【摘 要】
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玉米作为我国重要的粮食作物之一,增产潜力巨大。现代玉米育种行业正逐步将人工智能技术与育种工作中的关键环节进行紧密整合,利用机器学习模型架起基因信息与表型信息的桥梁,挖掘玉米产量相关的关键性状,从而提高育种效率。但是,目前该项工作的难点在于如何快速、准确地检测和记录各类表型数据。因此,快速、准确、自动地对玉米三维结构表型参数进行高通量解析具有重要的现实意义。本文以广泛种植的玉米品种先玉335的苗期和
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玉米作为我国重要的粮食作物之一,增产潜力巨大。现代玉米育种行业正逐步将人工智能技术与育种工作中的关键环节进行紧密整合,利用机器学习模型架起基因信息与表型信息的桥梁,挖掘玉米产量相关的关键性状,从而提高育种效率。但是,目前该项工作的难点在于如何快速、准确地检测和记录各类表型数据。因此,快速、准确、自动地对玉米三维结构表型参数进行高通量解析具有重要的现实意义。本文以广泛种植的玉米品种先玉335的苗期和拔节期植株以及先玉335、辽单586、辽单1281和辽单145的成熟期植株为研究对象,以玉米植株点云数据为驱动,开展玉米植株点云的茎叶分割、果穗分割、雄穗分割以及相关表型参数提取研究,为玉米株型优化、群体表型性状快速筛选和高产栽培方法决策提供了技术支持。主要研究内容和结论如下:（1）研究了基于骨架的茎叶分割与表型参数提取方法。以预处理后的玉米植株点云数据为基础,首先利用拉普拉斯骨架提取算法获得植株骨架;其次根据玉米形态结构将植株骨架分解成器官子骨架,并实现器官粗分割;再以点与器官局部之间的欧氏距离和平面距离作为点云距离度量,采用自顶向下策略对未分割点进行精细分割;最后利用分割结果实现了株高、冠幅、茎高、茎粗、叶长、叶宽6种表型参数的提取和骨架优化。研究结果表明,茎叶分割的平均精确度、平均召回率、平均微F1分数和平均总体精确度分别为0.944、0.956、0.950和0.953。本研究提出的分割方法优于基于欧式距离聚类方法和基于密度的空间聚类方法。6个表型参数的提取值与实测值具有较强的相关性且R~2值均在0.92以上。提出的骨架优化方法可以完整清晰地提取出上部叶片的骨架。（2）研究了基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取方法。首先,优化基于骨架的玉米植株茎叶分割方法,在成熟期植株点云上实现植株骨架的提取、器官子骨架的分解以及器官点云的分割;再根据器官高度、子骨架长度、圆柱特征和点云数量4个约束条件从器官点云中识别出果穗点云;最后提取果穗相关的表型参数。试验结果表明,该研究方法对玉米果穗的识别率为91.3%;果穗点云分割的平均F1分数、精确度、召回率分别为0.73、0.82和0.70;穗位高、穗长、穗粗、株高穗位高比4个表型参数的提取值与人工实测值线性关系显著,决定系数分别为0.97、0.78、0.85和0.96,均方根误差分别为3.23、4.98、0.73 cm和0.07。（3）研究了基于超体素聚类和局部特征的玉米植株点云雄穗分割与表型参数提取方法。首先通过边连接操作建立玉米植株点云无向图,利用法向量差异计算边权值,并采用谱聚类方法将植株点云分解为多个超体素子区域;随后结合主成分分析方法和点云直线特征提取植株顶部的子区域;最后利用玉米植株点云的平面局部特征在顶部子区域中识别雄穗点云。对3种点云密度的15株成熟期玉米植株点云进行测试,采用F1分数作为分割精度判别指标。试验结果表明,当点云密度为0.8、1.3和1.9个点/cm~3时,雄穗点云分割的平均F1分数分别为0.763、0.875和0.889,分割精度随点云密度增加而增高。同时,随着点云密度和点云数量的增加,算法的运行时间会显著增加。综合考虑分割精度和运行时间,对点云密度1.3个/cm~3、点云的平均数量约为15000的成熟期玉米植株点云处理效果最好,分割F1分数可达到0.875,运行时间为6.85 s。同时,提取出点云密度为1.3个/cm~3的雄穗表型参数,雄穗位高、雄穗高以及雄穗冠幅3个表型参数的提取值与人工实测值线性关系显著,决定系数分别为0.91、0.86、0.94,均方根误差分别为5.01、3.48和2.80 cm。
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