以番茄和胡蘿卜為例講述多光譜成像技術(shù)在種子質(zhì)量研究上的應(yīng)用
Integrating Optical Imaging Tools for Rapid and Non-invasive Characterization of Seed Quality: Tomato (Solanum lycopersicum L.) and Carrot (Daucus carota L.) as Study Cases
集成光學(xué)成像工具以快速和非侵入性地表征種子質(zhì)量：以番茄 (Solanum lycopersicum L.) 和胡蘿卜 (Daucus carota L.) 作為研究案例
摘要：正在進(jìn)一步開發(fā)基于光的方法，以滿足農(nóng)業(yè)對食品日益增長的需求。光學(xué)成像是一種快速、無損且準(zhǔn)確的技術(shù)，與傳統(tǒng)技術(shù)相比，它可以對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行一致的測量。在這項(xiàng)研究中，一種新的種子方法提出了質(zhì)量預(yù)測。在所提出的方法中，采用了兩種基于葉綠素?zé)晒夂突诨瘜W(xué)計量學(xué)的多光譜成像的先進(jìn)光學(xué)成像技術(shù)�；瘜W(xué)計量學(xué)包括主成分分析 (PCA) 和二次鑒別分析 (QDA)。在與作物和科學(xué)模型相關(guān)的植物中，選擇了番茄和胡蘿卜進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。我們將光學(xué)成像技術(shù)與用于商業(yè)種子批次質(zhì)量表征的傳統(tǒng)分析方法進(jìn)行了比較。結(jié)果顯示基于葉綠素?zé)晒獾募夹g(shù)在區(qū)分栽培品種和識別具有較低生理潛力的苗圃方面是可行的。使用非監(jiān)督方法（雙分量）對多光譜成像數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析PCA) 允許表征胡蘿卜品種之間的差異，但不適用于番茄品種。基于基尼重要性的隨機(jī)森林 (RF) 分類器應(yīng)用于多光譜數(shù)據(jù)，它揭示了 19 個波長中最有意義的帶寬，用于種子質(zhì)量表征。為了驗(yàn)證 RF 模型，我們選擇了五個最重要的波長應(yīng)用于基于 QDA 的模型中，該模型在對高活力和低活力種子批次進(jìn)行分類時達(dá)到了很高的準(zhǔn)確率，番茄的正確分類率為 86% 至 95%，而番茄的正確分類率為 88% 至97% 在胡蘿卜中用于驗(yàn)證集。進(jìn)一步分析表明，低質(zhì)量種子導(dǎo)致幼苗光合能力和葉綠素含量發(fā)生改變。 總之，基于葉綠素?zé)晒夂突瘜W(xué)計量學(xué)的多光譜成像均可用作番茄和胡蘿卜種子生理潛力的可靠代表。從實(shí)踐的角度來看，此類技術(shù)/方法可潛在地用于篩選食品和農(nóng)業(yè)行業(yè)中的低質(zhì)量種子。集成光學(xué)成像工具以快速和非侵入性地表征種子質(zhì)量：以番茄 (Solanum lycopersicum L.) 和胡蘿卜 (Daucus carota L.) 作為研究案例
關(guān)鍵詞：葉綠素?zé)晒?；多光譜成像；隨機(jī)森林；化學(xué)計量學(xué)；機(jī)器學(xué)習(xí)；種子；種子生理潛力；光合作用
圖1. 提取和分析多光譜成像的主要程序流程圖
620/730 nm 激發(fā)發(fā)射的葉綠素?zé)晒夥治鲈试S分離番茄品種（圖 2G），特別是在 645/700 nm 區(qū)分番茄和胡蘿卜的品種（圖 2C、D）。 高熒光值與低質(zhì)量種子批次（圖 2）相吻合，當(dāng) 620/730 nm（圖 2G）和 660/700 nm（圖 2B）分別用于番茄和胡蘿卜種子中的葉綠素激發(fā)時，可以更好地區(qū)分它們。 放射成像顯示，具有高葉綠素?zé)晒獾姆N子呈現(xiàn)出空白空間（即儲存量較低）（圖 3），并且這些種子無法存活或產(chǎn)生的幼苗在其組織中具有低葉綠素?zé)晒庑盘枴?/span>
圖2. 在 660/700、630/700、645/700 和 620/730 nm 激發(fā)發(fā)射波長下，番茄 (A、C、E、G) 和胡蘿卜 (B、D、F、H) 種子批中葉綠素?zé)晒獾闹狈綀D
圖3. 番茄 (A) 和胡蘿卜 (B) 成熟和未成熟種子中葉綠素?zé)晒獾闹狈綀D，波長為 660/700 nm（激發(fā)-發(fā)射）。射線照相圖像顯示，由于不成熟，具有高葉綠素?zé)晒獾姆N子中存在空白空間（低儲備量），在番茄中形成無活力的種子，在胡蘿卜中形成弱幼苗（幼苗中的葉綠素?zé)晒庑盘柕停?/span>
含有低質(zhì)量種子（G-I 和 T-IV）的番茄批次呈現(xiàn)出最高的光譜特征（圖4A）。在胡蘿卜中，這種模式在栽培品種之間明顯可見：“Francine”批次顯示出比“Brasília”更高的反射率平均值（圖4B）。此外，雖然傳統(tǒng)的測試技術(shù)沒有表明“巴西利亞”批次之間的差異，但 B-I 比該品種的其他批次具有更高的光譜特征（圖4B）。在“Francine”中，性能最低的批次（F-V）僅在較長的波長下表現(xiàn)出更高的反射率，尤其是在 NIR 區(qū)域（圖 4B）。 PCA 分別解釋了番茄和胡蘿卜苗圃之間 92.3% 和 96.5% 的光譜變化。
圖4. 番茄（A）和胡蘿卜（B）種子在365-970nm范圍內(nèi)19個波長的光譜特征
使用 570 至 690 nm 的多光譜數(shù)據(jù)可以更好地表征該組。胡蘿卜品種在 PC1-PC2 空間中被表征，其中 PC1 占批次間總變異的 87.5%； “Francine 苗圃表現(xiàn)出比“巴西利亞”更多的負(fù)值，具有強(qiáng)烈的中間波長（570-690 nm）影響。同時，PCA 方法無法表征番茄品種。將 RF 算法應(yīng)用于多光譜數(shù)據(jù)，以根據(jù)基尼重要性選擇五個最有意義的波長，即番茄種子中的 365、660、690、570 和 590 nm（圖 5A）以及 405、365、970、940、和 430 nm 的胡蘿卜種子（圖 5B）。更高的反射率值，特別是在番茄中的 365 nm（圖 5C）以及胡蘿卜中的 940 和 970 nm（圖 5D）分別與低活力的番茄（GI 和 T-IV）和胡蘿卜（FV）的種子區(qū)重合.這些批次具有更多未成熟種子，在這些波長下具有高反射強(qiáng)度。
圖5. 基于基尼系數(shù)的隨機(jī)森林中每個波長的重要性，以區(qū)分番茄 (A) 和胡蘿卜 (B) 的種子群
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