春玉米根系圖像語(yǔ)義分割最佳分辨率和概率閾值研究

趙先麗 蔡 福 李榮平 王笑影 謝艷兵 溫日紅 賈慶宇

（中國(guó)氣象局沈陽(yáng)大氣環(huán)境研究所，遼寧 沈陽(yáng) 110166）

根系作為作物的重要組成器官，是作物與土壤之間物質(zhì)循環(huán)和能量交換的關(guān)鍵因子［1］。根系形態(tài)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了作物生長(zhǎng)發(fā)育的狀態(tài)和對(duì)外界環(huán)境的適應(yīng)性，可以直接反映根系的生長(zhǎng)狀態(tài)，間接反映作物對(duì)水分和養(yǎng)分的吸收情況，最終決定作物產(chǎn)量［2］。因此，根系形態(tài)結(jié)構(gòu)研究有助于闡明作物地下生物量的分配和養(yǎng)分循環(huán)過(guò)程，在一定尺度可以反映氣候、土壤和生物的總體特征［3］，對(duì)提高作物生產(chǎn)潛力、養(yǎng)分和水分吸收利用效率意義重大［4-7］。

微根管法可以無(wú)損和原位觀測(cè)根系的生長(zhǎng)發(fā)育、形態(tài)、物候及整個(gè)生長(zhǎng)過(guò)程，為根系形態(tài)參數(shù)、生物量、碳循環(huán)等方面的研究提供了便利［7-9］。觀測(cè)獲得根系圖像的識(shí)別包括根對(duì)象的閾值化和對(duì)象量化兩部分，主要通過(guò)不同方法手動(dòng)、半自動(dòng)或自動(dòng)提取根系的信息［10］，常用的根系圖像識(shí)別軟件，如WinRhizo、SmartRoot、RootGraph、Image J 和Adobe Photoshop 及網(wǎng)絡(luò)根系分析平臺(tái)等［11-12］，在識(shí)別根系時(shí)主要以人眼識(shí)別和手描輪廓為主，可精確測(cè)量根系參數(shù)但工作量較大，尤其是對(duì)根系進(jìn)行精細(xì)分級(jí)存在很大困難［11，13］。前人關(guān)于玉米（ZeamaysL.）根系的研究大多采用WinRhizo 軟件進(jìn)行分析，主要開(kāi)展了根系分布［14-19］、構(gòu)型［20-25］和形態(tài)參數(shù)［6，19，26-27］等方面的研究，但有關(guān)圖像分割和根系統(tǒng)架構(gòu)分析等研究較為薄弱［11］。

深度學(xué)習(xí)（deep learning，DL）方法已廣泛應(yīng)用于根系研究中，作為圖像分割領(lǐng)域的重要分支，深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割的出現(xiàn)為高分辨率圖像分割提供了新方向［28］。……