基于RGB與高光譜圖像的小麥低溫脅迫評估模型

DOI：10.3969/j.issn.2095-1191.2025.01.009

摘要：【目的】探究低溫脅迫對小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)、RGB圖像參數(shù)和高光譜指數(shù)的影響，建立小麥低溫脅迫評估模型，為小麥生產(chǎn)防災(zāi)減災(zāi)提供參考?！痉椒ā恳詽?jì)麥22為研究對象，在小麥拔節(jié)期開展低溫脅迫控制試驗(yàn)，設(shè)白天（8：00—20：00）/夜間（20：00—次日8：00）平均溫度分別為8℃/0℃（T1）、6℃/-2℃（T2）和4℃/-4℃（T3）3個處理，持續(xù)時間3 d，以大田自然環(huán)境的盆栽小麥（23℃/8℃）為對照（CK），研究低溫脅迫處理結(jié)束后1、3和6 d小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)、RGB圖像參數(shù)及高光譜指數(shù)的變化規(guī)律；使用一元線性回歸、隨機(jī)森林（RF）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）建立小麥低溫脅迫評估模型?！窘Y(jié)果】葉綠素?zé)晒鈪?shù)DIo/RC可作為評估小麥低溫脅迫的指標(biāo)。在一元線性回歸模型中，使用增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）建立的一元線性回歸模型效果最佳，回歸方程為y=-1.261x+1.401，決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均相對誤差（MRE）分別為0.536、0.058、0.045和11.31%。在RF和ANN模型中，基于RGB圖像參數(shù)建立的模型精度高于基于高光譜指數(shù)建立的模型，RF模型測試集R2、RMSE、MAE、MRE分別為0.771、0.042、0.033、8.57%，R2相比一元線性回歸模型提高43.78%，RMSE、MAE、MRE分別降低28.31%、28.06%、24.21%；ANN模型測試集R2、RMSE、MAE、MRE分別為0.742、0.046、0.037、9.01%，測試集R2相比一元線性回歸模型提高38.34%，RMSE、MAE、MRE分別降低20.33%、18.06%、20.32%?！窘Y(jié)論】基于RGB圖像參數(shù)的RF模型效果最好、精度最高，可用于小麥的低溫脅迫評估。

關(guān)鍵詞：小麥；葉綠素?zé)晒鈪?shù)；RGB圖像；高光譜圖像；低溫脅迫評估模型

中圖分類號：S512.1文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：2095-1191（2025）01-0097-14

Assessment model for low temperature stress in wheat based on RGB and hyperspectral images

YU De-zhao1，JIANG Xiao-dong1*，YANG Ying-ying1，ZHANG Jian-qu1，XIN Le1，ZHANG Yan2，QIN Si-rong1，YANG Zai-qiang1

（1School of Ecology and Applied Meteorology，Nanjing University of Information Scienceamp;Technology/Jiangsu Provin‐cial University Key laboratory of Agricultural and Ecological Meteorology，Nanjing，Jiangsu 210044，China；2School ofAtmospheric Sciences，Nanjing University of Information Scienceamp;Technology，Nanjing，Jiangsu 210044，China）

