品種鑒定在水稻生產中起著保證產量和質量的重要作用。利用多光譜成像系統結合化學計量學數據分析，研究了快速無損檢測水稻種子品種的可行性。應用偏最小二乘鑒別分析（PLSDA）、主成分分析反向傳播神經網絡（PCA-BPNN）和最小二乘支持向量機（LS-SVM）方法對水稻種子品種進行分類。結果表明，利用多光譜成像技術可以很容易地顯示水稻種子品種間的明顯差異，并且結合光譜和形態特征數據可以實現良好的分類。在LS-SVM模型的驗證集中，分類準確率高達94%，優于PLSDA（62%）和PCA-BPNN（84%）模型。
 

圖1.多光譜成像系統的主要設置

圖2顯示了不同品種水稻種子的分割圖像。如圖2所示，不同品種的水稻種子在形態上存在明顯差異。因此，利用VideometerLab軟件提取了所有水稻種子樣品的形態特征。
 

圖2.五種水稻種子的分割圖像：FD2 (a)、QXY512 (b)、HXD3 (c)、QXY822 (d) 和 WKJ11 (e)

圖3顯示了整個數據集的每個品種的水稻種子樣品的平均反射光譜。在405-970nm范圍內收集光譜，包括 NIR 區域的可見光和較低波長。不同品種水稻種子樣品的光譜反射曲線平滑，在整個波長范圍內具有相同的趨勢。然而，光譜上仍存在一些差異，這可能反映了這五個品種的水稻種子不同的理化成分。可見光范圍的差異可能是由于樣品的顏色，而NIR區域的差異可能是由于這五個品種的水稻種子之間的化學差異。因此，光譜差異可用于品種分類。光譜特征數據和組合光譜和形態特征數據用于分析。
 

圖3.五種水稻種子多光譜圖像的平均光譜

Videometer Lab4多光譜種子表型成像系統是丹麥理工大學與丹麥Videometer公司開發，是用于種子研究先進的多光譜表型成像設備，典型客戶為ISTA國際種子檢驗協會、ESTA歐洲種子檢驗協會、John Innes Centre、LGC化學家集團、奧胡斯大學等等，利用該系統發表的文章已經超過300篇。
 

Videometer種子表型表型成像系統可測量種子如尺寸、顏色、形狀等，間接測定種子參數如種子純度、發芽百分比、發芽率、種子健康度、種子成熟度、中壽命等。種子活力綜合種子活力是種子發芽和出苗率、幼苗生長的潛勢、植株抗逆能力和生產潛力的總和（發芽和出苗期間的活性水平與行為），是種子品質的重要指標，具體包括吸漲后旺盛的代謝強度、出苗能力、抗逆性、發芽速度及同步性、幼苗發育與產量潛力。種子活力是植物的重要表型特征，傳統檢測方法包括低溫測試、高溫加速衰老測試、幼苗生長測定等。
 

該系統也可以對細菌、蟲卵、真菌等進行高通量成像測量，進行病理學、毒理學或其它研究。對于擬南芥等冠層平展的植物，可以進行自動的葉片計數等。



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