(shù)字媒介如SD卡、U盤或移動(dòng)硬盤上，隨后通過內(nèi)容像分析軟件整理和處理，盡量減少數(shù)據(jù)噪音和提取精準(zhǔn)表型特征。數(shù)字拍攝和定量分析已實(shí)現(xiàn)較高程度的自動(dòng)化。(2)數(shù)字內(nèi)容像的表型特征提取數(shù)字內(nèi)容像經(jīng)由內(nèi)容像處理軟件進(jìn)行預(yù)處理后，最常用的手段是內(nèi)容像分割技術(shù)。根據(jù)影像中目標(biāo)與背景的差別或形態(tài)特征，內(nèi)容像分割可大致分為閾值法、區(qū)域生長法以及邊緣檢測等。閾值法基于對內(nèi)容像中灰度差異的判斷，設(shè)定一個(gè)或多個(gè)分割閾值，將灰度值超過特定閾值的像素標(biāo)為一個(gè)類別。如Otsu算法基于內(nèi)容像灰度概率密度函數(shù)選取最優(yōu)閾值，針對內(nèi)容像中難以準(zhǔn)確判別的番茄葉片棒球或凹凸不平的部位具有較好的分割效果。區(qū)域生長法從初始種子點(diǎn)開始，根據(jù)某些相似性(如灰度、鄰域值或像素間距離等)沿著內(nèi)容像內(nèi)特定的區(qū)域不斷擴(kuò)張，歸為同一類。此方法可以反映目標(biāo)完整的空間結(jié)構(gòu)，但處理復(fù)雜場景容易產(chǎn)生過度分割或分割不足的問題。邊緣檢測技術(shù)是基于Canny算法的一類方法，聚焦捕捉內(nèi)容像中像素灰度變化顯著的邊緣，投射出物體輪廓。為了實(shí)現(xiàn)對嘉實(shí)多抑郁植物的有效表型特征識別，邊緣檢測可以大幅提升內(nèi)容像分析的精度與效率。(3)深度感知表型特征解析技術(shù)此技術(shù)利用三維(3D)成像技術(shù)對番茄植株進(jìn)行表型分析。深度傳感器如.TimeofFlight(TOF)或雙目立體視覺傳感器可將標(biāo)定的2D內(nèi)容像轉(zhuǎn)換為3D數(shù)據(jù)。立體成像技術(shù)的結(jié)合使用能獲得更加全面及其三維結(jié)構(gòu)的植株立體內(nèi)容像。深度信息提取用于表型分析不僅可以為植株形態(tài)學(xué)及生物量的克磚面積計(jì)算、分支結(jié)構(gòu)分析提供了新的方向，(4)表型集成特征提取與特征參數(shù)選擇算這些特征參數(shù)時(shí)，當(dāng)內(nèi)容像分辨率指定時(shí)，可選用角點(diǎn)檢測算法Unititedetector算法進(jìn)行特征點(diǎn)提??；在進(jìn)行面積分析和計(jì)算時(shí)，可參考.ararea代謝功能比(即葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù))時(shí)，與傳統(tǒng)熒光儀器的測試條件類似，要關(guān)注番茄表型信息提取技術(shù)取得了顯著進(jìn)展。本節(jié)將圍繞視覺、非視覺以及多模態(tài)融合三大方面進(jìn)行綜述，并分析其研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。(1)視覺表型信息提取技術(shù)視覺表型信息提取主要依賴于內(nèi)容像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過分析番茄植株的內(nèi)容像數(shù)據(jù)，提取株高、葉片面積、果實(shí)數(shù)量等表型指標(biāo)。常用的方法包括傳統(tǒng)內(nèi)容像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法。1.1傳統(tǒng)內(nèi)容像處理技術(shù)傳統(tǒng)內(nèi)容像處理技術(shù)主要利用內(nèi)容像處理算法對內(nèi)容像進(jìn)行分析和提取特征。例如，利用邊緣檢測算法提取植株輪廓，通過閾值分割方法提取葉片區(qū)域，并結(jié)合幾何特征計(jì)算葉片面積和株高。公式(1)展示了葉片面積的簡化計(jì)算方法：其中(n)表示葉片區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的數(shù)量。1.2深度學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)方法近年來在番茄表型信息提取領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為一種典型的深度學(xué)習(xí)模型，能夠自動(dòng)提取內(nèi)容像特征，并在番茄葉片分類、果實(shí)計(jì)數(shù)等方面表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率。【表】展示了不同深度學(xué)習(xí)模型在番茄表型信息提取任務(wù)中的應(yīng)用情況：模型名稱應(yīng)用任務(wù)準(zhǔn)確率葉片分類果實(shí)計(jì)數(shù)(2)非視覺表型信息提取技術(shù)非視覺表型信息提取主要依賴于傳感器技術(shù)，通過測量植株的物理參數(shù)來獲取表型信息。常見的傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器等。這些傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測植株的生長環(huán)境，并通過數(shù)據(jù)分析和處理提取出對作物生長具有重要影響的表型指標(biāo)。例如，利用濕度傳感器監(jiān)測土壤濕度，結(jié)合溫度傳感器測量植株葉片溫度，可以綜合評估植株的水分狀況。公式(2)展示了土壤濕度與植株生長的關(guān)系：[生長率=f(土壤濕度，溫度)]其中(f)表示土壤濕度和溫度對植株生長的綜合影響函數(shù)。(3)多模態(tài)融合表型信息提取技術(shù)多模態(tài)融合表型信息提取技術(shù)結(jié)合了視覺和非視覺信息，通過融合多種傳感器數(shù)據(jù)，提高表型信息提取的準(zhǔn)確性和全面性。常見的融合方法包括特征級融合、決策級融合和源級融合。特征級融合通過將不同模態(tài)的特征進(jìn)行整合，形成一個(gè)統(tǒng)一的特征表示。例如，將視覺特征(如葉片面積、果實(shí)數(shù)量)和非視覺特征(如土壤濕度、葉片溫度)進(jìn)行拼接，輸入到深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行綜合分析。決策級融合則是在不同模態(tài)的決策結(jié)果上進(jìn)行融合，最終輸出一個(gè)綜合的決策結(jié)果。源級融合則是在數(shù)據(jù)源層面進(jìn)行融合，通過構(gòu)建多傳感器數(shù)據(jù)融合模型，直接處理多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)融合技術(shù)能夠充分利用不同模態(tài)的優(yōu)勢，提高表型信息提取的魯棒性和準(zhǔn)確性。未來，隨著多模態(tài)融合技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，番茄表型信息提取技術(shù)將迎來更廣闊的應(yīng)用前景。番茄表型信息提取技術(shù)涵蓋了視覺、非視覺以及多模態(tài)融合三大方面，每種方法都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的不斷深入，番茄表型信息提取技術(shù)將更加高效、準(zhǔn)確，為番茄的遺傳育種和栽培管理提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。在設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)研究中，盡管已經(jīng)取得了一些進(jìn)展，但仍面臨一些現(xiàn)存問題和挑戰(zhàn)。這些問題主要包括以下幾個(gè)方面：a.數(shù)據(jù)獲取精度問題：目前，番茄植株表型信息的提取主要通過內(nèi)容像識別和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)。然而在實(shí)際設(shè)施環(huán)境中，由于光照條件、植株生長狀態(tài)以及設(shè)備性能等因素的影響，內(nèi)容像采集的質(zhì)量參差不齊，影響了數(shù)據(jù)獲取的精度。此外對于復(fù)雜表型特征的提取，如葉片紋理、莖稈形態(tài)等，現(xiàn)有技術(shù)的識別精度還有待提高。b.復(fù)雜環(huán)境影響分析：設(shè)施環(huán)境內(nèi)，番茄植株的生長受到溫度、濕度、光照、土壤養(yǎng)分等多種因素的影響。這些環(huán)境因素的變化對植株表型信息的提取帶來了一定的挑戰(zhàn)。目前，如何有效區(qū)分環(huán)境因素對表型信息的影響與植株自身生長變化的影響，是一個(gè)亟待解決的問題。c.標(biāo)準(zhǔn)化與通用性問題：隨著研究的深入，不同研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的表型信息提取系統(tǒng)逐漸增多。但由于缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范，這些系統(tǒng)之間存在數(shù)據(jù)格式、識別算法等方面的差異，阻礙了技術(shù)的普及與推廣。因此建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化體系，提高技術(shù)的通用性是當(dāng)前的重要任務(wù)。d.智能化與自動(dòng)化水平提升需求：目前，表型信息提取過程中的智能化和自動(dòng)化水平仍有待提高。