摘要：多光譜成像是一種新技術，被用于評估種子質量參數。介紹了在檢測和鑒定種子真菌中的應用示例，以及用于確定甜菜種子成熟度的技術示例。將多光譜成像的結果與參考方法進行比較，發現高度相關。還介紹了該技術在品種鑒別和昆蟲損害方面的應用。需要無損、可靠和快速的技術，得出的結論是多光譜成像具有種子質量評估的潛力，在特別是那些與表面結構和化學成分、種子顏色、形態和大小相關的成分。
 

圖1. 甜菜種子的三個成熟組
 

為了表征三個成熟度等級之間的差異，獲取了每個成熟度等級的一顆種子的堆疊照片和來自相同種子的3DX射線圖像的選定CT（計算機斷層掃描）切片（圖 1）。North Star Imaging Europe 檢驗服務集團提供 CT 掃描。種子發育和成熟水平如圖 1A 所示，左側是最不成熟的種子（第 1 類）。與此并行的是，圖 1B 中的 CT 掃描切片說明了種子的內部結構，它尚未完全發育并具有自由腔空間。基于 MSI 分析的表面特征的 CDA 將甜菜種子分為三個不同的類別（圖 2），這與 CF 參考分析中的三個成熟度級別相同。種子顏色、形狀、質地和二元特征的集合確定了三個單獨的種子類別：（1）未開發的，（2）生理發育的種子，準備收獲，以及（3）已經過生理成熟的種子。
 

圖2.通過繪制can1與can2對三個成熟組(1-3)中的甜菜種子進行分類，該圖源自典型判別分析
 

圖2顯示了根據光譜信息的統計分析分為三類的檢查種子的散點圖，通過繪制每個評估種子的 CDA 的兩個派生變量（can1 和 can2）。在本研究中調查的 60 粒種子中，57 粒按照 CF 類別進行分類，最終分類準確率為 95%。比較每個種子的MSI和相關的 CT 掃描（圖 1B）顯示使用種子表面特征的分類與種子發育之間存在良好的關系。因此，MSI被認為是一種可靠的非破壞性技術，用于對甜菜種子發育進行分類�？捎锰鸩朔N子的數量，特別是第1類未成熟種子，無法在本研究中表征發芽能力。
 

感染不同真菌種類的大麥種子在平均像素強度方面表現出相當大的變化（圖3a）。被禾谷鐮刀菌和塔斯氏球孢菌感染的種子在平均像素強度上有明顯差異（圖 3a）。其余受感染的種子也表現出變化，盡管各組的平均強度相互重疊。在圖3b中觀察到的類似趨勢是受感染種子的光譜特征具有平均反射率的變化。光譜特征的變化表明開發用于分離受感染種子的化學計量方法的可能性。
 

圖3.感染鏈格孢菌、鏈孢霉屬、禾谷鐮刀菌、葡萄鐮刀菌和塔斯氏球孢菌感染的大麥種子的平均像素強度(a)和平均反射率 (b)
 

圖4.大麥種子的原始圖像和nCDA 模型的相應轉換圖像
 

圖5.nCDA得分圖顯示了被五種不同真菌感染的大麥種子的聚類
 

涉及五類（即每個真菌類）受感染種子的nCDA 分析顯示受感染種子之間存在差異（圖 4）。nCDA 轉換圖像的每個像素代表一個由 nCDA 模型計算的分數。它以最大化類別之間的變化并減少類別內變化的方式確定分數。nCDA模型顯示鐮刀菌屬之間的對比差異。和其他（圖 4）。nCDA模型未顯示兩種鐮刀菌屬之間的顯著差異；然而，與亮度/暗度相關的顏色特征CIELab L* 顯示出它們之間的分離趨勢（圖 5）。結果表明使用多光譜成像識別大麥種子中不同真菌種類的可能性。然而，nCDA 模型可以通過使用額外的步驟來顯著增強，例如分層/逐步因子分類或成對比較（以獲得真菌物種之間的獨特區分。例如，兩種鐮刀菌物種之間的逐步分類可以顯著增加分離。