基于THz成像和集成学习的番茄根长表型提取及预测

作     者：罗慧 刘星语 韦骁 吴嘉仪 余赟 卢伟 

作者机构：南京农业大学人工智能学院 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2024年第18期

页      面：176-183页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 09[农学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0902[农学-园艺学] 0811[工学-控制科学与工程] 090202[农学-蔬菜学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.32071896) 

主　　题：番茄 THz成像 根系表型 Stacking集成学习 

摘      要：为检测番茄根系表型，该研究基于THz(Terahertz)成像和集成学习提出一种根系检测技术。首先，对20天生长过程中番茄根系进行多次THz成像。其次，对最优重构后的根系THz伪彩色图去除根系重叠和主根区域的噪声数据。再次，采用Rosenfeld细化算法和滑动窗口遍历法计算根系长度。最后，提取根系有效区域中THz时域光谱和折射率光谱，由Stacking集成模型对番茄根长进行预测。由THz成像计算的番茄根长结果误差小，平均相对误差仅为4.16%；由THz时域数据预测的根长与计算得到的根长之间最大决定系数为0.999，最小均方根误差为0.743 cm；由折射率光谱数据预测根长的最大决定系数为0.998，最小均方根误差为0.976 cm。该方法不仅能根据THz图像准确地计算出番茄根系的长度，还能由番茄根系的THz光谱有效地预测番茄根长表型，该研究为根系表型检测方法提供了理论依据。