Abstract：【Objective】This study investigated the effects of low temperature stress on chlorophyll fluorescence para-meters，RGB image parameters and hyperspectral indexes of wheat leaves.It aimed to establish an assessment model for wheat under low temperature stress，providing reference for disaster prevention and mitigation in wheat production.【Method】Using winter wheat variety Jimai 22 as the research material，a controlled low temperature stress experiment was conducted during the jointing stage.Three treatments were applied：daytime（8：00–20：00）/nighttime（20：00–8：00 on next day）mean temperatures of 8°C/0℃（T1），6°C/-2℃（T2）and 4°C/-4℃（T3），each lasting for three days.Potted wheat grown under natural field conditions（23°C/8℃）served as the control（CK）.The changes in chlorophyllfluorescence parameters，RGB image parameters，and hyperspectral indexes of wheat leaves were analyzed on 1，3 and 6 d after the low temperature stress treatments.Wheat low temperature stress assessment models were developed using uni‐variate linear regression，random forest（RF）and artificial neural networks（ANN）.【Result】The chlorophyll fluores‐cence parameter DIo/RC was identified as an effective indicator for assessing wheat low temperature stress.In the univaria-te linear regression model，the model using the enhanced vegetation index（EVI）performed the best，with a regression equation of y=-1.261x+1.401，yielding a coefficient of determination（R2），root mean square error（RMSE），mean abso-lute error（MAE）and mean relative error（MRE）of 0.536，0.058，0.045，and 11.31%respectively.For RF and ANN models，models based on RGB image parameters outperformed those based on hyperspectral indexes.The RF model achieved R2，RMSE，MAE and MRE values of 0.771，0.042，0.033 and 8.57%in the test set，with an R2 improvement of 43.78%and reductions in RMSE，MAE and MRE by 28.31%，28.06%and 24.21%respectively compared to the univaria-te linear regression model.The ANN model achieved R2，RMSE，MAE and MRE values of 0.742，0.046，0.037 and 9.01%，with R2 improving by 38.34%and RMSE，MAE and MRE decreasing by 20.33%，18.06%and 20.32%respec-tively compared to the univariate linear regression model.【Conclusion】The RF model based on RGB image parameters demonstrates the best performance and the highest accuracy，making it suitable for evaluating low temperature stress in wheat.

Key words：wheat；chlorophyll fluorescence parameters；RGB image；hyperspectral image；low temperature stress assessment model

Foundation items：National Key Research and Development Program of China（2022YFD2300202）