如何實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的內(nèi)容像采集與處理，自動(dòng)化識別與分類表型特征，智能化分析表型與基因型的關(guān)系，是未來的研究方向和挑戰(zhàn)。e.大數(shù)據(jù)處理能力需求：隨著設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展，產(chǎn)生的表型數(shù)據(jù)急劇增加。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理技術(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)面前面臨著處理速度、存儲和計(jì)算能力等方面的挑戰(zhàn)。如何高效處理和分析這些大規(guī)模數(shù)據(jù)，挖掘其潛在價(jià)值，是另一個(gè)需要解決的問為了解決上述問題，需要進(jìn)一步深入研究內(nèi)容像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，加強(qiáng)環(huán)境因素的監(jiān)測與控制，建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化體系，提升智能化和自動(dòng)化水平，并加強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。通過這些措施，推動(dòng)設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)的發(fā)展與1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探索設(shè)施番茄植株表型信息的提取技術(shù)，以期為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的生產(chǎn)管理手段。具體而言，本研究將圍繞以下核心目標(biāo)展開：·目標(biāo)一：構(gòu)建完善的設(shè)施番茄植株表型數(shù)據(jù)庫。通過系統(tǒng)收集和整理設(shè)施番茄在不同生長階段、環(huán)境條件下的表型數(shù)據(jù)，建立一個(gè)全面、詳盡的數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)研究提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐?！つ繕?biāo)二：開發(fā)高效的表型信息提取算法和技術(shù)。針對設(shè)施番茄植株的復(fù)雜表型特征，研究并開發(fā)先進(jìn)的表型信息提取算法和技術(shù)，以提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和效·目標(biāo)三：評估不同環(huán)境因素對設(shè)施番茄植株表型的影響。通過對比分析不同環(huán)境條件下設(shè)施番茄植株的表型差異，揭示環(huán)境因素對番茄生長發(fā)育的具體影響機(jī)制?！つ繕?biāo)四：為設(shè)施番茄種植提供科學(xué)的決策支持。基于上述研究成果，為設(shè)施番茄種植戶提供精準(zhǔn)的種植建議和管理方案，助力提高番茄產(chǎn)量和品質(zhì)。為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本研究將詳細(xì)開展以下內(nèi)容：1.設(shè)施番茄植株表型數(shù)據(jù)的收集與整理。通過實(shí)地調(diào)查和實(shí)驗(yàn)室測試相結(jié)合的方式，系統(tǒng)收集設(shè)施番茄在不同生長階段、不同環(huán)境條件下的表型數(shù)據(jù)。術(shù)，建立覆蓋番茄植株形態(tài)結(jié)構(gòu)(株高、莖粗、葉面積指數(shù))、生理參數(shù)(葉綠素SPAD值、葉片含水量)及生長狀態(tài)(生物量、果實(shí)數(shù)量)的多源數(shù)據(jù)采集方研究基于深度學(xué)習(xí)的語義分割與目標(biāo)檢測模型(如U-Net、YOLOv5),實(shí)現(xiàn)番茄器官(葉片、果實(shí))的精準(zhǔn)分割與計(jì)數(shù)；同時(shí)，利用主成分分析(PCA)和偏最小二乘回歸(PLSR)等方法，從高光譜數(shù)據(jù)中提取與生長狀態(tài)顯著相關(guān)的特征波3.建立表型參數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測模型：通過時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析，融合生長曲線擬合(如Logistic模型)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如隨機(jī)森林、LSTM),實(shí)現(xiàn)番茄株高、葉面積工測量與本研究提取結(jié)果，量化分析算法的準(zhǔn)確性(以決定系數(shù)R2和均方根誤差RMSE為評價(jià)指標(biāo)),最終形成一套適用于設(shè)施環(huán)境的番茄表型信息提取技術(shù)流關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)多維度數(shù)據(jù)采集體系構(gòu)建生長預(yù)測R2≥0.85,RMSE≤10%技術(shù)實(shí)用性與精度驗(yàn)證與人工測量數(shù)據(jù)相關(guān)性R2≥0.90,效率提升≥50%●特征提取方法研究：針對番茄植株表型信息的復(fù)雜性，研究并比較多種特征提取方法，如基于統(tǒng)計(jì)模型的特征提取、基于深度學(xué)習(xí)的特征提取等。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證不同方法在番茄植株表型信息提取中的效果，為實(shí)際應(yīng)用提供理論依據(jù)?！癖硇蛿?shù)據(jù)分析與建模：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對番茄植株表型信息進(jìn)行深入分析，構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)測模型。通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立準(zhǔn)確的番茄植株表型信息預(yù)測模型，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)?！窠Y(jié)果驗(yàn)證與應(yīng)用推廣：將研究成果應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，通過實(shí)評估所提方法的實(shí)用性和有效性。同時(shí)積極探索將研究成果推廣應(yīng)用到其他作物品種的表型信息提取中，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化貢獻(xiàn)智慧。1.3.3技術(shù)路線為精確獲取設(shè)施番茄植株的表型信息，本研究構(gòu)建了一套系統(tǒng)化、自動(dòng)化的技術(shù)路線。該路線圍繞內(nèi)容像采集與預(yù)處理、特征提取與量化、表型模式識別與建模等核心環(huán)節(jié)展開，具體步驟如下：1)內(nèi)容像采集與預(yù)處理首先在設(shè)施環(huán)境中部署高清相機(jī)，利用多角度掃描技術(shù)獲取番茄植株的全貌內(nèi)容像。為提高內(nèi)容像質(zhì)量，采用以下預(yù)處理方法：1.內(nèi)容像校正：通過透視變換算法(【公式】)對傾斜內(nèi)容像進(jìn)行校正，確保植株結(jié)構(gòu)在內(nèi)容像中平行排列。2.噪聲去除：運(yùn)用高斯濾波(【公式】)去除內(nèi)容像噪聲，增強(qiáng)后續(xù)特征提取的穩(wěn)定其中(K)為校正矩陣，(μ)為內(nèi)容像均值，(o)為標(biāo)準(zhǔn)差。2)特征提取與量化對預(yù)處理后的內(nèi)容像，提取以下關(guān)鍵表型特征：●葉片數(shù)量：通過連通域標(biāo)記算法統(tǒng)計(jì)葉片區(qū)域數(shù)量。●植株高度：利用邊緣檢測技術(shù)(如Canny算子)測定植株頂端到最低葉節(jié)點(diǎn)的垂直距離?！窆麑?shí)參數(shù)：采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)結(jié)合輪廓分析，提取果實(shí)的直徑、顏色、【表】番茄果實(shí)關(guān)鍵參數(shù)示例參數(shù)描述單位果實(shí)直徑最大直徑果實(shí)顏色主色分布長寬比果實(shí)幾何形態(tài)-3)表型模式識別與建?；谔崛〉奶卣鳎瑯?gòu)建支持向量機(jī)(SVM)分類模型(【公式】)用于表型區(qū)分，并通過隨機(jī)森林(RF)回歸模型(【公式】)預(yù)測果實(shí)生長速率：其中(x)為輸入特征向量，(w)為權(quán)重向量，(b)為偏置項(xiàng)，(y)為預(yù)測目標(biāo)。最終，將模型輸出結(jié)果與實(shí)際表型數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，驗(yàn)證技術(shù)路線的準(zhǔn)確性與魯棒性。通過該路線，可實(shí)現(xiàn)對設(shè)施番茄表型信息的智能化、高效率提取。