一种棉花叶片表型性状快速精准鉴定方法技术

本发明专利技术公开了一种棉花叶片表型性状快速精准鉴定方法，涉及棉花叶片表型性状鉴定技术领域，其技术方案要点是：基于图像识别技术，对俯视拍摄的放入了标准形状、大小的比色卡的棉花田间试验小区群体冠层叶面图像，通过叶片图像分析系统的自动分析判断，快速精准确定该试验小区群体的叶片形状、叶片大小、叶片颜色，对试验材料叶片表型性状进行测量鉴定，具体包括以下步骤：S1、图像采集；S2、图像校正；S3、图形分割；S4、图形分析计算。本发明专利技术采用图像识别技术，利用叶片图像分析系统对拍摄的叶面图像进行自动分析智能判断，能够快速精准确定该试验小区群体的棉花叶片形状、叶片大小、叶片颜色，对试验材料叶片的表型性状进行快速精准的测量鉴定。量鉴定。量鉴定。

【技术实现步骤摘要】
一种棉花叶片表型性状快速精准鉴定方法


[0001]本专利技术涉及棉花叶片表型性状鉴定
，更具体地说，它涉及一种棉花叶片表型性状快速精准鉴定方法。

技术介绍

[0002]棉花生产的发展离不开棉花科技的支撑。在棉花科学研究工作中，棉花叶片表型性状的观察鉴定是棉花种质资源和品种选育科研工作中非常重要的基础性的工作。在棉花种质资源研究和品种选育研究工作中，对参加试验的种质资源和品种品系等棉花试验材料的叶片表型性状的观察鉴定，研究不同试验材料之间性状表现差异，找出最有利于产量形成和优异纤维品质形成的对应关系以及不同生育时期所起到的作用，是十分重要的基础性的研究工作。
[0003]作为最主要的光合作用器官，棉花叶片的叶片大小(叶面积)、叶片形状、叶片颜色、叶基斑、叶蜜腺等表型性状表现直接或间接影响到棉花的生长发育和生理特性表现，其中叶片大小(叶面积)、叶片形状直接影响着棉花的光合作用、呼吸作用、蒸腾作用等，和棉花的产量、纤维品质都有着直接紧密的关系。叶面积的大小不仅直观地影响了作物在进行光合作用过程中有机物的累积，同时农业工作者可通过对植株叶面积的观察，对作物的生长状况进行一个大致的判定。因此，棉花叶片性状研究对于棉花生产实际也有重要意义。
[0004]随着现代大数据信息技术的发展，对棉花表型性状的精准研究，需要大量的田间试验观测鉴定数据支撑。现代棉花种质资源研究进入基因组学和分子生物学时代，利用棉花全基因组重测序技术分析种质资源，可以明确其基因型特点，从而在全基因组水平阐明其遗传多样性变异。同时，棉花种质资源表型性状的系统规范的精准鉴定评价直接影响到重要性状相关标记或基因位点的分析。因此，对大量的棉花种质资源的表型进行高通量精准鉴定评价，这是现代棉花种质资源研究的基础研究。面对这种要求，传统的表型性状鉴定方法手段已不堪重任。
[0005]对于棉花叶片来说，传统测量植物叶面积的方法，主要由以下几种。方格法(将叶片的轮廓描在标准计算纸上，统计叶轮廓占的小方格数即得到用方格法定的叶面积)、纸重法(又称剪纸称重法将方格去测叶面积时描绘在标准计算纸上的叶形沿轮廊线剪下，得到纸模，在电子分析天平上称得纸模重量，将此重量除以单位面积标准纸重即得到用纸重法估测的叶面积)、系数法(又称直尺法，该法将量出各片叶的长度、宽度，再求出一定系数下的乘积即得到估测的叶面积)以及打孔称重法和干重法等。这些方法繁琐、低效，大多需要离体叶片在室内进行，在精准性方面也难尽人意。
[0006]其中，系数法(又称直尺法)可田间非离体进行人工测量，是棉花种质资源和品种选育科研实践中常用的方法(当面对大量参试材料，也有直接通过肉眼观察依靠经验与对照试验材料进行对比判断，定性确定的做法)。而对于棉花叶片形状、叶片颜色、叶基斑、叶蜜腺的鉴定，长期以来的传统做法，主要是由试验人员在田间依据一定的标准，依靠经验通过肉眼观察，与对照试验材料(对照)进行对比判断确定。测量鉴定结果用铅笔记录在记载
本上。
[0007]这种传统纯人工操作的做法，是在一定范围内兼顾效率和精准性要求妥协的结果。必然存在着人为误差大、效率低下、田间工作强度高等问题，试验结果的准确性和精确性强差人意。同时，棉花某一性状的表现在某一生育阶段是最佳表现期，具有较强的时效性(棉花同一个性状随着时间的变化在不断生长发育而变化，性状的鉴定比较评价需要在相同的时间段内完成，以保证不同试验材料性状的可比性。大多数性状一般有7天左右的成熟稳定期)，也就是说相应的鉴定工作也具有较强的时间性要求。传统方法低下的工作效率难以应对大量试验材料进行快速精准的鉴定，阻碍着棉花科研工作的有效高效开展。科研人员通过增加田间试验规模、重复数、试验次数和试验地点来消除包括人为误差在内的试验误差，提高试验效率，但无形中又增大了试验工作量、提高了试验成本，试验出现误差的可能性从另一个角度又增大了，最终还是难以有效实现精准和高效的协调统一。这些问题长期以来一直困扰着棉花科研人员，使得这一部分的田间试验研究工作难以持续、大量、高效开展，制约着相关科研工作的发展。
