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Plant Phenomics | 山东农业大学基于半监督技术的湿地松抽梢量量计数研究
发表时间:2024-09-26 10:20:41点击:81
来源:植物表型组学
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湿地松(Slash pine)因其生长迅速、耐旱耐涝、松脂产量高而在我国南方广泛种植。通过遗传选育优良性状,可以有效提升松脂和木材的产量。在湿地松的众多表型性状中,抽梢密度(每棵树抽梢的数量)的大小可作为衡量木材选择和树脂产量的重要指标,并与湿地松养分吸收、树木生长、体积大小密切相关。传统的抽梢密度计算大多依赖于人工计数。作者在前期工作中(论文“CountShoots: Automatic detection and counting of slash pine new shoots using UAV imagery”),构建了基于密度估计的湿地松抽梢量计数模型,取得了较好的效果,但上述工作的正常开展普遍需要以充足且准确的数据为支撑,而该过程不仅耗时且人工标注成本很高。因此如何有效降低标注成本同时保证模型的性能,是提升湿地松抽梢量计数工作的关键,也是深度学习模型应用与发展的重要研究课题。
2024年8月,Plant Phenomics在线发表了由山东农业大学与中国林业科学研究院亚热带林业研究所联合完成的题为MTSC-Net: A Semi-Supervised Counting Network for Estimating the Number of Slash pine New Shoots的研究论文。
该论文首次提出将半监督方法用于湿地松抽梢量计数。首先,基于Mean-Teacher框架,使用调整的VGG-19提取抽梢的多尺度特征。其次,引入注意力特征融合模块加强局部位置信息和全局通道特征之间的连接,获取更加细节有用的抽梢特征。最后,通过带有回归头和分类头的多尺度空洞卷积对抽梢密度图和密度概率分布进行细粒度处理以加强模型对于抽梢空间分布的理解。此外,引入了补丁对齐的随机遮盖建模策略,以增强对全局新梢特征的上下文理解。实验结果显示,MTSC-Net在标注比例从5%到50%的情况下,优于其他半监督计数模型。当标注比例为5%时,其平均绝对误差和均方根误差分别为17.71和25.49,表明该研究可作为一种有效的半监督计数方式为树木的育种和遗传利用提供自动化方法支撑。
山东农业大学信息学院学生张兆旭为本文第一作者,郝霞副教授与郭旭超副教授分别为本文第一、第二通讯作者,亚林所李彦杰副研究员重点参与了该项研究。该成果得到了山东省自然科学基金青年项目(ZR2023QF016)、生物育种重大项目(项目编号2023ZD040580105)以及中国林业科学研究院基本科研业务费(CAFYBB2022QA001)的资助。
论文链接:
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0228
相关代码开源:
https://github.com/zzx/MTSC-Net。
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About Plant Phenomics
《植物表型组学》(Plant Phenomics)是由南京农业大学创办的英文学术期刊,于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式,刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术,基于图像分析和机器学习的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用,与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究,表型组学相关的植物生物学等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等数据库收录。科睿唯安JCR2022影响因子为7.6,位于农艺学一区(1/125名),植物科学一区(13/265名),遥感一区(6/62名)。2023年中科院期刊分区位于农林科学大类一区。2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目、2024年入选江苏科技期刊卓越行动计划领军期刊项目。
说明:本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。
中文内容仅供参考,一切内容以英文原版为准。
特邀作者:张兆旭
排版:许怡瑶(上海交通大学)
审核:孔敏、王平