【摘 要】
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【目的】针对实际生产场景中苗期番茄生长遇到的高温胁迫问题，提出一种基于热红外和RGB图像的苗期番茄高温胁迫检测方法。【方法】首先通过苗期番茄热红外图像，反演获取番茄冠层温度参数，采用偏最小二乘（Partial least squares， PLS）模型提取冠层温度特征指标；然后，建立采用3种不同主干特征提取网络的Mask-RCNN模型，通过迁移学习的方式将苗期番茄RGB图像输入Mask-RCNN模
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划（2019YFD1001902-11）；
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【目的】针对实际生产场景中苗期番茄生长遇到的高温胁迫问题，提出一种基于热红外和RGB图像的苗期番茄高温胁迫检测方法。【方法】首先通过苗期番茄热红外图像，反演获取番茄冠层温度参数，采用偏最小二乘（Partial least squares， PLS）模型提取冠层温度特征指标；然后，建立采用3种不同主干特征提取网络的Mask-RCNN模型，通过迁移学习的方式将苗期番茄RGB图像输入Mask-RCNN模型，以进行高温胁迫症状实例分割，得到苗期番茄胁迫症状特征指标；最后利用提取的温度和胁迫症状特征指标构建分级数据集输入高温胁迫分级模型，得到高温胁迫等级。【结果】基于PLS模型提取的冠层温度特征指标累计贡献率达到95.45%；基于ResNet101+Mask-RCNN的高温胁迫症状分割网络对苗期番茄轻度和重度胁迫的分割精度最高，均值平均查准率（Mean average precision， mAP）分别为77.3%和73.8%；基于温度和胁迫症状特征指标构建的4种高温胁迫分级模型中，反向传播神经网络（Back propagation neural network， BPNN）能获得最好的高温胁迫分级效果，分级准确率达到95.6%。【结论】该方法对苗期番茄高温胁迫能达到较好的检测效果，可为苗期番茄高温胁迫早期精准检测和快速自动预警提供技术支撑。
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