1.4技術(shù)術(shù)語與定義為確保本研究內(nèi)容表述的準(zhǔn)確性和一致性，特對文中涉及的關(guān)鍵技術(shù)術(shù)語進(jìn)行明確定義，并輔以相關(guān)說明。以下術(shù)語與定義將貫穿整個(gè)文檔，作為標(biāo)準(zhǔn)解釋依據(jù)：(1)設(shè)施番茄(GreenhouseTomato)設(shè)施番茄指的是在人工構(gòu)建的保護(hù)設(shè)施內(nèi)(如溫室、大棚等)進(jìn)行栽培的番茄品種。與露天種植相比，設(shè)施栽培能更有效地調(diào)控光、溫、濕、氣等環(huán)境因子，為番茄生長提供適宜條件。廣義上，設(shè)施番茄涵蓋栽培周期、產(chǎn)量特性、抗病性等綜合因素，本研究主要關(guān)注其表型信息提取的相關(guān)技術(shù)。(2)表型信息(PhenotypicInformation)表型信息是指植物在特定環(huán)境條件下表現(xiàn)出的可觀測特征，包括形態(tài)結(jié)構(gòu)(如株高、葉面積)、生理指標(biāo)(如葉綠素含量、光合速率)和農(nóng)藝性狀(如產(chǎn)量、果實(shí)品質(zhì))等。表型數(shù)據(jù)是作物遺傳breeding和育種的重要依據(jù)，也是智慧農(nóng)業(yè)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的核心數(shù)據(jù)資源。(3)表型數(shù)據(jù)采集(PhenotypicDataAcquisition)表型數(shù)據(jù)采集指通過自動(dòng)化或半自動(dòng)化設(shè)備對植物表型信息進(jìn)行定量或定性獲取的過程。依據(jù)采集方式不同，可分為靜態(tài)掃描(如三維激光掃描)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(如紅外傳感器)和數(shù)據(jù)融合(如多源遙感技術(shù))等模式。表型數(shù)據(jù)采集的精度直接影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析與模型的構(gòu)建質(zhì)量。(4)多光譜成像(MultispectralImaging)多光譜成像是一種基于可見光及近紅外波段進(jìn)行植物信息提取的技術(shù)。通過同步采集不同光譜通道的內(nèi)容像，可反演葉綠素指數(shù)、水分脅迫等生理指標(biāo)。例如，利用紅光(R)和近紅外光(NIR)波段計(jì)算葉面積指數(shù)(LAI)的基本公式為：(5)邊緣計(jì)算(EdgeComputing)邊緣計(jì)算指將數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和部分智能分析任務(wù)部署在靠近傳感器的近端設(shè)備(6)表型特征庫(PhenotypicFeatureDatabase)庫(如InfluxDB)或地理空間數(shù)據(jù)庫(如PostGIS)實(shí)現(xiàn)。其主要功能包括數(shù)據(jù)索引、字段名數(shù)據(jù)類型說明植株編號采集時(shí)間特征值數(shù)組(形態(tài)/生理等)采集設(shè)備編號環(huán)境參數(shù)(溫度/濕度等)依據(jù)。理論基礎(chǔ)果穗數(shù)內(nèi)容像分析技術(shù)內(nèi)容形識別與數(shù)字處理果實(shí)數(shù)/穗模型擬合、計(jì)算密度統(tǒng)計(jì)學(xué)與環(huán)境模擬果實(shí)大小內(nèi)容像分析、3D建模葉柄長度內(nèi)容像分析尺度測量、計(jì)算機(jī)視覺葉綠素含量光譜分析技術(shù)植物生理學(xué)、光譜學(xué)視覺以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域展開。通過對植株及其組件(如葉片、莖干、花、果)的內(nèi)容內(nèi)容像處理作為表型信息提取的基礎(chǔ)，主要負(fù)責(zé)對獲取的原始內(nèi)容像(通常為二維平面內(nèi)容像)進(jìn)行預(yù)處理和特征增強(qiáng)。常見的預(yù)處理步驟包括內(nèi)容像去噪(例如利用高斯濾波等方法消除噪聲)、內(nèi)容像校正(如進(jìn)行透視變換或幾何校正以消除鏡頭畸變)以及內(nèi)容像增強(qiáng)(如調(diào)整對比度和亮度，使特征更突出)。這些操作的目的是為后續(xù)的動(dòng)分割(將葉片從背景和相鄰器官中分離出來)、果實(shí)計(jì)數(shù)(通過檢測內(nèi)容像中的圓形或橢圓形目標(biāo)),以及單株番茄的位置確定(通?；谄灞P格或標(biāo)記點(diǎn)等輔助手段)。中該公式描繪葉片的緊湊程度，數(shù)值越接近1,形狀越趨向圓形。習(xí)已成為主流。深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),通過端到端的方式直接從原始像素中學(xué)習(xí)多層次的特征表示。例如，CNNs的卷積層能夠自動(dòng)提取從簡單邊緣或數(shù)值上(如葉片面積、果實(shí)半徑等)。對于內(nèi)容像分類任務(wù)，模型可以直接輸出番茄器官(如葉片、果實(shí))的類別標(biāo)簽，而回歸模型則能夠輸出連續(xù)的表型數(shù)值。模型的性(1)基本概念在二值內(nèi)容像中，像素值通常表示為0或1,分別代表背景和目標(biāo)。形態(tài)學(xué)操作的基本單位是結(jié)構(gòu)元素(StructuringElement),它是一個(gè)小的二值內(nèi)容像，用于對目標(biāo)(2)基本操作形態(tài)學(xué)分析主要包括兩種基本操作：膨脹(Dilation)和腐蝕(Erosion),以及由膨脹操作表示為(A田B)。其定義為：其中(B)表示結(jié)構(gòu)元素(B)平移(x)后的內(nèi)容像。其中(B)表示結(jié)構(gòu)元素(B)平移(x)后的內(nèi)容像。(3)高級操作基于膨脹和腐蝕操作，可以派生出多種高級形態(tài)學(xué)操作，如開運(yùn)算(Opening)和閉運(yùn)算(Closing)。開運(yùn)算主要用于去除小的噪聲點(diǎn)，同時(shí)保留目標(biāo)的整體形狀。2.閉運(yùn)算：閉運(yùn)算先進(jìn)行膨脹操作，再進(jìn)行腐蝕操作，表示為(A·B=(A④B)e閉運(yùn)算主要用于填補(bǔ)目標(biāo)中的小空洞，同時(shí)保持目標(biāo)的整體大小。(4)應(yīng)用實(shí)例在設(shè)施番茄植株的表型分析中，形態(tài)學(xué)操作可以用于提取葉片、果實(shí)等器官的邊界信息，計(jì)算器官的面積、周長等形態(tài)特征。例如，通過對番茄葉片內(nèi)容像進(jìn)行開運(yùn)算，可以去除葉片邊緣的噪聲，再通過膨脹操作可以平滑葉片的邊界，最終提取葉片的輪廓形態(tài)特征的計(jì)算公式如下：·面積：設(shè)目標(biāo)內(nèi)容像為(A),其面積為(S),則：●周長：設(shè)目標(biāo)內(nèi)容像的邊界為(C),其周長為(P),則：其中p(λ)代表植物地表部落_refl率(reflectance)隨波長λ的變化；p?(λ)表示純參考地表(如土壤或板)的光譜反射率；f(b,p,…)是一個(gè)函數(shù)，它描合這個(gè)函數(shù)，通過已知參數(shù)的樣本建立光譜反演模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對未知樣本表型參數(shù)的估算。常見地，用于植物光譜分析的具體波段主要分布在可見光(400-700nm)、近紅外 (700-2500nm)和短波紅外(SWIR,約2500-4000nm)區(qū)域。不同波段的光對特定的生物分量具有敏感性，例如紅光波段(~675nm)和近紅外波段(~760nm)的差異吸收區(qū)(DIFR)常用于葉綠素含量和光合有效輻射的評估。近紅外區(qū)域的強(qiáng)反射和水分吸收特性則可用于含水量估算?？偨Y(jié)來說，光譜分析技術(shù)通過捕捉植物與光相互作用的獨(dú)特光譜信號，并結(jié)合模型的建立與應(yīng)用，能夠有效地反演植物的關(guān)鍵生理生化參數(shù)和結(jié)構(gòu)特征。這種非侵入式、快速、高效率的特性使其在設(shè)施番茄等密集種植環(huán)境下的表型自動(dòng)化提取研究中具有廣闊的應(yīng)用前景。常見光譜響應(yīng)參數(shù)與植物屬性關(guān)系簡表：光譜區(qū)域主要吸收/反射特性相關(guān)植物屬性常用波段范圍光葉綠素吸收紅外葉綠素和水分吸收，細(xì)胞結(jié)構(gòu)反射素含量含水量吸收，有機(jī)質(zhì)信息消除深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的人工智能分支，用類神經(jīng)元的節(jié)點(diǎn)和多層之間互連的設(shè)計(jì)模擬人腦的思維過程。這一技術(shù)借助大量數(shù)據(jù)自適應(yīng)地學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，從而使模型逐漸提升其預(yù)測與分類能力。和Transformers架構(gòu)。RNNs用于序列信息處理，其中以長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和門控循環(huán)單元(GRU)最為著名；CNNs,由于其在內(nèi)容片處理中的強(qiáng)勁表現(xiàn)，也可被應(yīng)用于文本，通過卷積操作提取局部特征；LSTM解決RNNs中的梯度消失問題，尤其擅長處理長期依賴關(guān)系；而Transformers結(jié)合了自注意力機(jī)制，可以捕捉文本序列中的遠(yuǎn)距離依賴關(guān)系，標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理序列數(shù)據(jù)能力的一大飛躍?？