0引言

【研究意義】小麥?zhǔn)俏覈蠹Z食作物之一，對保障國家糧食安全具有重要意義。氣候變化背景下，極端天氣事件頻發(fā)（周波濤和錢進(jìn)，2021），低溫脅迫風(fēng)險增大，嚴(yán)重影響我國的小麥生產(chǎn)（陳翔等，2021；代存虎等，2024）。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，我國85%的冬小麥種植區(qū)是低溫災(zāi)害的風(fēng)險區(qū)域（Yue et al.，2016），其中黃淮麥區(qū)是低溫災(zāi)害最嚴(yán)重的區(qū)域（Xiao et al.，2018），部分省份在低溫災(zāi)害嚴(yán)重年份可減產(chǎn)30%～50%（Liu et al.，2019）。低溫災(zāi)害已成為限制我國小麥產(chǎn)量的重要因素之一，開展小麥低溫脅迫監(jiān)測與評估研究刻不容緩。隨著信息技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，基于RGB、高光譜和熒光圖像的計算機(jī)視覺技術(shù)為農(nóng)作物的低溫脅迫監(jiān)測提供了一種無接觸式的可行方法（Shammi etal.，2023）。相比傳統(tǒng)的人工方法，計算機(jī)視覺技術(shù)具有檢測效率高、時效性強(qiáng)、覆蓋范圍廣的優(yōu)點(diǎn)（Tian et al.，2020）。此外，結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)，可深入挖掘作物光學(xué)特征與生理指標(biāo)之間的關(guān)系，為低溫脅迫評估提供更多維度的數(shù)據(jù)支持與模型優(yōu)化的可能性（Li etal.，2020）。因此，開展基于計算機(jī)視覺技術(shù)的小麥低溫脅迫評估研究，對提升小麥低溫脅迫監(jiān)測能力、降低災(zāi)害損失以及保障國家糧食安全具有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】近年來，國內(nèi)外學(xué)者已廣泛基于葉綠素?zé)晒狻GB和高光譜圖像開展了小麥低溫脅迫的評估與監(jiān)測研究?？焖偃~綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動力學(xué)曲線蘊(yùn)含著豐富的光合信息，常被用于研究植物逆境脅迫（楊文強(qiáng)等，2024；Pessarakli，2024）。小麥?zhǔn)艿降蜏孛{迫后，光合作用受到影響，葉綠素?zé)晒鈪?shù)值發(fā)生改變（Dong et al.，2020；岳俊芹等，2021）。Li等（2015）研究發(fā)現(xiàn)，拔節(jié)期低溫脅迫后，小麥葉綠素?zé)晒鈪?shù)ETo/RC和TRo/RC均顯著降低。張磊等（2017）、劉蕾蕾等（2018）、王瑞霞等（2018）研究均發(fā)現(xiàn)，拔節(jié)期低溫脅迫處理后小麥葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/Fm顯著降低，是評估低溫脅迫對小麥光合作用損傷的重要指標(biāo)。楊程等（2022）通過分析小麥越冬期34個葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動力學(xué)參數(shù)與33個小麥品種凍害發(fā)生程度的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)熒光參數(shù)TRo/CSm比Fv/Fm更適合用于評價小麥凍害情況。RGB圖像技術(shù)憑借其簡單、廉價且高效的特點(diǎn)，近年來逐漸成為作物低溫脅迫監(jiān)測的重要工具（Yuan and Choi，2021；Ku et al.，2023；樊小雪等，2024）。RGB圖像能直觀反映小麥的外觀特征，可準(zhǔn)確捕捉低溫脅迫下葉片顏色和形態(tài)變化（薛亞光等，2018），為小麥低溫災(zāi)害的監(jiān)測與評估提供了重要依據(jù)。Macedo-Cruz等（2011）通過獲取健康和凍害地區(qū)燕麥作物的RGB圖像，結(jié)合3種閾值處理方法，實(shí)現(xiàn)了燕麥作物凍害情況的無監(jiān)督分類。Fu等（2021）采集小麥RGB圖像后提取影響作物生長的各種重要指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)利用小麥苗期植被覆蓋度作為評價指標(biāo)對小麥凍害程度進(jìn)行分級具有良好效果。Zhang等（2024a）利用小麥冠層RGB圖像提取顏色特征，量化了小麥葉片在低溫脅迫下的黃化程度，驗(yàn)證了其對低溫脅迫監(jiān)測的可行性。小麥?zhǔn)艿降蜏孛{迫后，葉片對特定光譜波段的吸收強(qiáng)度會減弱，光譜特征發(fā)生變化（Zhang et al.，2024b）。Wang等（2016）、Zhao等（2020）結(jié)合歸一化植被指數(shù)（NDVI）評估了低溫脅迫對冬小麥生產(chǎn)的潛在損失，為低溫災(zāi)害監(jiān)測提供了技術(shù)支持。Feng等（2018）、Xie等（2020）篩選出低溫脅迫下小麥高光譜的敏感波段，揭示了小麥葉片在低溫脅迫條件下的光譜響應(yīng)特征。Wang等（2020）提出了基于遙感的春霜凍損害指數(shù)，快速有效地量化了大范圍春霜凍對小麥的影響。Yao等（2024）構(gòu)建了基于高光譜圖像的小麥幼苗期凍害評估模型，模型精度超過86%。上述研究在一定程度上實(shí)現(xiàn)了小麥的低溫脅迫評估與監(jiān)測，快速葉綠素?zé)晒狻GB圖像和高光譜圖像3種技術(shù)各有優(yōu)勢，葉綠素?zé)晒鈪?shù)能表征小麥光合效率的變化，RGB圖像能直觀反映低溫脅迫對小麥外觀形態(tài)的影響，高光譜圖像的多維信息能深入揭示低溫脅迫對小麥的生理響應(yīng)?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】不同圖像在特征選擇、模型構(gòu)建和應(yīng)用場景上存在一定局限性，前人研究在評估小麥低溫脅迫時多集中于單一數(shù)據(jù)源的分析，對不同技術(shù)融合應(yīng)用的研究較少，且在測量快速葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動力學(xué)曲線時需進(jìn)行15～20 min的遮光處理，在進(jìn)行大面積監(jiān)測時不能及時獲取熒光數(shù)據(jù)。目前，鮮見使用RGB和高光譜圖像特征估算葉綠素?zé)晒鈪?shù)進(jìn)行小麥低溫脅迫評估的研究報道。【擬解決的關(guān)鍵問題】在小麥拔節(jié)期開展低溫脅迫控制試驗(yàn)，測定并分析低溫脅迫處理結(jié)束后不同時間小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)、RGB圖像參數(shù)及高光譜指數(shù)的變化規(guī)律，基于小麥葉片RGB圖像參數(shù)和高光譜指數(shù)，利用一元線性回歸、隨機(jī)森林（RF）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）建立小麥低溫脅迫評估模型，并對模型的可行性和精準(zhǔn)度進(jìn)行評價，以期為小麥生產(chǎn)防災(zāi)減災(zāi)提供參考。

