以番茄和胡蘿卜為例講述多光譜成像技術(shù)在種子質(zhì)量研究上的應(yīng)用
Integrating Optical Imaging Tools for Rapid and Non-invasive Characterization of Seed Quality: Tomato (Solanum lycopersicum L.) and Carrot (Daucus carota L.) as Study Cases
集成光學(xué)成像工具以快速和非侵入性地表征種子質(zhì)量：以番茄 (Solanum lycopersicum L.) 和胡蘿卜 (Daucus carota L.) 作為研究案例
摘要：正在進一步開發(fā)基于光的方法，以滿足農(nóng)業(yè)對食品日益增長的需求。光學(xué)成像是一種快速、無損且準確的技術(shù)，與傳統(tǒng)技術(shù)相比，它可以對產(chǎn)品質(zhì)量進行一致的測量。在這項研究中，一種新的種子方法提出了質(zhì)量預(yù)測。在所提出的方法中，采用了兩種基于葉綠素熒光和基于化學(xué)計量學(xué)的多光譜成像的先進光學(xué)成像技術(shù)�；瘜W(xué)計量學(xué)包括主成分分析 (PCA) 和二次鑒別分析 (QDA)。在與作物和科學(xué)模型相關(guān)的植物中，選擇了番茄和胡蘿卜進行實驗。我們將光學(xué)成像技術(shù)與用于商業(yè)種子批次質(zhì)量表征的傳統(tǒng)分析方法進行了比較。結(jié)果顯示基于葉綠素熒光的技術(shù)在區(qū)分栽培品種和識別具有較低生理潛力的苗圃方面是可行的。使用非監(jiān)督方法（雙分量）對多光譜成像數(shù)據(jù)進行探索性分析PCA) 允許表征胡蘿卜品種之間的差異，但不適用于番茄品種�；诨嶂匾缘碾S機森林 (RF) 分類器應(yīng)用于多光譜數(shù)據(jù)，它揭示了 19 個波長中最有意義的帶寬，用于種子質(zhì)量表征。為了驗證 RF 模型，我們選擇了五個最重要的波長應(yīng)用于基于 QDA 的模型中，該模型在對高活力和低活力種子批次進行分類時達到了很高的準確率，番茄的正確分類率為 86% 至 95%，而番茄的正確分類率為 88% 至97% 在胡蘿卜中用于驗證集。進一步分析表明，低質(zhì)量種子導(dǎo)致幼苗光合能力和葉綠素含量發(fā)生改變。 總之，基于葉綠素熒光和化學(xué)計量學(xué)的多光譜成像均可用作番茄和胡蘿卜種子生理潛力的可靠代表。從實踐的角度來看，此類技術(shù)/方法可潛在地用于篩選食品和農(nóng)業(yè)行業(yè)中的低質(zhì)量種子。集成光學(xué)成像工具以快速和非侵入性地表征種子質(zhì)量：以番茄 (Solanum lycopersicum L.) 和胡蘿卜 (Daucus carota L.) 作為研究案例
關(guān)鍵詞：葉綠素熒光,；多光譜成像；隨機森林；化學(xué)計量學(xué)；機器學(xué)習(xí)；種子；種子生理潛力；光合作用
圖1. 提取和分析多光譜成像的主要程序流程圖
620/730 nm 激發(fā)發(fā)射的葉綠素熒光分析允許分離番茄品種（圖 2G），特別是在 645/700 nm 區(qū)分番茄和胡蘿卜的品種（圖 2C、D）。 高熒光值與低質(zhì)量種子批次（圖 2）相吻合，當 620/730 nm（圖 2G）和 660/700 nm（圖 2B）分別用于番茄和胡蘿卜種子中的葉綠素激發(fā)時，可以更好地區(qū)分它們。 放射成像顯示，具有高葉綠素熒光的種子呈現(xiàn)出空白空間（即儲存量較低）（圖 3），并且這些種子無法存活或產(chǎn)生的幼苗在其組織中具有低葉綠素熒光信號。
圖2. 在 660/700、630/700、645/700 和 620/730 nm 激發(fā)發(fā)射波長下，番茄 (A、C、E、G) 和胡蘿卜 (B、D、F、H) 種子批中葉綠素熒光的直方圖
圖3. 番茄 (A) 和胡蘿卜 (B) 成熟和未成熟種子中葉綠素熒光的直方圖，波長為 660/700 nm（激發(fā)-發(fā)射）。射線照相圖像顯示，由于不成熟，具有高葉綠素熒光的種子中存在空白空間（低儲備量），在番茄中形成無活力的種子，在胡蘿卜中形成弱幼苗（幼苗中的葉綠素熒光信號低）
含有低質(zhì)量種子（G-I 和 T-IV）的番茄批次呈現(xiàn)出最高的光譜特征（圖4A）。在胡蘿卜中，這種模式在栽培品種之間明顯可見：“Francine”批次顯示出比“Brasília”更高的反射率平均值（圖4B）。此外，雖然傳統(tǒng)的測試技術(shù)沒有表明“巴西利亞”批次之間的差異，但 B-I 比該品種的其他批次具有更高的光譜特征（圖4B）。在“Francine”中，性能最低的批次（F-V）僅在較長的波長下表現(xiàn)出更高的反射率，尤其是在 NIR 區(qū)域（圖 4B）。 PCA 分別解釋了番茄和胡蘿卜苗圃之間 92.3% 和 96.5% 的光譜變化。
圖4. 番茄（A）和胡蘿卜（B）種子在365-970nm范圍內(nèi)19個波長的光譜特征
使用 570 至 690 nm 的多光譜數(shù)據(jù)可以更好地表征該組。胡蘿卜品種在 PC1-PC2 空間中被表征，其中 PC1 占批次間總變異的 87.5%； “Francine 苗圃表現(xiàn)出比“巴西利亞”更多的負值，具有強烈的中間波長（570-690 nm）影響。同時，PCA 方法無法表征番茄品種。將 RF 算法應(yīng)用于多光譜數(shù)據(jù)，以根據(jù)基尼重要性選擇五個最有意義的波長，即番茄種子中的 365、660、690、570 和 590 nm（圖 5A）以及 405、365、970、940、和 430 nm 的胡蘿卜種子（圖 5B）。更高的反射率值，特別是在番茄中的 365 nm（圖 5C）以及胡蘿卜中的 940 和 970 nm（圖 5D）分別與低活力的番茄（GI 和 T-IV）和胡蘿卜（FV）的種子區(qū)重合.這些批次具有更多未成熟種子，在這些波長下具有高反射強度。
圖5. 基于基尼系數(shù)的隨機森林中每個波長的重要性，以區(qū)分番茄 (A) 和胡蘿卜 (B) 的種子群
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