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使用Videometer多光譜成像和化學計量學方法在線鑒別水稻種子

瀏覽次數:2062 發布日期:2022-11-1  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負

品種鑒定在水稻生產中起著保證產量和質量的重要作用。利用多光譜成像系統結合化學計量學數據分析,研究了快速無損檢測水稻種子品種的可行性。應用偏最小二乘鑒別分析(PLSDA)、主成分分析反向傳播神經網絡(PCA-BPNN)和最小二乘支持向量機(LS-SVM)方法對水稻種子品種進行分類。結果表明,利用多光譜成像技術可以很容易地顯示水稻種子品種間的明顯差異,并且結合光譜和形態特征數據可以實現良好的分類。在LS-SVM模型的驗證集中,分類準確率高達94%,優于PLSDA(62%)和PCA-BPNN(84%)模型。
 

圖1.多光譜成像系統的主要設置


圖2顯示了不同品種水稻種子的分割圖像。如圖2所示,不同品種的水稻種子在形態上存在明顯差異。因此,利用VideometerLab軟件提取了所有水稻種子樣品的形態特征。
 

圖2.五種水稻種子的分割圖像:FD2 (a)、QXY512 (b)、HXD3 (c)、QXY822 (d) 和 WKJ11 (e)


圖3顯示了整個數據集的每個品種的水稻種子樣品的平均反射光譜。在405-970nm范圍內收集光譜,包括 NIR 區域的可見光和較低波長。不同品種水稻種子樣品的光譜反射曲線平滑,在整個波長范圍內具有相同的趨勢。然而,光譜上仍存在一些差異,這可能反映了這五個品種的水稻種子不同的理化成分。可見光范圍的差異可能是由于樣品的顏色,而NIR區域的差異可能是由于這五個品種的水稻種子之間的化學差異。因此,光譜差異可用于品種分類。光譜特征數據和組合光譜和形態特征數據用于分析。
 

圖3.五種水稻種子多光譜圖像的平均光譜

 


Videometer Lab4多光譜種子表型成像系統是丹麥理工大學與丹麥Videometer公司開發,是用于種子研究先進的多光譜表型成像設備,典型客戶為ISTA國際種子檢驗協會、ESTA歐洲種子檢驗協會、John Innes Centre、LGC化學家集團、奧胡斯大學等等,利用該系統發表的文章已經超過300篇。
 

Videometer種子表型表型成像系統可測量種子如尺寸、顏色、形狀等,間接測定種子參數如種子純度、發芽百分比、發芽率、種子健康度、種子成熟度、中壽命等。種子活力綜合種子活力是種子發芽和出苗率、幼苗生長的潛勢、植株抗逆能力和生產潛力的總和(發芽和出苗期間的活性水平與行為),是種子品質的重要指標,具體包括吸漲后旺盛的代謝強度、出苗能力、抗逆性、發芽速度及同步性、幼苗發育與產量潛力。種子活力是植物的重要表型特征,傳統檢測方法包括低溫測試、高溫加速衰老測試、幼苗生長測定等。
 

該系統也可以對細菌、蟲卵、真菌等進行高通量成像測量,進行病理學、毒理學或其它研究。對于擬南芥等冠層平展的植物,可以進行自動的葉片計數等。



北京博普特科技有限公司是丹麥Videometer系列產品中國區總代理,全面負責其系列產品在中國市場的推廣、銷售和售后服務。

發布者:北京博普特科技有限公司
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