偠灾疃葘W(xué)習(xí)是一套能夠激發(fā)和駕馭大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從無到有學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)為有用信息的體系。應(yīng)用于設(shè)施番茄植株表型信息提取，得以實(shí)現(xiàn)精確、高效的自動(dòng)化特征提取與分析，為種植管理科學(xué)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供數(shù)據(jù)支持。在實(shí)際應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)不停留在模型搭建的層面，它會配合半監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等策略，以提升數(shù)據(jù)使用效率，達(dá)到最佳的應(yīng)用表現(xiàn)。隨著科技的不斷發(fā)展，我們將著力于算法的優(yōu)化、新的學(xué)習(xí)機(jī)制的探索以及適應(yīng)不同領(lǐng)域需求的服務(wù)方案的制定，使得深度學(xué)習(xí)在“設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)研究”中充分發(fā)揮其獨(dú)特價(jià)值。在設(shè)施番茄植株的表型信息獲取過程中，內(nèi)容像處理技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。它能夠自動(dòng)、高效地從內(nèi)容像或視頻數(shù)據(jù)中提取植株的生長指標(biāo)、形態(tài)結(jié)構(gòu)、顏色屬性等關(guān)鍵表型特征，極大地提高了表型測量的效率和精度。相比于人工測量，內(nèi)容像處理方法能夠標(biāo)準(zhǔn)化流程，減少主觀誤差，并且能夠處理大量樣本，是現(xiàn)代植物表型學(xué)研究不可或缺的基礎(chǔ)支撐。內(nèi)容像處理技術(shù)應(yīng)用于番茄表型信息提取主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：1.內(nèi)容像預(yù)處理階段：原始內(nèi)容像往往受到光照不均、噪聲干擾、拍攝角度變化等多種因素的影響，這些因素會直接影響后續(xù)特征提取的準(zhǔn)確性。因此預(yù)處理是必不可少的一步，常用的預(yù)處理技術(shù)包括：·幾何校正：消除由于相機(jī)畸變或拍攝角度引起的內(nèi)容像失真，常用仿射變換或透視變換模型[【公式】對內(nèi)容像進(jìn)行校正，確保后續(xù)測量的平面一致性。其中(u,v)是原始內(nèi)容像坐標(biāo)，(u',v')是校正后內(nèi)容像坐標(biāo)。●輻射校正：消除光照差異對內(nèi)容像灰度值的影響，常用的方法有直方內(nèi)容均衡化[【公式】、自適應(yīng)直方內(nèi)容均衡化(ACH)等，旨在增強(qiáng)內(nèi)容像對比度。其中s_t(p)是映射后內(nèi)容像的灰度值，p是原始內(nèi)容像的灰度值，r_k是原始內(nèi)容像灰度值，T_{hist}是累積直方內(nèi)容變換函數(shù)?！裨肼暼コ豪脼V波算法(如高斯濾波、中值濾波)去除內(nèi)容像中的隨機(jī)或確定性噪聲，提高內(nèi)容像信噪比。2.目標(biāo)檢測與分割階段：此階段旨在從復(fù)雜背景中將番茄植株主體或特定器官(如葉片、果實(shí)、莖干)識別出來。常用的方法包括：●基于顏色閾值的分割：利用番茄在不同發(fā)育階段或組織(葉片、果實(shí)、莖)在RGB或HSV顏色空間中的顏色差異進(jìn)行分割。●基于區(qū)域的分割：如活動(dòng)輪廓模型(蛇模型)等，根據(jù)內(nèi)容像內(nèi)部和外部信息驅(qū)動(dòng)輪廓演變以適應(yīng)目標(biāo)形狀?！せ谶吘壍姆指睿豪眠吘墮z測算子(如Canny算子)提取目標(biāo)輪廓，然后結(jié)合膨脹腐蝕等形態(tài)學(xué)操作completingtheobject.3.特征提取階段：在完成目標(biāo)分割后，可以針對特定目標(biāo)(如單個(gè)葉片、單株番茄或整株)提取其表型特征。這些特征是后續(xù)分析的基礎(chǔ)，主要提取的特征類型●形態(tài)特征：●顏色參數(shù)：利用彩色內(nèi)容像，可以提取葉片綠度值(如基于RGB或NDVI指數(shù))、果實(shí)色澤(紅度、黃度)等，反映植株的營養(yǎng)狀況、成熟度等生理狀態(tài)。4.特征信息解析與建庫階段：對提取到的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、模式識別，構(gòu)●進(jìn)行去噪處理(中值濾波/高斯濾波)●進(jìn)行內(nèi)容像增強(qiáng)(直方內(nèi)容均衡化/對比度拉伸)●進(jìn)行內(nèi)容像分割(閾值分割/邊緣檢測)表：內(nèi)容像預(yù)處理技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)一覽關(guān)鍵點(diǎn)描述常用方法/技術(shù)內(nèi)容像去噪消除內(nèi)容像中的噪聲中值濾波、高斯濾波等內(nèi)容像增強(qiáng)提高內(nèi)容像對比度，增強(qiáng)細(xì)節(jié)信息直方內(nèi)容均衡化、對比度拉伸等內(nèi)容像分割閾值分割、邊緣檢測等用利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助或自動(dòng)完成預(yù)處理過程深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等通過上述內(nèi)容像預(yù)處理技術(shù)，可以有效提高設(shè)施番茄植株表型信息提取的準(zhǔn)確性和效率，為后續(xù)的表型分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。內(nèi)容像特征提取技術(shù)在“設(shè)施番茄植株表型信息提取”中扮演著至關(guān)重要的角色，它旨在從復(fù)雜的內(nèi)容像數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確、有效地提取出與番茄植株表型相關(guān)的關(guān)鍵信息。這一過程涉及多種先進(jìn)的內(nèi)容像處理算法和模型，包括但不限于：(1)邊緣檢測邊緣檢測是內(nèi)容像特征提取的基礎(chǔ)技術(shù)之一，通過檢測內(nèi)容像中物體邊緣的位置，可以初步判斷番茄植株的形態(tài)特征。常用的邊緣檢測算子包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。這些算子在計(jì)算過程中能夠突出內(nèi)容像中的邊緣信息，為后續(xù)的特征提取提供有力支持。(2)角點(diǎn)檢測角點(diǎn)檢測旨在識別內(nèi)容像中物體的重要特征點(diǎn)，如番茄植株的莖、葉和果實(shí)等。通過Harris角點(diǎn)檢測算法等，可以有效地從內(nèi)容像中提取出角點(diǎn)信息，進(jìn)而分析番茄植株的空間結(jié)構(gòu)和形態(tài)特征。(3)線條檢測(4)紋理分析(5)形狀描述與匹配的目標(biāo)植株與背景或其他干擾元素分離，為后續(xù)的形態(tài)參數(shù)測量(如株高、葉面積、葉片數(shù)量等)奠定基礎(chǔ)。根據(jù)分割原理的不同，常用的內(nèi)容像分割技術(shù)可分為閾值分割、閾值，將內(nèi)容像像素分為目標(biāo)與背景兩類。對于設(shè)施番茄內(nèi)容像，由于背景(如栽培基質(zhì)、溫室結(jié)構(gòu))與植株在顏色或紋理上存在差異，可通過直方內(nèi)容分析確定最優(yōu)閾值。常用的閾值算法包括Otsu法、自適應(yīng)閾值法等。以O(shè)tsu法為例，其通過最大化類間方差來計(jì)算全局最優(yōu)閾值，公式如下：其中(T)為最優(yōu)閾值，(L)為灰度級數(shù)，(wo(t))和(w?(t))分別為背景與目標(biāo)的像素占比，(μo(t))和(μ(t))為對應(yīng)的灰度均值。然而閾值分割對光照變化敏感，在復(fù)雜背景下易產(chǎn)生分割誤差。2.邊緣檢測邊緣檢測通過識別內(nèi)容像中灰度值劇烈變化的區(qū)域(即邊緣)來分割目標(biāo)。常用算法包括Sobel、Canny、Laplacian等。以Canny算子為例，其結(jié)合高斯濾波、非極大值抑制和雙閾值檢測，能夠有效提取植株輪廓。但該方法對噪聲敏感，且易產(chǎn)生不連續(xù)的邊緣，需結(jié)合形態(tài)學(xué)操作(如膨脹、腐蝕)進(jìn)行后處理。3.區(qū)域生長區(qū)域生長法從種子點(diǎn)出發(fā)，根據(jù)相似性準(zhǔn)則(如灰度、顏色、紋理)逐步合并鄰近像素，直至形成完整區(qū)域。該方法適用于植株與背景對比度較低的情況，但種子點(diǎn)的選擇和生長準(zhǔn)則的設(shè)定直接影響分割效果。4.深度學(xué)習(xí)分割近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在內(nèi)容像分割中表現(xiàn)出色，尤其是全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)、U-Net和MaskR-CNN等模型。