基于深度机器学习的玉米生理特征与几何表型关联解析 (3).docx

在现代农业研究中，利用深度机器学习技术解析作物生理特征与几何表型的关联成为一种高效且精确的方法。本文以玉米为例，详细阐述了如何利用混合神经网络模型（MCNN+DCNN）解决传统统计方法在处理玉米生理特征与几何表型关联分析时遇到的难题。 传统的玉米生理特征（如叶片数量、茎秆直径等）与几何表型（如植株高度、冠幅等）关联解析面临三个主要挑战：一是前景分割的难度，即准确区分玉米个体在图像中的位置；二是密集分布的生理特征造成的遮挡问题，这使得特征识别变得复杂；三是玉米个体大小差异显著，需要能够适应各种尺度的特征提取方法。 为了解决这些问题，研究者提出了一种结合多列卷积神经网络（MCNN）和深度卷积神经网络（DCNN）的混合模型。MCNN 作为模型的前端，其核心在于使用自适应卷积核，避免了对前景的直接分割，能够更好地捕捉不同尺度的玉米特征。MCNN 中，每一列的卷积核大小不同，可以适应玉米的不同尺寸，尤其在密集场景下，通过邻近特征间的平均距离动态调整卷积的扩展参数，减少密集环境下的识别误差。 DCNN 作为模型的后端，主要用于保持和增强空间结构信息。在传统的卷积神经网络中，随着网络深度的增加，池化层的堆叠会导致图像的空间分辨率下降，丢失重要的空间结构信息。而DCNN通过增大接收域，保留更多的空间细节，提高了模型的识别精度。在模型结构设计上，前端MCNN分支采用多个池化层处理，后端则用宽卷积替代池化，使网络能够深入挖掘深层次信息，尤其是在目标大小与接收区相匹配时，通过增加卷积层和减小卷积核，实现对玉米生理特征与几何表型的精准关联估计。 为了训练模型，大约15,000张经过标注的玉米图像被用作输入。这些标注仅用于模型训练，模型训练完成后，能够实时准确地统计玉米的生理特征数量，并解析其与几何表型之间的关联。 这项工作展示了深度学习在农业领域中处理复杂问题的能力，通过混合神经网络模型解决了玉米生理特征与几何表型关联解析的挑战，为精准农业和作物表型组学的研究提供了新的技术手段。这种方法不仅有助于提高作物育种的效率，也为其他农作物的生理特征分析提供了参考框架。