2017年8月，上海交通大學(xué)黃丹楓教授課題組在Scientific Reports上發(fā)表了結(jié)合表型技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，完成對(duì)溫室小白菜根區(qū)水分狀態(tài)模型建立與驗(yàn)證的科研文章：Discrimination of plant root zone water status in greenhouse production based on phenotyping and machine learning techniques。AgriPheno平臺(tái)的溫室型高通量表型系統(tǒng)Greenhouse scanalyzer systems支持到該研究。

大家都知道植物對(duì)水分脅迫的感知可以為溫室精密灌溉系統(tǒng)提供敏感及直接的參考。然而，植物信息的獲取、闡釋和系統(tǒng)應(yīng)用仍然不足。黃丹楓教授課題組通過(guò)整合表型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，研究并開(kāi)發(fā)出溫室植物根系水分狀況的辨別方法。他們以小白菜作為研究對(duì)象，對(duì)小白菜進(jìn)行不同梯度相對(duì)含水量處理：40％，60％和80％。使用隨機(jī)森林（Random Forest ,RF），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network ,NN）和支持向量機(jī)（Support Vector Machine ,SVM）三種分類模型，在不同情況下進(jìn)行了開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證，總體精度均達(dá)到90％以上。結(jié)果顯示：SVM模型的價(jià)值最高，但訓(xùn)練時(shí)間最長(zhǎng)。在所有情況下，所有模型的精度均超過(guò)85％，在RF模型中觀察到更穩(wěn)定的性能。由前五大貢獻(xiàn)特征開(kāi)發(fā)的簡(jiǎn)化SVM模型的精度降低最大，為29.5％，而簡(jiǎn)化的RF和NN模型仍保持約80％。對(duì)于實(shí)際應(yīng)用情況，應(yīng)在模型選擇中綜合考慮運(yùn)行成本、精度要求和系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間等因素。黃丹楓教授課題組的工作表明，通過(guò)表型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以區(qū)分植物根系水分狀況，進(jìn)而達(dá)到實(shí)施精確灌溉管理的最終目的。

黃丹楓教授課題組利用AgriPheno平臺(tái)的溫室型高通量表型系統(tǒng)Greenhouse scanalyzer systems（LemnaTec， Germany）進(jìn)行小白菜圖像采集與處理。20天生長(zhǎng)期分為五個(gè)階段：1期，2期，3期，4期和5期，每個(gè)階段四天。每株小白菜同時(shí)采集近紅外（NIR）和可見(jiàn)光（VIS）兩種類型圖像。采集的圖像被傳送到表型系統(tǒng)的中央數(shù)據(jù)庫(kù)LemnaBase中，通過(guò)表型系統(tǒng)圖像分析軟件LemnaGrid進(jìn)行小白菜表型的專門處理。LemnaGrid圖像處理的四個(gè)主要步驟：（1）圖像預(yù)處理，從LemnaBase提取目標(biāo)圖像; （2）分割目標(biāo)植物與圖像背景; （3）特征提取，分析分割結(jié)果和產(chǎn)生表型性狀; （4）后處理，總結(jié)所有目標(biāo)圖像的特征提取結(jié)果，并導(dǎo)出為“.xls”文件。

不同生長(zhǎng)階段小白菜的表型分析

圖形圖像處理流程

AgriPheno平臺(tái)的溫室型高通量表型系統(tǒng)

黃丹楓教授課題組重點(diǎn)關(guān)注NIR近紅外成像下的相對(duì)含水量分布、可見(jiàn)光成像下的形態(tài)特征和顏色特征（具體參數(shù)指標(biāo)敬請(qǐng)閱讀文獻(xiàn)原文）。為了提高建模的效率，黃丹楓教授團(tuán)隊(duì)利用ANOVA檢測(cè)方法，剔除37個(gè)表型指標(biāo)中的冗余指標(biāo)，選取Normsmallpax（二次矩軸最小歸一化指數(shù)）、Circumference（周長(zhǎng)）、Roundness（圓度）、Bdrycount（邊界點(diǎn)數(shù)目）、Bdrytoarearatio（邊界點(diǎn)數(shù)目與面積的比值）等5個(gè)在根區(qū)水分狀態(tài)上具有顯著性差異的參數(shù)完成模型建立與驗(yàn)證的工作。

全文閱讀

Doudou Guo, Jiaxiang Juan, Liying Chang, Jingjin Zhang, Danfeng Huang. Discrimination of plant root zone water status in greenhouse production based on phenotyping and machine learning techniques. Sci Rep. 2017; 7: 8303.

人物介紹

黃丹楓教授研究方向主要為設(shè)施園藝技術(shù)以及蔬菜生理生態(tài)?，F(xiàn)為上海交大現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與生物工程中心主任，還曾擔(dān)任上海交大農(nóng)業(yè)與生物學(xué)院副院長(zhǎng)等職務(wù)。2006.05-2005.05，作為訪問(wèn)教授在荷蘭瓦格寧根大學(xué)交流學(xué)習(xí)。作為第一完成人的項(xiàng)目《工廠化育苗關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新集成與產(chǎn)業(yè)化示范》曾獲上海市科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)。主持過(guò)國(guó)家863，上海市科委等多個(gè)項(xiàng)目。