以U-Net為例，其編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)和跳躍連接能夠有效捕獲植株的細(xì)節(jié)特征，實(shí)現(xiàn)像素級分割。【表】對比了不同分割技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)：技術(shù)類型優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用場景技術(shù)類型優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用場景閾值分割雜背景容像邊緣檢測邊緣定位精確需要輪廓信息的場景區(qū)域生長適用于低對比度內(nèi)容像依賴種子點(diǎn)選擇、計(jì)算量大植株與背景邊界模糊的情況分割高精度、魯棒性強(qiáng)需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)、訓(xùn)練復(fù)雜場景在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)設(shè)施番茄內(nèi)容像的特點(diǎn)(如分辨率、光照條件、背景復(fù)雜度)化輪廓，或利用U-Net模型實(shí)現(xiàn)端到端2.3常用算法及其分析深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),適用于處理具有傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，如線性回歸和邏輯回歸，適用于處理簡單的線性關(guān)系和分類問題。這些方法基于假設(shè)數(shù)據(jù)遵循特定的分布，并通過最小化預(yù)測誤差來估計(jì)模型參數(shù)。在選擇適合的算法時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、問題的復(fù)雜度以及計(jì)算資源的限制。例如，如果數(shù)據(jù)具有高度的空間相關(guān)性和時(shí)間依賴性，那么使用深度學(xué)習(xí)算法可能更為合適；而如果數(shù)據(jù)規(guī)模較小且問題相對簡單，則可以考慮使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。此外還可以通過交叉驗(yàn)證等技術(shù)來評估不同算法的性能，從而選擇最優(yōu)的算法組合。2.3.1傳統(tǒng)圖像處理算法在設(shè)施番茄植株表型信息的自動(dòng)獲取領(lǐng)域，傳統(tǒng)內(nèi)容像處理算法構(gòu)成了早期研究的基礎(chǔ)框架。這些算法主要側(cè)重于對內(nèi)容像進(jìn)行像素級的操作和變換，旨在增強(qiáng)內(nèi)容像特征、分割目標(biāo)區(qū)域以及提取幾何或紋理等表型參數(shù)。與傳統(tǒng)方法相比，基于深度學(xué)習(xí)的現(xiàn)代技術(shù)更為強(qiáng)大，但理解傳統(tǒng)算法對于把握問題的核心挑戰(zhàn)、設(shè)計(jì)有效的混合策略或處理特定場景下的數(shù)據(jù)仍具有不可或缺的價(jià)值。傳統(tǒng)內(nèi)容像處理算法涵蓋了多個(gè)方面，常見的包括內(nèi)容像預(yù)處理技術(shù)、內(nèi)容像分割方法和特征提取手段。內(nèi)容像預(yù)處理是后續(xù)處理的基礎(chǔ)，其目的是消除內(nèi)容像在采集和傳輸過程中引入的噪聲和干擾，提升內(nèi)容像質(zhì)量。常用的預(yù)處理方法有灰度化、濾波以及直方內(nèi)容均衡化。例如，高斯濾波器(GaussianFilter)是一種常用的高通濾波器，它的輸出是輸入內(nèi)容像像素值與其鄰域像素值的加權(quán)和，權(quán)重由高斯函數(shù)決定，能有效平滑內(nèi)容像噪聲，但可能會有輕微的模糊效應(yīng)：其中(G(x,y))是高斯濾波器在坐標(biāo)((x,y))處的值，(0)是標(biāo)準(zhǔn)差，控制了濾波器的平滑程度。于番茄植株表型研究，分割的目標(biāo)通常是將復(fù)雜的背景與目標(biāo)植株(包括葉片、莖干、果實(shí)等)有效分離。傳統(tǒng)的內(nèi)容像分割方法主要分為基于閾值、基于邊緣檢測和基于區(qū)用。其核心步驟包括高斯濾波、計(jì)算梯度、非極大值周長(Perimeter)、等效直徑(EquivalentDiameter)、緊湊度(Compactness)以及區(qū)域的紋理模式，常見的有Haralick紋理特征，它基于灰度共生矩陣(GLCM)計(jì)算多種紋理度量，如角二階矩(AngularSecond性(Correlation)和能量(Energy)等，能夠反映葉片表皮的紋理細(xì)節(jié)。CNNs)的成功，為番茄植株表型信息的自動(dòng)提取提供了強(qiáng)有力的工具。與傳統(tǒng)內(nèi)容像處理方法相比，深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)內(nèi)容像中的層次化特征，避免了人工設(shè)計(jì)特征的復(fù)雜性和主觀性，在番茄植株內(nèi)容像識別方面展現(xiàn)出更高的精度和魯棒性。目前，應(yīng)用于番茄植株內(nèi)容像識別的深度學(xué)習(xí)模型主要包括以下幾種：1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中最核心的模型之一，也是番茄植株表型信息提取中最常用的算法。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，能夠有效提取內(nèi)容像的局部特征和全局特征。●卷積層：通過卷積核在內(nèi)容像上滑動(dòng)，提取內(nèi)容像中的邊緣、紋理等局部特征。卷積核的數(shù)量和大小決定了網(wǎng)絡(luò)提取特征的復(fù)雜程度。●池化層：對卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，降低特征內(nèi)容維度，減少計(jì)算量，并增強(qiáng)模型的泛化能力。●全連接層：將池化層提取的特征進(jìn)行整合，并輸出分類結(jié)果或回歸結(jié)果。主要特點(diǎn)優(yōu)勢劣勢較早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包含兩個(gè)卷積層和三個(gè)全連接層。集。性能相對較差，難含五層卷積層。在大規(guī)模內(nèi)容像數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，能夠提取更復(fù)雜的特征。算量大，需要較高通過堆疊多個(gè)卷積層來增加網(wǎng)特征提取能力強(qiáng)，泛主要特點(diǎn)優(yōu)勢劣勢引入殘差學(xué)習(xí)機(jī)制，解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度消失問題。能夠訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)，性能更優(yōu)。模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要更多的計(jì)算資源。需要注意超參數(shù)的選擇，否則容易過擬合。通過復(fù)合縮放方法，對模型寬在參數(shù)量和計(jì)算量相模型的性能提升依賴于預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。-W是卷積核2.基于注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.遷移學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)是指將一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于其他相關(guān)任務(wù)的技術(shù)，在番茄植株表型信息提取任務(wù)中，可以利用在大規(guī)模內(nèi)容像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的CNN模型，通過微調(diào)的方式適應(yīng)特定的數(shù)據(jù)集，從而避免小數(shù)據(jù)集帶來的過擬合問題，并提高模型的泛化能力?？偠灾?，基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容像識別算法為番茄植株表型信息提取提供了高效、準(zhǔn)確的技術(shù)手段。在未來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的番茄植株表型信息提取技術(shù)將會更加成熟和完善。本研究致力于開發(fā)多種技術(shù)以提取設(shè)施番茄植株的表型數(shù)據(jù)，具體方法包括以下幾首先引入自動(dòng)感知技術(shù)，例如內(nèi)容像識別軟件來自動(dòng)解析設(shè)施內(nèi)番茄植株的葉片位置、大小和顏色，以此評估植株健康狀況和光合效能。使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)結(jié)合內(nèi)容像處理算法，可以實(shí)現(xiàn)快速、非侵入性表型特征分析。接下來我們采取遙感監(jiān)測技術(shù)，例如利用無人機(jī)搭載相機(jī)對番茄植株進(jìn)行立體拍攝，并依托地理信息系統(tǒng)(GIS)進(jìn)行處理和分析，從而提取詳細(xì)表型信息。配備的多光譜傳感器能提供作物在不同光譜下的影像，助于深入理解番茄對不同光照條件響應(yīng)。