1材料與方法

1.1試驗(yàn)材料

供試小麥品種為濟(jì)麥22，供試土壤采集自南京信息工程大學(xué)農(nóng)業(yè)氣象實(shí)驗(yàn)站小麥試驗(yàn)地耕層，土壤質(zhì)地為壤質(zhì)黏土，黏粒含量26.5%，土壤pH 6.4，有機(jī)碳、全氮含量分別為20.5和10.8 g/kg。

1.2試驗(yàn)方法

1.2.1試驗(yàn)設(shè)計試驗(yàn)于2023年11月—2024年5月在南京信息工程大學(xué)農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站進(jìn)行。小麥種植于直徑20 cm、高30 cm的聚乙烯盆中，每盆裝試驗(yàn)田耕層土5kg。小麥于2023年11月21日播種，2023年12月27日3葉期定苗，5株/盆。播種前施用基肥，每盆肥料用量為三元復(fù)合肥（N-P2O5-K2O=15-15-15）1.0 g、尿素1.5 g，在拔節(jié)期追肥，每盆施尿素1.5 g，其他管理措施同當(dāng)?shù)剞r(nóng)田。

于拔節(jié)期（2024年3月15日）將小麥移入人工氣候箱中進(jìn)行為期3d（3月15日20：00至3月18日20：00）的低溫脅迫處理（圖1-A），設(shè)白天（8：00—20：00）/夜間（20：00—次日8：00）平均溫度分別為8℃/0℃（T1）、6℃/-2℃（T2）和4℃/-4℃（T3）3個處理，以大田自然環(huán)境的盆栽小麥（23℃/8℃）為對照（CK）。人工氣候箱相對濕度設(shè)置為（70±5）%，白天光照強(qiáng)度設(shè)置為800μmol/（m2?s），夜間光照強(qiáng)度設(shè)置為0μmol/（m2?s），低溫脅迫期間人工氣候箱內(nèi)溫度變化如圖1-B。每處理設(shè)3個重復(fù)，每重復(fù)種植10盆，在低溫脅迫處理結(jié)束后當(dāng)天將各處理盆栽重新移回大田自然環(huán)境，直至成熟。

1.2.2熒光參數(shù)測定在低溫脅迫處理結(jié)束后的1、3和6 d，以小麥主莖頂數(shù)第2～4片葉為觀測葉片，利用Pocket PEA植物效率分析儀（PP Systems公司，美國）測定葉片快速葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動力學(xué)曲線，計算葉綠素?zé)晒鈪?shù)（Goltsev etal.，2017；曹雄軍等，2024）（表1）。

1.2.3 RGB圖像采集及特征提取小麥葉片RGB圖像采集及特征提取過程見圖2，使用realme GT手機(jī)（深圳市銳爾覓移動通信有限公司）拍攝小麥葉片RGB圖像，共獲取有效RGB圖像229張。使用Python 3.12.1編程，借助OpenCV 4.6.0工具包對小麥葉片RGB圖像進(jìn)行預(yù)處理，部分圖像見圖3，并提取RGB圖像的顏色特征和紋理特征（楊俊等，2019；Chen et al.，2020；Lee et al.，2021）（表2）。

1.2.4高光譜圖像采集及特征提取小麥葉片高光譜圖像采集及處理過程見圖4，采用SOC710便攜式高光譜成像儀（Surface Optics Corporation公司，美國）測定小麥葉片400～1000 nm高光譜圖像，共獲取有效高光譜圖像206張。使用SRAnal710e進(jìn)行光譜輻射定標(biāo)，顯示小麥葉片RGB格式下的高光譜合成圖像，如圖5所示，使用ENVI 5.3進(jìn)行反射光譜提取，并計算相關(guān)高光譜特征參數(shù)和植被指數(shù)（表3和表4）（Qiaoetal.，2022；楊熙來等，2023）。

