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基于多年份多評級的新型RGB圖像數(shù)據(jù)集進行高效無損赤霉病(FHB)估計

瀏覽次數(shù):513 發(fā)布日期:2023-8-21  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

Plant Phenomics | 基于多年份、多評級的新型RGB 圖像數(shù)據(jù)集進行高效無損赤霉病(FHB)估計

 

小麥赤霉病 (Fusarium head blight, FHB) 是最常見的小麥病害之一,F(xiàn)HB除了造成大量減產(chǎn)和降低烘焙質(zhì)量外,還是谷物中真菌毒素的主要來源,生物化學(xué)方法可用于檢測FHB產(chǎn)生的真菌毒素。基于田間的FHB嚴(yán)重程度評分依賴于對小麥穗上的疾病發(fā)病率和嚴(yán)重程度的視覺評估以及取決于育種者的感知和經(jīng)驗;趥鞲衅鞯腇HB高通量表型可以促進評分過程,有效的FHB表型對加速抗性育種至關(guān)重要,但目前使用的方法既耗時又昂貴。
 

2023年7月,Plant Phenomics在線發(fā)表了AImotion Bavaria, Technische Hochschule Ingolstadt等單位題為Efficient Noninvasive FHB Estimation using RGB Images from a Novel Multiyear, Multirater Dataset 的研究論文。
 

本文提出了一種使用紅綠藍 (RGB) 圖像來估計 FHB 嚴(yán)重程度的無損分類模型,無需進行大量預(yù)處理。該模型接受從消費級、低成本 RGB 相機拍攝的圖像,并將 FHB 嚴(yán)重性分為6 個順序級別。此外,我們還引入了一個新的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集由來自3個不同年份(2020年、2021年和2022年)的約3000幅圖像組成,并由獨立評分者對每張圖像進行了2次FHB嚴(yán)重程度評估。試驗基于EfficientNet (size b0)網(wǎng)絡(luò)進行模型訓(xùn)練,結(jié)果表明,評估者間的可靠性(Cohen’s kappa,κ)遠(yuǎn)低于網(wǎng)絡(luò)對單個評估者所取得的結(jié)果。此外,當(dāng)使用多年的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練并對獨立年份的數(shù)據(jù)進行測試時,該模型顯示出良好的泛化效果。
 

本研究提出的輕量級模型和方法可以部署在移動設(shè)備上,根據(jù)低成本RGB相機的圖像自動客觀地評估FHB嚴(yán)重程度。源代碼和數(shù)據(jù)集可從https://github.com/cvims/FHB_classification獲得。
 

圖1從左到右,F(xiàn)HB嚴(yán)重程度增加的數(shù)據(jù)集示例

圖2 EfficientNet-b0 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程的數(shù)據(jù)管道以及將驗證和測試數(shù)據(jù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

圖3 τ₁ vs τ₂(A)和 τ₁ vs Nτ₁(B)的混淆矩陣,都來自于數(shù)據(jù)D20。y軸為τ₁。


論文鏈接:

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0068

源代碼和數(shù)據(jù)集:
https://github.com/cvims/FHB_classification

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About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進會(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2022影響因子為6.5,位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū),遙感二區(qū),生物大類一區(qū)(TOP期刊)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
排版:趙倩瑩(南京農(nóng)業(yè)大學(xué))
審核:孔敏、王平

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