利用RGB圖像和機器學習方法估算水稻氮素營養

2021-02-15 植物表型資訊

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在這項研究中，使用商用數位相機在2年的田間實驗中捕獲水稻冠層RGB圖像，並使用了三種回歸方法（簡單的非線性回歸SNR，反向傳播神經網絡BPNN和隨機森林回歸RF）估算水稻地上部乾物質（DM）、氮積累（NA）和葉面積指數（LAI），植物表型資訊介紹如下。

紅-綠-藍（RGB）圖像是作物氮素營養評估的有力工具。目前已經提出各種利用作物氮營養參數和圖像指數的回歸模型，但尚未對其氮素估算的準確性和泛化性能進行全面評估。

原始水稻冠層圖像（a）和相應的分割圖像（b）的示例

在這項研究中，使用商用數位相機在2年的田間實驗中捕獲水稻冠層RGB圖像，並使用了三種回歸方法（簡單的非線性回歸SNR，反向傳播神經網絡BPNN和隨機森林回歸RF）估算水稻地上部乾物質（DM）、氮積累（NA）和葉面積指數（LAI）。對三種回歸方法進行了1000次重複隨機二次抽樣驗證，以評估模型的性能和穩定性。結果發現，RF回歸模型驗證數據集的準確性最高：DM、LAI和NA估計的平均測試預測準確性（ATPA）分別為80.17％，79.44％和81.82％，其次是BPNN和SNR模型。根據1000次計算中ATPA的分布，在BPNN模型中觀察到最高標準偏差（SD）和最大的區間範圍（5％–95％），這表明BPNN模型最容易受到數據集分裂的影響。而RF和SNR模型的SD較低、區間範圍較小，這表明RF和SNR模型受數據集分裂的影響較小，並且能夠始生成可靠的回歸模型。

用於估算水稻氮營養參數的SNR測試

用於估算水稻氮營養參數的BPNNs測試

水稻氮素營養參數估算的RF模型測試

綜上所述，RF模型的集成算法有效地防止了處理不同數據集分段時的過度擬合，因此RF模型具有較強的泛化性能。結合數字圖像和適當的機器學習方法有助於方便，可靠地估算作物的氮素營養。

三種回歸模型中水稻氮素營養參數最優估計的ATPA比較

來源：

Shi P, Y, Xu J, et al. Rice nitrogen nutrition estimation with RGB images and machine learning methods. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105860

 

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