1.3數(shù)據(jù)處理

1.3.1建立模型將RGB圖像參數(shù)、高光譜指數(shù)與葉綠素?zé)晒鈪?shù)進(jìn)行線性回歸分析，建立一元線性回歸模型。使用RF和ANN建立回歸模型。RF決策樹數(shù)量為50，最大深度為10，節(jié)點(diǎn)最小分裂樣本數(shù)為5，葉子節(jié)點(diǎn)最小樣本數(shù)為1。ANN包含3層全連接層，用于預(yù)測目標(biāo)變量，其中，輸入層接收歸一化處理后的輸入特征（RGB圖像參數(shù)或高光譜指數(shù)），隱藏層分別包含32和16個神經(jīng)元，輸出層為單一節(jié)點(diǎn)用于生成預(yù)測值，模型的激活函數(shù)選用ReLU，以引入非線性特性。訓(xùn)練過程中，定義均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，采用Adam優(yōu)化器更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01。為了提高收斂效果，引入學(xué)習(xí)率調(diào)度策略，每10次迭代后將學(xué)習(xí)率調(diào)整為原來的0.9倍。訓(xùn)練過程設(shè)置最大迭代次數(shù)為200，同時引入早停機(jī)制，若測試集的損失連續(xù)50次迭代無改善，則提前停止訓(xùn)練以防止過擬合。在使用RF和ANN模型訓(xùn)練時，將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)劃分，其中70%樣本量用于訓(xùn)練，30%樣本量用于驗(yàn)證。

1.3.2模型檢驗(yàn)使用決定系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均相對誤差（MRE）作為評價指標(biāo)，R2越大，RMSE、MAE和MRE越小代表模型精度越高，公式如下：

式中，xi為實(shí)測值，x（ˉ）為實(shí)測值的平均值，yi為預(yù)測值，n為樣本個數(shù)。

1.3.3統(tǒng)計分析使用Python 3.12.1、Excel 2021進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，借助sklearn、PyTorch工具包進(jìn)行模型構(gòu)建，使用SPSS 21.0進(jìn)行方差分析及相關(guān)分析，使用Origin 2021繪圖。

2結(jié)果與分析

2.1不同低溫脅迫處理小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)響應(yīng)特征

以CK為標(biāo)準(zhǔn)，將各處理數(shù)據(jù)歸一化，繪制不同處理葉綠素?zé)晒鈪?shù)雷達(dá)圖（圖6）。通過方差分析可知，在低溫脅迫處理結(jié)束后1 d，各處理TRo/RC、ETo/RC較CK顯著降低（Plt;0.05，下同），DIo/RC較CK顯著升高；在低溫脅迫處理結(jié)束后3 d，各處理Fv/Fm較CK顯著降低，DIo/RC較CK顯著升高；在低溫脅迫處理結(jié)束后6 d，各處理Fv/Fm、PIABS較CK顯著降低，DIo/RC較CK顯著升高，說明葉綠素?zé)晒鈪?shù)TRo/RC、ETo/RC、Fv/Fm、PIABS、DIo/RC可有效反映小麥的低溫脅迫狀況。

將小麥葉綠素?zé)晒鈪?shù)與處理最低溫度進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析（圖7），結(jié)果顯示，F(xiàn)v/Fm、TRo/CSm和DIo/RC 3個參數(shù)相關(guān)性最強(qiáng)，在低溫脅迫處理結(jié)束后1 d，3個參數(shù)與處理最低溫度的相關(guān)系數(shù)分別為0.70、0.63和-0.86；在低溫脅迫處理結(jié)束后3 d，相關(guān)系數(shù)分別為0.86、0.68和-0.86；在低溫脅迫處理結(jié)束后6 d，相關(guān)系數(shù)分別為0.99、0.85和-0.88，且均達(dá)到顯著水平。DIo/RC在各處理低溫脅迫處理結(jié)束后不同時間均較CK顯著升高，且與處理最低溫度均顯著相關(guān)（|r|gt;0.85），因此，本研究選取葉綠素?zé)晒鈪?shù)DIo/RC作為評估小麥低溫脅迫的指標(biāo)。

