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小麥赤霉病小穗率智能測量方法精度達93% 助力抗病育種篩選

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2025-09-28 10:27:14  新浪財經

小麥赤霉病小穗率智能測量方法精度達93% 助力抗病育種篩選。小麥赤霉病是全球小麥生產面臨的重要病害，被稱為小麥“癌癥”。武漢理工大學副教授劉唯真課題組與華中農業(yè)大學教授蘭彩霞課題組合作，在《生物技術通報（英文）》上發(fā)表了一項研究。他們開發(fā)并開源了一種名為FHBDSR-Net的深度學習算法，可以從手機拍攝的復雜背景麥穗圖像中自動測算病小穗率，為小麥抗赤霉病育種提供了高效精準的表型測定手段。

病小穗率是指受感染小穗數量占麥穗小穗總數的百分比，是評估病害感染程度和小麥抗病性的關鍵指標。目前，病小穗率測量主要依賴人工逐小穗觀察與計數，存在效率低下、主觀性強等問題。

計算機視覺技術的發(fā)展為病小穗率自動化測量提供了新途徑，但現有智能檢測算法在應用時仍面臨兩大挑戰(zhàn)：一是病小穗特征難以精準提取，容易與麥穗正?？蔹S部分或背景混淆；二是密集排列的小穗間相互遮擋、重疊現象普遍，導致算法難以清晰區(qū)分單個小穗邊界，影響檢測與計數精度。因此，需要研發(fā)一種既能準確識別特征又能處理空間編碼問題的智能檢測方案。

實驗結果顯示，FHBDSR-Net模型在病小穗檢測任務中的平均精度達到93.8%，其病小穗率測量值與人工觀測值的皮爾遜相關系數均值超過0.901。該模型具有出色的泛化能力和穩(wěn)健性，在不同品種、不同生長階段、不同感染程度的麥穗病小穗率檢測中均表現出較高準確性。

此外，FHBDSR-Net模型參數量僅為7.2M，適合資源受限的移動終端部署，可以為溫室和田間場景下的病小穗率精準計算提供支持。這有助于小麥赤霉病抗病育種篩選和田間病害動態(tài)監(jiān)測，推動植物表型分析向便攜化、智能化方向發(fā)展。小麥赤霉病小穗率智能測量方法精度達93% 助力抗病育種篩選。

(責任編輯：0882)
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