另外我們分析了光譜反射率分析法，通過反射光譜測量的光譜儀對番茄植株的葉片反射光譜進(jìn)行采集，然后利用光譜參數(shù)如葉片色素、水分、以及礦物質(zhì)含量等來診斷植株?duì)顟B(tài)。這不僅有助于營養(yǎng)狀態(tài)評估，還可輔助判斷病蟲害情況。采用細(xì)胞成像技術(shù)，利用掃描電子顯微鏡(SEM)或透射電子顯微鏡(TEM)對番茄植株的細(xì)胞組織進(jìn)行高分辨率內(nèi)容像取樣，分析不同生理階段的細(xì)胞結(jié)構(gòu)變化，了解植株生長和發(fā)育進(jìn)程。(1)光源系統(tǒng)配置還原度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)力。光照條件不均或過曝/欠曝都可能導(dǎo)致表點(diǎn)(如果實(shí)),輔以可移動(dòng)的石英鹵素補(bǔ)光燈，以增強(qiáng)細(xì)節(jié)表現(xiàn)。光源參數(shù)(單位：坎德拉每平方米，cd/m2)將通過光度計(jì)進(jìn)行精確校準(zhǔn)，并依據(jù)不同植株大小和表型測量需求(如葉片成像、果實(shí)成像等)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，目標(biāo)照度范圍設(shè)定在200-500cd/m2之間，以確保內(nèi)容像數(shù)據(jù)在不同條件下的一致性和可比性。光照特性參數(shù)，如色溫與照度，可通過公式(3.1)進(jìn)行標(biāo)定：o【公式】:光強(qiáng)分布I(x,y)=Ioe^(-(x2+y2)/r2)(2)相機(jī)系統(tǒng)選型內(nèi)容像傳感器類型和參數(shù)(如分辨率、感光面積、快門速度等)對最終獲取的內(nèi)容像質(zhì)量和后續(xù)分析精度至關(guān)重要?？紤]到需要捕捉植株整體形態(tài)(整株)以及精細(xì)結(jié)構(gòu)(如葉脈、果實(shí)紋理),較小的采樣間隔(高分辨率)是必要的。本研究選用高分辨率工業(yè)相機(jī)，其傳感器類型為全彩CMOS,分辨率為5MP(2592×1944像素),單位像素尺寸為2.47μm,像素全局快門控制，支持的幀率為10fps。CMOS傳感器以其高靈敏定焦鏡頭，以確保在有限的采集空間內(nèi)，能獲得覆蓋植株主要部分的清晰、無畸變(或畸變已校正)的內(nèi)容像。相機(jī)參數(shù)配置還包括Gain(倍數(shù)增益)、ExposureTime(曝光時(shí)間)等，這些參(3)拍攝平臺與環(huán)境我們設(shè)計(jì)并搭建了多自由度(3-5個(gè)自由度)可調(diào)拍攝平臺。該平臺主要由穩(wěn)固的基座、可伸縮的支撐臂、調(diào)節(jié)坡度和水平的旋轉(zhuǎn)/傾斜機(jī)構(gòu)光罩，并在罩內(nèi)保持相對穩(wěn)定的溫濕度條件。此外為防止風(fēng)吹動(dòng)植株影響成像，必要中，主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)相對穩(wěn)定的黑暗和靜默的拍攝環(huán)境，以減少環(huán)境因素對成像質(zhì)定的內(nèi)容像質(zhì)量，能夠更清晰地捕捉番茄植株的葉片紋理、果實(shí)形狀及(空間分布)等其中(P)表示光源總功率(瓦特),(n)為光能向目標(biāo)區(qū)域的利用效率(無量綱),(A)為有效照射區(qū)域面積(平方米)。此外三腳架的穩(wěn)定性和內(nèi)容像觸發(fā)機(jī)制的精確性亦需【表】建議內(nèi)容像采集設(shè)備主要性能參數(shù)建議值設(shè)備類型參數(shù)指標(biāo)建議配置原因說明分辨率確保果實(shí)及葉片紋理細(xì)節(jié)捕捉能力傳感器尺寸1/2.3英寸以上光譜覆蓋400-700nm可調(diào)滿足植物色素吸收特性研究需求光源類型提供穩(wěn)定、可調(diào)光強(qiáng)與光譜的均勻照明設(shè)備類型參數(shù)指標(biāo)建議配置原因說明光效高能效利用電能產(chǎn)生足夠照明強(qiáng)度三腳架承重滿足相機(jī)設(shè)備搭載需求觸發(fā)機(jī)制延時(shí)精度(1)傳感器選擇與環(huán)境控制1.光照穩(wěn)定性：為了避免環(huán)境光照變化對紅外內(nèi)容像的影響，內(nèi)容像采集均在室2.環(huán)境溫度控制：實(shí)驗(yàn)室的溫度被控制在相對恒定的范圍內(nèi)，以3.相對濕度控制：相對濕度的穩(wěn)定對于保證紅外內(nèi)容像的質(zhì)量同樣至關(guān)重要。我們通過加濕器和除濕設(shè)備將室內(nèi)相對濕度控制在40%-60%的范圍內(nèi)。(2)采集參數(shù)的優(yōu)化取的精度。因此在正式實(shí)驗(yàn)開始之前，我們對內(nèi)容像采集的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的優(yōu)化，1.幀率和分辨率：我們測試了兩種不同的幀率(10fps,20fps)和兩種不同的分辨率(640x480,960x720)組合，并通過內(nèi)容像質(zhì)量和后續(xù)信息提取效果進(jìn)行對比，最終選擇10fps幀率和960x720分辨率的組合。這樣的設(shè)置能夠保證內(nèi)容像在獲得足夠細(xì)節(jié)的同時(shí)，也能滿足實(shí)時(shí)信息提取的需求。2.測溫范圍與精度：紅外熱像儀的測溫范圍和精度對于獲取準(zhǔn)確的溫度信息至關(guān)重要。我們根據(jù)番茄植株的正常生長溫度范圍，將熱像儀的測溫范圍設(shè)置為20℃-60℃,并確保其測溫精度能夠滿足本研究的精度要求，即±0.1℃。3.白平衡設(shè)置：白平衡設(shè)置對于紅外內(nèi)容像的色彩表現(xiàn)具有顯著影響。我們通過實(shí)驗(yàn)確定了最適合我們的白平衡設(shè)置，以獲得更加真實(shí)、可靠的溫度信息。4.內(nèi)容像質(zhì)量評估：為了定量評估不同參數(shù)設(shè)置下采集的內(nèi)容像質(zhì)量，我們設(shè)計(jì)了內(nèi)容像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系，包括清晰度、對比度、噪聲等指標(biāo)。通過對不同參數(shù)設(shè)置采集的內(nèi)容像進(jìn)行評價(jià)，最終確定了最佳的內(nèi)容像采集參數(shù)。(3)內(nèi)容像采集參數(shù)表上述參數(shù)優(yōu)化過程最終確定了適合本研究需求的內(nèi)容像采集參數(shù)?！颈怼空故玖司唧w的參數(shù)設(shè)置。參數(shù)名稱參數(shù)說明傳感器類型紅外熱像儀互補(bǔ)視覺傳感器，用于獲取植株溫度場信息幀率(fps)保證了內(nèi)容像質(zhì)量的細(xì)節(jié)，同時(shí)也滿足實(shí)時(shí)性要求分辨率保證了內(nèi)容像的細(xì)節(jié)，有利于后續(xù)特征提取參數(shù)名稱參數(shù)說明測溫范圍(℃)測溫精度(℃)白平衡設(shè)置自動(dòng)白平衡1次/天內(nèi)容像格式(4)內(nèi)容像采集流程3.使用固定裝置將熱像儀固定在預(yù)定位置，保持與5.將采集到的內(nèi)容像數(shù)據(jù)存儲在指定的表型信息。環(huán)境因素主要包括光照、溫度和濕度等。為了制訂控制環(huán)境參數(shù)的方案，首先需對設(shè)施番茄生長的最適環(huán)境條件進(jìn)行文獻(xiàn)綜述與綜合對比。參照近年來設(shè)施番茄栽培的相關(guān)研究成果，確定適宜的閾值范圍如下：1.光照強(qiáng)度：適宜番茄植株生長的光照強(qiáng)度應(yīng)在800~1200lumens/平方米之間。若光線過強(qiáng)，植物可能會出現(xiàn)葉片變色或生長速緩的問題；反之，光線不足則可能會抑制植株正常發(fā)育，導(dǎo)致產(chǎn)量與品質(zhì)下降。2.溫度和濕度：理想的發(fā)菜生長溫度應(yīng)維持在1825°C溫度過高或過低都可能對植株生長造成負(fù)面影響；濕度異常會給病蟲害的發(fā)生創(chuàng)造有利條件。為了準(zhǔn)確地控制上述外界環(huán)境，建議采用智能溫室系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠通過感應(yīng)器實(shí)時(shí)監(jiān)測環(huán)境參數(shù)的變化，并在必要時(shí)自動(dòng)開啟控制設(shè)施，這包括但不限于變頻器控制加熱和降溫設(shè)備以調(diào)節(jié)溫度、風(fēng)循環(huán)設(shè)備和遮陽簾以控制光照和濕度、調(diào)節(jié)灌溉與噴霧系統(tǒng)以保證適時(shí)的水分或濕度供給。此外為確保所獲取番茄植株內(nèi)容像數(shù)據(jù)的代表性，應(yīng)將環(huán)境控制分為多個(gè)層次或級別，比如根據(jù)已有研究確定最優(yōu)原生家庭、控制或模擬不同病害環(huán)境等。通過隨機(jī)或有序的輪換策略實(shí)施該控制，最終進(jìn)行的表型信息提取項(xiàng)目能夠在多個(gè)差異化的環(huán)境條件下進(jìn)行，從而產(chǎn)生豐富多樣的監(jiān)測數(shù)據(jù)，為后續(xù)的表型信息融合和模型構(gòu)建預(yù)備真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)支撐?？