2.2不同低溫脅迫處理小麥葉片RGB圖像特征

不同低溫脅迫處理小麥葉片RGB圖像主要顏色特征及紋理特征見表5。在低溫脅迫處理結(jié)束后1 d，T2和T3處理小麥葉片RGB圖像顏色特征RRsd、SRsd、IRsd較CK顯著升高，且T3處理RRsd顯著高于T2處理。在低溫脅迫處理結(jié)束后3 d，各處理小麥葉片RGB圖像顏色特征Rmean、Gmean較CK均顯著降低，且在不同處理間呈現(xiàn)出T2gt;T1gt;T3。在低溫脅迫處理結(jié)束后6 d，各處理小麥葉片RGB圖像特征RRsd、GRsd、SRsd、IRsd較CK均顯著升高，Gmean、Correlation較CK均顯著降低。

T3處理顏色特征g和ExG在低溫脅迫處理結(jié)束后1、3、6 d均與其他處理差異顯著，其中，在低溫脅迫處理結(jié)束后1 d時T3處理顯著低于其他處理，而3和6 d時T3處理顯著高于其他處理，表明T3處理對葉片綠色分量的影響隨時間發(fā)生變化。在低溫脅迫處理結(jié)束后1 d時，CK和T3處理的紋理特征Cor-relation顯著高于T1和T2處理，在低溫脅迫處理結(jié)束后3 d時，T3處理的紋理特征Correlation顯著低于其他處理，而在低溫脅迫處理結(jié)束后6 d時，各處理紋理特征Correlation均顯著低于CK，說明紋理特征Correlation對不同程度的低溫脅迫具有一定的區(qū)分性。

2.3不同低溫脅迫處理小麥葉片高光譜圖像響應(yīng)特征

低溫脅迫處理結(jié)束后1、3和6 d，不同處理與CK小麥葉片光譜反射率曲線（圖8）的形狀和變化趨勢基本相似。在可見光波段，低溫脅迫處理結(jié)束后1 d（圖8-A）和3 d（圖8-B），各處理反射率與CK差異較小。在低溫脅迫處理結(jié)束后6 d（圖8-C），T3處理綠峰附近反射率明顯高于CK，且伴隨有紅移現(xiàn)象，即綠峰中心位置向長波方向偏移，說明低溫脅迫下小麥葉片對自然光的吸收處于低值，小麥正常的生理活動受到抑制。在波長800～1000 nm內(nèi)的近紅外波段，低溫脅迫處理結(jié)束后1 d，小麥葉片平均反射率大小順序?yàn)镃Kgt;T1gt;T3gt;T2，分別為0.466、0.464、0.460和0.456；低溫脅迫處理結(jié)束后3 d，小麥葉片平均反射率大小順序?yàn)镃Kgt;T1gt;T2gt;T3，分別為0.560、0.558、0.546和0.529；低溫脅迫處理結(jié)束后6 d，小麥葉片平均反射率大小順序?yàn)镃Kgt;T2gt;T1gt;T3，分別為0.535、0.532、0.519和0.511。低溫脅迫處理結(jié)束后3 d各處理小麥葉片平均反射率較CK降低，但在低溫脅迫處理結(jié)束后6 d降幅減小，可能是低溫脅迫后小麥葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)受損，導(dǎo)致反射率降低，處理結(jié)束后6d小麥細(xì)胞結(jié)構(gòu)又有所恢復(fù)。

從小麥葉片一階微分光譜曲線（圖9）可知，低溫脅迫處理結(jié)束后1 d（圖9-A）和3 d（圖9-B），各處理與CK差異較小，在低溫脅迫處理結(jié)束后6 d（圖9-C），T1、T2處理與CK差異較小，T3處理藍(lán)邊處一階微分光譜反射率為0.0023 nm-1，相比CK（0.0019 nm-1）明顯增大；T3處理紅邊處一階微分光譜反射率為0.0081 nm-1，較CK（0.0090 nm-1）明顯減小，且紅邊位置向短波方向移動，出現(xiàn)藍(lán)移現(xiàn)象，可見，低溫脅迫一定程度上導(dǎo)致小麥葉片紅邊藍(lán)移現(xiàn)象。

