小麦赤霉病小穗率智能测量方法精度达93% 助力抗病育种筛选。小麦赤霉病是全球小麦生产面临的重要病害,被称为小麦“癌症”。武汉理工大学副教授刘唯真课题组与华中农业大学教授兰彩霞课题组合作,在《生物技术通报(英文)》上发表了一项研究。他们开发并开源了一种名为FHBDSR-Net的深度学习算法,可以从手机拍摄的复杂背景麦穗图像中自动测算病小穗率,为小麦抗赤霉病育种提供了高效精准的表型测定手段。
病小穗率是指受感染小穗数量占麦穗小穗总数的百分比,是评估病害感染程度和小麦抗病性的关键指标。目前,病小穗率测量主要依赖人工逐小穗观察与计数,存在效率低下、主观性强等问题。
计算机视觉技术的发展为病小穗率自动化测量提供了新途径,但现有智能检测算法在应用时仍面临两大挑战:一是病小穗特征难以精准提取,容易与麦穗正常枯黄部分或背景混淆;二是密集排列的小穗间相互遮挡、重叠现象普遍,导致算法难以清晰区分单个小穗边界,影响检测与计数精度。因此,需要研发一种既能准确识别特征又能处理空间编码问题的智能检测方案。
实验结果显示,FHBDSR-Net模型在病小穗检测任务中的平均精度达到93.8%,其病小穗率测量值与人工观测值的皮尔逊相关系数均值超过0.901。该模型具有出色的泛化能力和稳健性,在不同品种、不同生长阶段、不同感染程度的麦穗病小穗率检测中均表现出较高准确性。
此外,FHBDSR-Net模型参数量仅为7.2M,适合资源受限的移动终端部署,可以为温室和田间场景下的病小穗率精准计算提供支持。这有助于小麦赤霉病抗病育种筛选和田间病害动态监测,推动植物表型分析向便携化、智能化方向发展。小麦赤霉病小穗率智能测量方法精度达93% 助力抗病育种筛选。
山东省作为我国重要的小麦主产区,当前正值小麦生长的关键时期,需高度警惕赤霉病的发生与流行。以下是针对该情况的综合分析及防控建议。气象条件是影响赤霉病发生的重要因素
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