【摘 要】
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条锈病是影响小麦产量,威胁粮食安全的重要病害之一。为了从根本上解决小麦条锈病带来的危害,保证小麦的高产稳产,需要针对目标栽培环境,利用作物育种技术培育出具有条锈病抗性的小麦新品种。在小麦抗条锈病育种工作中,表型分析是对基因型进行筛选和鉴定至关重要的环节,然而育种材料往往是由成百上千的基因型组成的群体,传统通过人工目视的表型分析手段单一、效率低下。针对以上问题,本研究以感染条锈病的育种群体小麦（共6
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“小麦锈病兼抗基因发掘与利用”（编号:31961143019）
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条锈病是影响小麦产量,威胁粮食安全的重要病害之一。为了从根本上解决小麦条锈病带来的危害,保证小麦的高产稳产,需要针对目标栽培环境,利用作物育种技术培育出具有条锈病抗性的小麦新品种。在小麦抗条锈病育种工作中,表型分析是对基因型进行筛选和鉴定至关重要的环节,然而育种材料往往是由成百上千的基因型组成的群体,传统通过人工目视的表型分析手段单一、效率低下。针对以上问题,本研究以感染条锈病的育种群体小麦（共600个样本,516个基因型）作为研究对象,利用无人机采集试验群体的冠层图像数据,经过图像拼接、辐射校正、几何校正、图像分割、图像裁剪的预处理操作后提取植被指数,通过机器学习、特征筛选、时间序列分析等方法精准量化了小麦感染条锈病后的动态变化,实现了对群体小麦条锈病的动态分析,为小麦抗条锈病育种提供了细致、丰富、准确、高效的表型数据,并可为其他作物抗病育种的表型分析提供一定的参考。本研究的具体内容和主要结论如下:（1）通过无人机可见光和多光谱成像技术采集并提取的植被指数可以实现对群体小麦条锈病的动态监测。以植被指数为输入特征建立的群体小麦条锈病发病阶段和病害严重度机器学习分类模型最高交叉验证F1分数可达0.9612和0.7284,表明利用无人机采集可见光和多光谱植被指数能够描述群体小麦在感染条锈病后发病状况随时间的变化;从建模精度以及所需计算时间角度来看,支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法更加适用于条锈病发病阶段和条锈病病害严重度等级分类模型的构建;对比可见光成像技术,波段数多且能够进行辐射校正的多光谱成像在实现对群体小麦条锈病发病状况的动态分析上具有更大的优势,而考虑到经济性与操作便捷性等因素,前者在条锈病发生后期对于提高对群体小麦条锈病严重度田间调查的效率等方面仍有一定的应用价值。（2）使用CIrededge、CIgreen、GARI、NDVI、NPCI、WI的响应作为指标,可以实现对试验群体中不同小麦品种（系）的条锈病发病状况进行更为精细动态量化。利用特征选择算法对条锈病发病阶段和病害严重度敏感特征进行筛选;以敏感特征建立条锈病发病阶段和病害严重度SVM分类模型在测试集中的表现与使用原始特征建立分类模型的差异很小,证明了所筛的敏感特征的有效性;然而结合条锈病发病的一般规律,一些指数虽然可以提升分类精度,却无法从小麦感染条锈病后的生理、生化变化角度给出合理解释,并不适于将这类指数作为试验群体以及群体中个体的条锈病发病状况的动态量化指标。（3）通过无人机采集并提取的植被指数响应的时间序列可以实现小麦条锈病抗性等级的鉴定。将NPCI、GARI、NDVI、WI响应时间序列通过格拉姆角场转化成的二维图像,以其为特征所建立的深度学习分类模型在测试集中的F1分数最高可达0.840;其中,通过NPCI和WI响应时间序列转化成的图像所训练出的分类模型效果好于其他二者;以NPCI响应的时间序列转化生成的二维图像作为分类特征,从建模精度、模型存储大小以及处理单张图像所用的时间上看,在本研究所选用的深度学习网络中,Dense Net121的综合效果最佳,表明该网络所提出的以密集连接块实现特征复用的方式进行特征提取,更为适用于对条锈病抗性等级的分类。
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