一种基于根盒的植物地上部与地下部表型联合鉴定方法

专利主权项内容

1.一种基于根盒的植物地上部与地下部表型联合鉴定方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：设置一作物表型信息监测装置，该装置包括：机架，机架为框架结构，机架的一个侧面装配有遮光推拉门，顶面和其余三个侧面均装配有遮光布，以形成监测室；根盒，通过根盒支架倾斜设置在监测室内，用于放置作物；机架分为上下两层，上下层分别滑动设置有一RGB相机，用于拍摄作物的地下部和地上部；光源模块，设置于监测室内，包括若干视觉灯，用于在采集作物表型数据时进行补光；传感器模块，设置于监测室内，用于实时观察作物在生长过程中的环境条件；PC端，与RGB相机连接，实时显示通过RGB相机获得的作物表型信息数据；步骤二：将营养土装入根盒中，通过根盒顶端向营养土中输送水分，将根盒放在根盒支架上；步骤三：将作物种子放置在根盒中，保证水分和养分的供应，种子萌发后使用日光灯提供适宜时间的光照，待作物地上部和根长生长到一定程度时进行表型数据的获取；步骤四：将根盒放置在监测室内，打开光源，调节到合适的亮度，关闭推拉门，减少外部光源的影响，保证获取数据时环境的一致性；步骤五：将RGB相机连接到PC端，通过已下载的MVS软件，将作物的实时图像显示在屏幕上，选择显示作物的地上部图像、地下部图像或者两者同时显示；步骤六：选择合适的图像进行获取，储存在PC端；步骤七：将获取到的地上部和地下部图像进行标注，为方便模型训练，将图像裁剪成一定尺寸，获得对应的标注；步骤八：利用Segformer神经网络训练模型对作物地下部的图像进行训练，利用U-Net方法对作物地上部的图像进行分割；步骤九：对Segformer神经网络训练模型训练后图像进行预测，得到作物地下部的分割图；对U-Net方法分割后图像进行预测，得到作物地上部的分割图；步骤十：利用python对地下部的分割图进行性状提取，得到包括根系长度、根系直径、根系凸包、根系表面积在内的多种性状；利用python对地上部的分割图进行性状提取，得到包括株宽、株高、估计生物量B、投影系数A、叶片面积在内的多种性状；步骤十一：对上述步骤十得到的结果，采用关联分析方法找到各性状之间的关系；或者对植株采用不同的处理方法，观察植株性状与实验处理之间的相关性。