2.4基于RGB圖像參數(shù)和高光譜指數(shù)的小麥低溫脅迫評估模型的構(gòu)建與檢驗(yàn)

2.4.1一元線性回歸模型將葉綠素?zé)晒鈪?shù)DIo/RC與RGB圖像參數(shù)、高光譜指數(shù)分別進(jìn)行相關(guān)分析（圖10），選取顯著相關(guān)（Plt;0.05，|r|gt;0.6）的特征構(gòu)建一元線性回歸模型（表6）。結(jié)果顯示，RGB圖像參數(shù)中，使用紋理特征Correlation構(gòu)建的模型效果最好，回歸方程為y=-8.443x+8.722，R2、RMSE、MAE、MRE分別為0.470、0.062、0.052、12.60%。使用ExG和g構(gòu)建的模型R2、RMSE、MAE、MRE均分別為0.442、0.064、0.053、12.88%，原因是2個特征參數(shù)存在線性關(guān)系ExG=3g-1（楊俊等，2019）。高光譜指數(shù)中，使用植被指數(shù)EVI構(gòu)建的模型效果最好，回歸方程為y=-1.261x+1.401，R2、RMSE、MAE、MRE分別為0.536、0.058、0.045、11.31%。

2.4.2 RF和ANN回歸模型利用RF和ANN分別構(gòu)建葉綠素?zé)晒鈪?shù)DIo/RC與RGB圖像參數(shù)、高光譜指數(shù)的回歸模型，結(jié)果見表7。

2.4.3模型的評估與比較在模型的評估指標(biāo)中，R2反映實(shí)測值與預(yù)測值間的相關(guān)強(qiáng)度，RMSE、MAE、MRE則反映實(shí)測值與預(yù)測值間的偏差，最佳的估算模型應(yīng)選擇R2較大，而RMSE、MAE、MRE較小的模型。在使用一元線性回歸時，基于高光譜指數(shù)的估算模型相比基于RGB圖像參數(shù)的效果更好。而RF和ANN模型中，基于RGB圖像參數(shù)的估算模型效果均優(yōu)于基于高光譜指數(shù)的模型，說明不同模型選擇的最優(yōu)參數(shù)不同。

RF和ANN模型測試集擬合結(jié)果見圖11，RF和ANN模型均取得較好效果，其中基于RGB圖像參數(shù)的RF模型效果最好，精度最高，測試集R2相比最優(yōu)一元線性回歸模型提高43.78%，RMSE、MAE、MRE分別降低28.31%、28.06%、24.21%?；赗GB圖像參數(shù)的ANN模型精度高于一元線性回歸模型，測試集R2相比最優(yōu)一元線性回歸模型提高38.34%，RMSE、MAE、MRE分別降低20.33%、18.06%、20.32%。綜合比較認(rèn)為基于RGB圖像參數(shù)的RF模型為最優(yōu)DIo/RC估算模型。

3討論

3.1低溫脅迫對小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)的影響

葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)動力學(xué)曲線蘊(yùn)含豐富的光合作用相關(guān)信息，對低溫脅迫響應(yīng)敏感（劉蕾蕾等，2018；Dong et al.，2020；方宇輝等，2023）。岳俊芹等（2021）、付延松等（2022）的研究表明，拔節(jié)期低溫脅迫后，小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/Fm隨溫度的降低而下降。楊程等（2022）研究自然大田環(huán)境下33個小麥品種凍害情況，發(fā)現(xiàn)葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/Fm、TRo/CSm和DIo/RC等均可作為評價小麥抗寒性的指標(biāo)，其中TRo/CSm評價效果最好，說明利用葉綠素?zé)晒鈪?shù)評價小麥低溫脅迫的可行性。本研究結(jié)果亦表明，在受到低溫脅迫后，F(xiàn)v/Fm和TRo/CSm顯著降低，說明小麥?zhǔn)艿蜏孛{迫后葉片的光能轉(zhuǎn)化效率和捕獲光能的能力降低，而以熱能形式耗散的能量增多，光合活性受到抑制。Fv/Fm、TRo/CSm和DIo/RC 3個參數(shù)中，DIo/RC在低溫脅迫處理結(jié)束后1、3和6 d的數(shù)值均較CK顯著升高，說明DIo/RC能更靈敏地表征小麥低溫脅迫的受害情況。

