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整合表型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，研究并開發(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。在所有情況下，所有模型的精度均超過85％，在RF模型中觀察到更穩(wěn)定的性能。由前五大貢獻(xiàn)特征開發(fā)的簡化SVM模型的精度降低最大，為29.5％，而簡化的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LemnaBase中，通過表型系統(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）、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。

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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)院副院長等職務(wù)。2006.05-2005.05，作為訪問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)。主持過國家863，上海市科委等多個(gè)項(xiàng)目。