[发明专利]一种小麦赤霉病抗性鉴定方法、系统、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供一种小麦赤霉病抗性鉴定方法，包括以下步骤：获取待鉴定麦穗的图像；使用基于DeepLabV3+网络的语义分割模型从步骤一获取的麦穗图像中提取目标麦穗的图像；将步骤二提取的目标麦穗的图像作为输入图像，确定分割健康小穗和染病小穗的分段动态阈值t；使用步骤三得到的阈值t提取目标麦穗的赤霉病发病区域；根据步骤四提取的目标麦穗的赤霉病发病区域，以染病小穗的面积占小穗总面积的比例表示单个麦穗的赤霉病严重度；使用待鉴定麦穗病害发生的平均严重度评估待鉴定麦穗的赤霉病抗性水平。该赤霉病表型智能化鉴定方法服务于赤霉病表型鉴定，为完全实现赤霉病智能化高通量鉴定提供参考。相比于传统鉴定方法省时省工，鉴定数据全面，误差较小。

技术领域

本发明涉及小麦赤霉病抗性鉴定领域，具体涉及小麦赤霉病抗性鉴定方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

赤霉病是一种由禾谷镰孢菌所引起的小麦穗部产生坏死和枯萎症状的小麦真菌病害。赤霉病对小麦的影响主要表现在产量和质量两个方面，感染赤霉病的小麦麦穗内部籽粒由于无法发育或受感染后产生皱缩、变色和容重低，从而使得小麦产量下降，在流行年份更能造成10％至40％的产量损失。由禾谷镰刀菌产生的脱氧雪腐镰刀烯醇(DON)是在自然状态下感染谷物的主要单端孢霉毒素，并且其副产品具有高毒性，严重影响了小麦品质，而由受污染的小麦制成的食品或饲料更会对人类和动物的健康构成威胁。

培育具有优良抗性的小麦品种是抵抗赤霉病的重要手段。在抗赤霉病品种选育过程中，表型的鉴定是一项繁重、复杂、且极容易出错的一项工作，也是精确估计育种种群每个品系的遗传抗性的主要途径。传统赤霉病抗性表型鉴定主要依靠人工视觉评估的方法来评定不同品种的赤霉病发展率、发病率(DI)以及严重程度(DS)，然而这个过程需要投入较多的人力、物力和时间，并且存在着主观错误的风险。

近年来，信息技术，尤其是传感器和图像分析技术的快速发展，为作物的表型鉴定提供了多种高效的方法。在赤霉病抗性鉴定工作中，研究人员利用光谱图像和人工智能手段构建了一系列算法，例如借助正常籽粒和受镰刀菌感染籽粒的高光谱图像，依据二者在反射率值上的差异可对其进行分离，进而判断发病情况；根据图像中籽粒的像素饱和度对正常的和受感染的籽粒进行分离，并通过计算像素比例从而获取受感染籽粒的近似比例值。但现有研究多集中于监测赤霉病发病与否，或是离体条件下的发病检测，但对大田种植环境下赤霉病抗性鉴定中迫切需要的单穗发病面积、严重度、抗性标准和发病动态的快速获取鲜有报道。

发明内容

本发明提供了一种针对以单花滴注法人工接种赤霉病的小麦赤霉病抗性的高通量鉴定方法、系统、电子设备和存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一方面，本发明提供小麦赤霉病抗性鉴定方法，包括以下步骤：

步骤一、获取待鉴定麦穗的图像；

步骤二、使用基于DeepLabV3+网络的语义分割模型从步骤一获取的麦穗图像中提取目标麦穗的图像；

步骤三、将步骤二提取的目标麦穗的图像作为输入图像，确定分割健康小穗和染病小穗的分段动态阈值t；

步骤四、使用步骤三得到的分段动态阈值t提取目标麦穗的赤霉病发病区域；

步骤五、根据步骤四提取的目标麦穗的赤霉病发病区域，以染病小穗的面积占小穗总面积的比例表示单个麦穗的赤霉病严重度；

步骤六、计算待鉴定麦穗发生病害的严重度等级的平均值，评估待鉴定麦穗的赤霉病抗性水平。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，步骤三中，所述分段动态阈值t具体见公式(1)：

其中，t表示分段动态阈值，t^′表示自动阈值。