多光譜成像分析對自然老化的紫花苜蓿種子進行無損鑒定
摘要:種子老化檢測和種子活力預測在苜蓿種子生產中具有重要意義,但傳統(tǒng)方法具有一次性和破壞性。因此,建立一種快速、無損的種子篩選方法是種業(yè)和研究的必要條件。本研究采用多光譜成像技術采集不同貯藏年限老化苜蓿種子的形態(tài)特征和光譜性狀。然后,我們采用五種多元分析方法,即主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)、支持向量機(SVM)、隨機森林(RF)和歸一化典型判別分析(nCDA)來預測衰老和存活種子。結果表明,未老化種子和老化種子在450~690 nm處的平均光反射率存在顯著差異。 LDA模型在區(qū)分老化種子和非老化種子方面具有較高的準確性(99.8~100.0%),高于SVM(87.4~99.3%)和RF(84.6~99.3%)。此外,可以區(qū)分死種子和老化種子,RF、SVM和LDA的準確率分別為69.7%、72.0%和97.6%。 nCDA預測老化種子發(fā)芽的準確率在75.0%到100.0%之間?傊覀兠枋隽艘环N無損、快速和高通量的方法來篩選苜蓿中各種活力的老化種子。
關鍵詞:老化的種子;多光譜成像;多變量分析;苜蓿;無損識別
光譜反射率表示從UV(365 nm)到短波NIR(970nm)的19個波長處的像素強度。我們分析了19個波段下老化種子和非老化種子的光譜反射率,發(fā)現(xiàn)它們表現(xiàn)出相似的趨勢,尤其是在450nm至690nm的光譜范圍內,CK(2019 年收獲)表現(xiàn)出最高光譜反射率。在NIR區(qū)域(從 850 到 970 nm),這種趨勢消失了,2011年收獲的老化種子呈現(xiàn)出更高的反射強度。我們分別探索了四次比較,觀察到2004年和2019年收獲的種子之間的最大差異(圖2)。所有老化種子組的反射強度與未老化種子的差異很大。
圖2.老化種子與非老化種子中19個波長的反射率
根據光譜反射率的結果,我們選擇了中間區(qū)域的兩個波段(515nm和630nm)和兩端區(qū)域的兩個波段(365nm和880nm)來繪制像素直方圖。結果顯示,在可見光區(qū)域(400~760 nm)的515nm和630nm 中的 Y 軸像素值與老化種子和CK之間的兩個分離峰顯著不同(圖3B,C)。老化種子和非老化種子在365nm和880nm處的分布峰仍然存在差異(圖 3A,D)。老化種子的像素峰值位置從圖3A的左側移動到圖3D的右側。
圖3.老化種子與非老化種子(CK) 的像素直方圖
基于多光譜數(shù)據開發(fā)了五個多變量分析模型。首先,基于形態(tài)和光譜特征的主成分分析結果表明,前兩個主成分解釋了57.8%(2004 vs. 2019)、53.2%(2008 vs. 2019)、51.0%(2011 vs. 2019)、55.8%(2017)與 2019 年相比)的原始方差。2004年的種子分離效果最好,2017年和2019年的種子無法區(qū)分(圖4)。PCA很難完全區(qū)分老化種子和非老化種子。相比之下,SVM模型在對老化種子和非老化種子進行分類時,平均準確率高達99.3%(2004 vs. 2019)、91.3%(2008 vs. 2019)、90.9%(2011 vs. 2019)和87.4 %(2017 年與 2019 年)。SVM 的敏感性和特異性也很好,范圍分別為 87.6% 到 99.6% 和 87.3% 到 99.0%。RF模型對老化種子和非老化種子進行分類的平均準確率分別為99.3%(2004 vs. 2019)、89.6%(2008 vs. 2019)、85.5%(2011 vs. 2019)和84.6%(2017 vs. 2019)。2019)。值得注意的是,LDA模型的準確率高達99.8%~100.0%,靈敏度最好,范圍為99.7%~100.0%,特異度最好,為100%。
圖4.基于不同年份種子的形態(tài)和多光譜數(shù)據的PCA圖
我們根據發(fā)芽(紅色)和未發(fā)芽(藍色)種子的顏色標準化,在nCDA中用顏色轉換種子的所有光譜圖像,并嘗試預測特定種子的發(fā)芽與否。nCDA 的結果表明,隨著儲存年限的增加,nCDA圖像中以紅色繪制的種子數(shù)量減少,而“藍色”種子的數(shù)量增加。2004年藍色的種子幾乎都沒有發(fā)芽(圖5A),藍色的種子與未發(fā)芽的種子完全匹配,而紅色的種子對應于2011年的發(fā)芽(圖5B)。根據實際種子發(fā)芽統(tǒng)計,nCDA預測發(fā)芽和未發(fā)芽種子的平均準確度值在75.0%~100.0%之間。
圖5.nCDA圖像與老化種子中的實際發(fā)芽
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