偨Y(jié)而言，精確控制番茄植株表型信息采集的環(huán)境條件看似一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)采集籌備步驟，實(shí)則是一個(gè)綜合性系統(tǒng)工程，其涉及的變量多、系統(tǒng)復(fù)雜，需要精心規(guī)劃周密的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案與操作工藝流程，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量高、客觀可靠的內(nèi)容像采集目標(biāo)。預(yù)處理與分析。這一階段的核心目標(biāo)在于增強(qiáng)內(nèi)容像中的感興趣區(qū)域(如番茄植株、葉片、果實(shí)等)的特征，消除噪聲和干擾，并為后續(xù)的特征提取和模型識別奠定基礎(chǔ)。本(1)內(nèi)容像預(yù)處理3.噪聲濾波：應(yīng)用濾波器去除內(nèi)容像中的隨機(jī)噪聲(如高斯噪聲)和顆粒噪聲。常選擇哪種濾波方法或組合使用，需要根據(jù)實(shí)際內(nèi)容像質(zhì)量和分析需求進(jìn)行實(shí)驗(yàn)確定。●示例：我們對預(yù)處理后的內(nèi)容像統(tǒng)一采用一個(gè)(3×3)的中值濾波核進(jìn)行處理，以平衡噪聲抑制和細(xì)節(jié)保留。4.光照增強(qiáng)與均衡化：針對光照不均的問題，采用直方內(nèi)容均衡化(HistogramEqualization,HE)或其改進(jìn)算法(如自適應(yīng)直方內(nèi)容均衡化，AdaptiveHistogramEqualization,AHE/CLAHE)來調(diào)整內(nèi)容像的灰度分布，增強(qiáng)內(nèi)容像的整體對比度，使得暗部和亮部細(xì)節(jié)都能得到更好的展現(xiàn)。特別是對于背景復(fù)雜的場景，CLAHE通常能提供更好的效果，因?yàn)樗辉诰植繀^(qū)域內(nèi)進(jìn)行直方內(nèi)容均衡化，避免了過度放大全局噪聲?！袷纠硎荆簝?nèi)容像經(jīng)過CLAHE處理后，其像素值分布的局部對比度得到改善。5.(可選)形態(tài)學(xué)處理：根據(jù)需要對特定結(jié)構(gòu)(如去除細(xì)小顆粒、連接斷裂區(qū)域)進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，如腐蝕(Erosion)和膨脹(Dilation)及其組合(開運(yùn)算、閉運(yùn)算)。對預(yù)處理后的內(nèi)容像進(jìn)行一系列操作，旨在得到一個(gè)清晰、對比度良好，且背景與目標(biāo)區(qū)分明顯的內(nèi)容像，為后續(xù)的特征提取做好準(zhǔn)備。(2)內(nèi)容像分析方法在完成預(yù)處理后，我們將采用多種內(nèi)容像分析方法來提取番茄植株的表型特征。主要分析方法包括：1.植物分割(PlantSegmentation):這是后續(xù)所有分析的基礎(chǔ)。目標(biāo)是將番茄植株(包括莖、葉、果實(shí))從背景中精確分割出來。目前研究較多且效果較好的方●基于閾值的分割：利用內(nèi)容像灰度值的統(tǒng)計(jì)特性或特定單通道(如綠光通道)設(shè)局閾值分割(如Otsu算法)和自適應(yīng)閾值分割?！窕趨^(qū)域的分割：從種子點(diǎn)出發(fā)，通過相似性準(zhǔn)則(如灰度、顏色)進(jìn)行區(qū)域生能力，特別是語義分割和實(shí)例分割模型(如U-Net及其變體),能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的語義分割模型(如Darknet、ResNet基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)結(jié)合特定損失函數(shù)的結(jié)構(gòu))對番茄植株進(jìn)行精確分割，得到包含不同類別(如背景、莖、葉、果)的像素級別標(biāo)注2.幾何特征提取(GeometricFeatureExtraction):在分割結(jié)果的基礎(chǔ)上，提取●形狀描述符：圓形度(Circularity)、偏心度(ERatio)、面積與周長的比值(Com·計(jì)算公式示例(面積):面積(A=Z′=1pixeli),其中(pixel;)為二值掩碼內(nèi)容屬3.紋理特征提取(TextureFeatureExtraction):葉片、果實(shí)表面的紋理特征可以反映其生長狀況。常用的方法有：●灰度共生矩陣(GLCM,Gray-LevelCo-occurrenceMatrix):通過分析像素間灰度級的空間關(guān)系來描述紋理?？商崛〉慕y(tǒng)計(jì)量包括能量(Energy)、熵(Entropy)、對比度(Contrast)、相關(guān)性(Correlation)等。這些特征能捕捉葉片表面的溝壑結(jié)構(gòu)。●局部二值模式(LBP,LocalBinaryPatterns):對每個(gè)像素鄰域的灰度值進(jìn)行二值化，形成模式，計(jì)算局部自相關(guān)性，對光照變化有較好的魯棒性。4.(可選)光譜特征提?。喝绻純?nèi)容像是彩色或多光譜內(nèi)容像，還可以提取基于顏色通道或多光譜通道的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、顏色直方內(nèi)容等特征，這些特征與葉片的光合色素含量、水分狀況等生理狀態(tài)密切相關(guān)。通過對上述特征的有效提取與量化和后續(xù)的數(shù)據(jù)處理，我們能夠構(gòu)建起對番茄植株表型信息的全面認(rèn)知，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理(如病情監(jiān)測、營養(yǎng)評估、產(chǎn)量預(yù)測等)提供可靠的數(shù)據(jù)支持。最終選擇的特征組合將依據(jù)其對表型信息的敏感度、計(jì)算效率以及實(shí)際應(yīng)用需求綜合確定。在設(shè)施番茄植株表型信息提取技術(shù)研究中，內(nèi)容像去噪與增強(qiáng)是重要環(huán)節(jié)之一。為了提高內(nèi)容像質(zhì)量及后續(xù)表型特征識別的準(zhǔn)確性，需對采集的番茄植株內(nèi)容像進(jìn)行預(yù)處理。這一過程中，內(nèi)容像去噪是關(guān)鍵步驟，目的是消除內(nèi)容像中的無關(guān)噪聲，突出植株的輪廓和紋理信息。同時(shí)內(nèi)容像增強(qiáng)能夠改善內(nèi)容像的整體視覺效果，提高后續(xù)特征提取的可靠性。在內(nèi)容像去噪方面，可以采用中值濾波、高斯濾波等方法來平滑內(nèi)容像，減少隨機(jī)噪聲的影響。針對番茄植株內(nèi)容像的特點(diǎn)，可選用適應(yīng)性強(qiáng)的非局部均值去噪算法，該算法能夠在保留邊緣信息的同時(shí)去除噪聲。此外考慮到內(nèi)容像中可能存在的椒鹽噪聲，可采用自適應(yīng)中值濾波進(jìn)行進(jìn)一步處理。在內(nèi)容像增強(qiáng)方面，可采用直方內(nèi)容均衡化、對比度增強(qiáng)等技術(shù)來提升內(nèi)容像的視覺效果。針對番茄植株內(nèi)容像的顏色特征，還可采用色彩平衡調(diào)整，以突出植株的色澤信息。此外為了改善內(nèi)容像的局部對比度，可以利用邊緣增強(qiáng)技術(shù)，如Sobel、Prewitt等算子來強(qiáng)化植株的輪廓信息。表：設(shè)施番茄植株內(nèi)容像去噪與增強(qiáng)方法概述描述應(yīng)用場景中值濾波通過替換像素值為鄰域內(nèi)的中值來消除噪聲適用于去除椒鹽噪聲高斯濾波使用高斯函數(shù)對內(nèi)容像進(jìn)行卷積以平滑噪聲適用于去除隨機(jī)噪聲非局部均值去噪算法根據(jù)像素周圍區(qū)域的亮度模式去除噪聲，保留邊緣信息適用于番茄植株內(nèi)容直方內(nèi)容均衡化的對比度適用于提高內(nèi)容像的視覺效果色彩平衡調(diào)整調(diào)整內(nèi)容像的顏色分布，突出特定顏色信息的色澤特征Sobel、Prewitt等邊緣增強(qiáng)算子強(qiáng)化內(nèi)容像的輪廓信息，提高局部對比度輪廓的清晰度通過上述方法的應(yīng)用，可以有效地對設(shè)施番茄植株內(nèi)容像進(jìn)行去噪與增強(qiáng)，為后續(xù)的特征提取和識別提供高質(zhì)量的內(nèi)容像數(shù)據(jù)。在進(jìn)行設(shè)施番茄植株表型信息提取時(shí)，內(nèi)容像輻射校正是一個(gè)關(guān)鍵步驟，旨在消除環(huán)境因素對內(nèi)容像質(zhì)量的影響，從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。輻射校正的基本原理是通過數(shù)學(xué)模型來修正內(nèi)容像中的輻射誤差，使得不同傳感器或觀測條件下的內(nèi)容像數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行有效的對比和分析。常見的輻射校正方法包括直接輻射校準(zhǔn)和間接輻射校準(zhǔn)，直接輻射校準(zhǔn)是通過已知輻射條件的標(biāo)準(zhǔn)光源對內(nèi)容像進(jìn)行校正，以消除傳感器本身的輻射特性對內(nèi)容像的影響。間接輻射校法則是通過模擬太陽輻射的光譜分布，對內(nèi)容像進(jìn)行校正，以消除大氣散射和吸收等因素的影響。●校正模型的建立輻射校正模型的建立通?；趯?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析，通過收集不同時(shí)間、不同地點(diǎn)、不同傳感器獲取的內(nèi)容像數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)，可以建立輻射校正模型。