近日，中國水稻研究所稻田生態(tài)與資源利用團隊研究構(gòu)建了新型穗特征定位感知網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)田間高通量水稻穗計數(shù)，為高通量表型平臺的構(gòu)建和大規(guī)模育種篩選場景提供了重要技術(shù)基礎(chǔ)。相關(guān)研究成果在線發(fā)布在《植物表型組學(xué)（Plant Phenomics）》上。

 

　　單位面積穗數(shù)作為水稻產(chǎn)量構(gòu)成的核心農(nóng)藝性狀指標，其精準量化對作物表型分析和產(chǎn)量預(yù)測具有重要意義。然而，當前穗數(shù)識別方法受限于地物分辨率不足和冠層遮蔽效應(yīng)，難以實現(xiàn)大田復(fù)雜場景下的高通量精準計數(shù)。

 

　　針對這一技術(shù)瓶頸，研究團隊創(chuàng)新性地構(gòu)建了穗特征定位感知網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)通過優(yōu)化定位損失函數(shù)和重構(gòu)特征提取網(wǎng)絡(luò)，顯著增強了模型對水稻穗形態(tài)特征的感知能力，有效提升了水稻不同穗型的定位精度。實驗表明，在不同穗型及生育期的水稻冠層穗數(shù)據(jù)集上，網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出卓越的計數(shù)性能，顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。研究團隊還通過模擬實驗發(fā)現(xiàn)，穗特征定位感知網(wǎng)絡(luò)模型在0.15厘米/像素的分辨率條件下仍展現(xiàn)出優(yōu)異的魯棒性。該研究為無人機航拍參數(shù)優(yōu)化提供了重要理論依據(jù)，同時也驗證了模型在低分辨率場景下的實用價值。

 

　　該研究得到十四五國家重點研發(fā)計劃的資助。

 

　　原文鏈接：https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0270