[0008]随着现代工业科技和信息技术的不断发展，光电感应转换技术、计算机图像识别技术等在农业科研中逐渐得到应用，在作物叶片性状鉴定研究的精准性方面取得了良好的效果。
[0009]具体来说，目前在作物叶片表型性状鉴定研究中主要有以下两种较新的方法。
[0010]1、叶面积仪。光电叶面积仪是通过光电感应扫描原理，使光源发出的光信号照射到待测叶片上，然后判断叶片反射或透射到光敏传感器上的光信号，最后通过比较光源光信号经过被测叶片的衰减量利用矩形逼近的电子学方法来确定叶片的大小进行叶面积测量。测量过程是将采摘的离体叶片放置于仪器的感应板上，然后盖上仪器盖对叶面积进行测量；也可以进行非破坏性(直接在植株上对叶片进行)叶面积测量；可同时简单、快速、准确地测定各种植物叶片的面积、长度和宽度(平均宽度和最大宽度)。而激光叶面积仪通过激光扫描器进行叶面扫描，不仅可以测量叶片面积、长度和宽度同时也可以测量叶周长和叶形状。
[0011]可以看出，利用叶面积仪可一次对一片叶片进行叶面积快速简便准确的测量。见图1。
[0012]2、智能叶面积仪(智能拍照式叶面积测量系统)。智能拍照式叶面积测量系统由图像采集仪(平面背光板+数码相机或高拍仪)和装入相应图像分析软件的电脑(或安卓系统平板电脑)或智能手机+APP组成。对图像采集仪拍摄的单个离体叶片或多叶图像通过电脑图像分析软件依据一定的面积测量算法，根据叶片轮廓特征提取、图形实物转换、边缘检测等技术自动分析处理，快速精确得到所测叶片面积、周长、长宽、叶孔洞、形状系数等参数。即对在平面背光条件(背光是为了更清晰地拍摄反映叶片的边缘轮廓，方便下一步的图像分析软件对图像进行准确判断分析)下拍摄的叶片图像通过计算机软件进行分析获得相关的叶片性状数据。见图2。
[0013]智能叶面积仪(智能拍照式叶面积测量系统)能智能实现对单叶以及多叶的测量，具有自动标定和自动图像校正能力，可统计总叶面积、平均叶长、平均叶宽、平均长宽比、平均叶周长等参数；可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5％、测量分析时间＜5秒/次，面积测量时间小于1秒。可实现拍照与分析一键化操作。此外，还能快速地分级测定病斑叶面积、
虫损叶面积、以及分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)和叶色的分档分析、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”。相比传统的叶面积仪，具有测量更智能、分析更准确、数据更多样、结果更形象客观以及快速简便多用途等优点。显著减少了人为带来的误差，使得精准性大大提高。
[0014]可以看出，目前的利用计算机图像识别技术对作物叶片表型性状进行识别判断分析鉴定，较之以往的方法，在精准性方面有了根本性的提高，效率也有了明显的提升，大大地促进了相关科研工作的全面深入开展。
[0015]但目前的智能叶面积仪(智能拍照式叶面积测量系统)方法也存在着明显的不足之处。一是工作效率相比以前的方法虽有提升，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种棉花叶片表型性状快速精准鉴定方法，其特征是：基于图像识别，对俯视拍摄的放入了标准形状、大小的比色卡的棉花田间试验小区群体冠层叶面图像，通过叶片图像分析系统的自动分析智能判断，快速精准确定该试验小区群体的叶片形状、叶片大小、叶片颜色，对试验材料叶片表型性状进行测量鉴定，具体包括以下步骤：S1、图像采集，采用安装有叶片图像分析系统和高清摄像头的智能移动终端，对试验小区棉花冠层顶部群体叶片图像进行俯视拍摄，得俯视拍摄的图像；S2、图像校正，根据步骤S1中采集的俯视拍摄的图像，通过与标准形状、大小的比色卡比较，对俯视拍摄的图像的形变和色差进行校正；S3、图形分割，对俯视拍摄的图像中的大小相近的叶片进行分隔；S4、图形分析计算，通过与叶片图像分析系统中预设的标准叶片的形状、大小、颜色进行比较，对分割的对应数量的叶片图形进行形状、大小、颜色的分析判断，计算该图像群体叶片所趋向的形状、大小、颜色或多数叶片所表现的形状、大小、颜色，即为该试验小区群体叶片的形状、大小、颜色的表现数据，并通过叶片图像分析系统显示出试验小区群体的棉花叶片表型性状的分析鉴定结果。2.根据权利要求1所述的一种棉花叶片表型性状快速精准鉴定方法，其特征是：步骤S1中所述的智能移动终端采用智能移动手机、或智能平板电脑。3.根据权利要求1所述的一种棉花叶片表型性状快速精准鉴定方法，其特征是：步骤S4中对分割的叶片图形进行形状、大小、颜色的分析判断的数量为...

【专利技术属性】
技术研发人员：师维军，马君，杨延龙，李春平，刘忠山，徐海江，张大伟，吾买尔江，
申请(专利权)人：新疆农业科学院经济作物研究所，
类型：发明
国别省市：