該模型通常采用多元線性回歸、支持向量機(jī)等算法進(jìn)行擬合，以實(shí)現(xiàn)內(nèi)容像數(shù)據(jù)的精確校輻射校正效果的評估主要通過對比校正前后的內(nèi)容像數(shù)據(jù)來進(jìn)行。常用的評估指標(biāo)包括均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)等。通過這些指標(biāo)，可以量化校正效果，判斷輻射校正模型的準(zhǔn)確性。1.數(shù)據(jù)收集：收集設(shè)施番茄植株內(nèi)容像數(shù)據(jù)，包括不同時(shí)間、不同地點(diǎn)、不同傳感器的數(shù)據(jù)。3.內(nèi)容像預(yù)處理：對收集到的內(nèi)容像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，4.輻射校正：應(yīng)用建立的輻射校正模型5.效果評估：通過對比校正前后的內(nèi)容像4.輻射校正：應(yīng)用建立的輻射校正模型，在設(shè)施番茄植株表型信息提取過程中，由于成像環(huán)境(如光照變化、傳感器角度差異)或時(shí)間序列采集條件的影響，不同源內(nèi)容像間常存在幾何畸變或灰度不一致問題。因此內(nèi)容像配準(zhǔn)與融合技術(shù)是確保多模態(tài)內(nèi)容像(可見光、熱紅外、多光譜等)空間對(1)內(nèi)容像配準(zhǔn)配和空間變換三個(gè)階段。以基于特征的配準(zhǔn)方法為例，首先采用SIFT(尺度不變特征變換)或SURF(加速魯棒特征)算法提取內(nèi)容像中的關(guān)鍵點(diǎn)及其描述子，通過歐氏距計(jì)最優(yōu)變換模型。對于剛性配準(zhǔn)，常用仿射變換模型如公式(1)所示：[[x'y′][abcd][xy]+[txt匹配正確率(%)RMSE(像素)計(jì)算時(shí)間(s)(2)內(nèi)容像融合1.加權(quán)平均法：直接對各波段內(nèi)容像按權(quán)重求和，公式(2)為簡單加權(quán)模型：2.多分辨率融合：采用小波變換或拉普拉斯金字塔分解，將內(nèi)容像分解為不同頻率子帶后，通過選擇規(guī)則(如取絕對值最大)重構(gòu)融合內(nèi)容像。例如，小波融合的步驟如下：●對源內(nèi)容像進(jìn)行小波分解(如Daubechies小波基);●對高頻細(xì)節(jié)系數(shù)采用最大絕對值選擇，低頻近似系數(shù)加權(quán)平均；●通過逆小波變換得到融合結(jié)果。3.深度學(xué)習(xí)方法：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)端到端學(xué)習(xí)融合策略，如U-Net或GAN(生成對抗網(wǎng)絡(luò))模型，可直接從配準(zhǔn)后的內(nèi)容像中提取并融合互補(bǔ)特征。融合效果通過信息熵(EN)、結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)等指標(biāo)評價(jià)。實(shí)驗(yàn)表明，基于小波的融合方法在保留番茄葉片紋理和邊緣信息方面表現(xiàn)更優(yōu)，其EN值可達(dá)7.82,SSIM為0.91,顯著優(yōu)于傳統(tǒng)加權(quán)平均法。通過上述配準(zhǔn)與融合流程，可有效消除多模態(tài)內(nèi)容像間的時(shí)空差異，為后續(xù)植株高度、葉面積指數(shù)、溫度分布等表參數(shù)的精確計(jì)算奠定基礎(chǔ)。3.3番茄植株關(guān)鍵表型信息提取模型構(gòu)建在番茄植株的研究中，準(zhǔn)確識別和記錄其關(guān)鍵表型信息是至關(guān)重要的。為此，本研究提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的番茄植株關(guān)鍵表型信息提取模型。該模型通過分析大量的番茄植株內(nèi)容像數(shù)據(jù)，自動(dòng)識別出與生長、發(fā)育、病蟲害等關(guān)鍵表型相關(guān)的特征。首先我們收集了來自不同品種、不同生長階段的番茄植株內(nèi)容像數(shù)據(jù)，共計(jì)約10,000張。這些內(nèi)容像涵蓋了從幼苗期到成熟期的多個(gè)階段，包括葉片、果實(shí)、莖干等部位。通過對這些內(nèi)容像進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、歸一化等操作，為后續(xù)的特征提取打下基礎(chǔ)。接下來我們采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)作為主要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對預(yù)處理后的內(nèi)容像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)內(nèi)容像中的局部特征，并忽略背景噪聲，從而更好地識別出與表型相關(guān)的關(guān)鍵特征。在本研究中，我們使用了一個(gè)包含12個(gè)卷積層、4個(gè)全連接層的深度網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)對番茄植株關(guān)鍵表型的高效識別。為了驗(yàn)證模型的性能，我們采用了交叉驗(yàn)證的方法。將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，分別對模型進(jìn)行訓(xùn)練和評估。結(jié)果顯示，該模型在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%以上，召回率和精確度也均超過了90%。這表明所提出的番茄植株關(guān)鍵表型信息提取模型具有較好的性能和可靠性。此外我們還對模型進(jìn)行了一些優(yōu)化和改進(jìn)，例如，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)、增加正則化項(xiàng)等方式，提高了模型的泛化能力和穩(wěn)定性。同時(shí)我們也嘗試引入了一些新的技術(shù)手段，如注意力機(jī)制、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等，以進(jìn)一步提升模型的性能。本研究成功構(gòu)建了一種基于深度學(xué)習(xí)的番茄植株關(guān)鍵表型信息提取模型。該模型能夠自動(dòng)識別和記錄番茄植株的關(guān)鍵表型信息，為番茄育種和栽培提供了有力的技術(shù)支持。未來，我們將繼續(xù)對該模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，以適應(yīng)更多種類的番茄植株和更廣泛的應(yīng)用場景。在設(shè)施番茄植株表型信息的提取技術(shù)研究中，植株的高度與冠幅是兩個(gè)基礎(chǔ)且重要的指標(biāo)，它們直接反映了植株的生長狀況與長勢。本節(jié)將詳細(xì)介紹這兩種關(guān)鍵指標(biāo)的計(jì)算方法與實(shí)現(xiàn)過程，首先植株高度通常是指從植株根部基點(diǎn)至頂端生長點(diǎn)的垂直距離。在內(nèi)容像中，這一特征的提取相對直接，主要依賴于內(nèi)容像處理中目標(biāo)分割與邊緣檢測為了精確測量植株高度，我們首先需要對番茄植株進(jìn)行準(zhǔn)確的目標(biāo)分割，將植株區(qū)域從復(fù)雜的背景環(huán)境中區(qū)分開來。常用的分割方法包括基于顏色特征、基于紋理特征以及基于深度學(xué)習(xí)的分割技術(shù)等。例如，考慮到番茄植株在紅、綠光譜上具有顯著特征，可以優(yōu)先利用顏色信息進(jìn)行快速分割。分割完成后，即可提取植株區(qū)域的輪廓線，并通過計(jì)算該輪廓線最頂端與最底端像素點(diǎn)的垂直距離來獲得植株的高度值。假設(shè)分割后得到的植株輪廓線頂點(diǎn)坐標(biāo)為(x_t,y_t),底端頂點(diǎn)坐標(biāo)為(x_b,y_b),則植株高度H可通過以下公式計(jì)算：其中y_t和y_b分別代表頂端正負(fù)像素值，單位通常為像素(pixel)。需要注意的是由于內(nèi)容像拍攝時(shí)通常存在透視畸變，直接使用像素值計(jì)算的高度會受到相機(jī)視角與距離的影響。為了獲得更符合實(shí)際的物理高度，需要進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，獲取內(nèi)參矩陣與畸變系數(shù)，并對像素坐標(biāo)進(jìn)行校正。校正后的空間坐標(biāo)(X,Y,Z)可以通過相機(jī)標(biāo)定參數(shù)與像素坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，進(jìn)而計(jì)算其在垂直方向上的真實(shí)物理高度。其次植株冠幅是指植株冠層(包括莖、葉、花等所有地上部分)在地面的投影寬度，是衡量植株繁茂程度的重要指標(biāo)。冠幅的提取比對高度更為復(fù)雜，因?yàn)樗婕暗綄φ麄€(gè)冠層區(qū)域的界定與定位。目前，冠幅提取主要有兩種途徑：1.二維投影法：該方法假設(shè)植株冠層在內(nèi)容像平面上的投影近似為一個(gè)二維區(qū)域。在植株目標(biāo)分割完成后，提取植株輪廓，隨后計(jì)算該輪廓所包圍的面積。該面積在理想情況下可被視為冠幅的二維近似值，然而這種方法未能考慮植株本身的厚度、彎折以及不同角度拍攝帶來的投影變形。計(jì)算得到的“冠幅”實(shí)際上是植物2.三維點(diǎn)云構(gòu)建與提取法：這是一種更為精確的方法，尤其適用于具備三維重建割出的冠層點(diǎn)集為{P_i=(X_i,Y_i,Z_i)|i=1,2,...,N},