3.2低溫脅迫對小麥葉片RGB圖像和反射光譜特征的影響

小麥葉片RGB圖像是在可見光范圍內(nèi)捕獲的彩色圖像，包含紅、綠、藍(lán)3個通道，可提供葉片顏色、紋理等視覺特征參數(shù)。小麥?zhǔn)艿降蜏孛{迫后，葉片會出現(xiàn)枯萎、斑點(diǎn)、發(fā)黃等現(xiàn)象導(dǎo)致外觀形態(tài)改變（薛亞光等，2018），從而使利用葉片圖像特征檢測低溫脅迫具有可能性。Fu等（2021）研究表明，低溫脅迫下小麥RGB圖像特征ExGR變化明顯，可用于評估小麥的受害狀況。Zhang等（2024a）通過分析小麥冠層圖像的顏色分布變化，發(fā)現(xiàn)隨著低溫脅迫的加重，葉片顏色從亮綠色轉(zhuǎn)變?yōu)辄S綠色和黃色，且顏色直方圖的扁平化和偏斜程度與低溫脅迫嚴(yán)重程度顯著相關(guān)。在本研究中，低溫脅迫后，小麥葉片RGB圖像顏色特征Gmean較CK明顯降低、GRsd較CK明顯升高，圖像綠色通道均值減小，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差增大，反映了小麥葉片RGB圖像特征的變化。

小麥反射光譜主要受其葉片內(nèi)部細(xì)胞結(jié)構(gòu)、色素含量等對光波的反射和吸收影響，與作物的生理生化成分相關(guān)（Silva-Perez et al.，2018；Zhang et al.，2024b）。Murphy等（2020）設(shè)置小麥低溫控制試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)小麥旗葉在藍(lán)（415～494 nm）、紅（670～687 nm）和近紅外（727～889 nm）區(qū)域的反射特性均受到低溫脅迫的顯著影響，并在后續(xù)的5 d內(nèi)表現(xiàn)出低溫脅迫處理與時間的顯著交互作用。Xie等（2020）的研究結(jié)果表明，低溫脅迫會導(dǎo)致小麥冠層光譜的紅邊區(qū)域發(fā)生藍(lán)移，近紅外光譜反射率降低，說明小麥冠層光譜對低溫脅迫的敏感性。在本研究中，低溫脅迫下的小麥葉片顏色變黃，在可見光波段吸收減少，導(dǎo)致反射率增大，綠峰向長波方向偏移，而在800～1000 nm內(nèi)的近紅外波段，葉片反射率降低，紅邊位置向短波方向移動，出現(xiàn)藍(lán)移現(xiàn)象，同樣說明低溫脅迫對葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)造成了損傷。

3.3基于RGB圖像參數(shù)和高光譜指數(shù)的小麥低溫脅迫評估模型

一元線性回歸、RF和ANN 3種不同的建模方法比較，使用RF建模因其集成了多個決策樹來提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性（沈潤平等，2017），降低了數(shù)據(jù)誤差對模型的影響（Mellor et al.，2015），同時相較于一元線性回歸模型，其具有處理復(fù)雜非線性關(guān)系的能力，而其相較于ANN建模更不容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象（Belgiu and Dr?gu?，2016），從而取得了最高的模型精度。Shammi等（2024）利用RF等機(jī)器學(xué)習(xí)方法基于紅外熱成像數(shù)據(jù)構(gòu)建了小麥霜凍早期檢測模型，模型準(zhǔn)確率達(dá)98%，驗(yàn)證了使用RF模型檢測小麥霜凍的合理性。

本研究中，將RGB圖像參數(shù)、高光譜指數(shù)代入不同的模型進(jìn)行了比較，在RF和ANN模型中，基于RGB圖像參數(shù)建立的模型精度均高于基于高光譜指數(shù)建立的模型，主要是由于RGB圖像能直接反映小麥葉片的生理狀態(tài)，故基于RGB圖像提取的特征能更準(zhǔn)確估算小麥葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)。相較于高光譜技術(shù)，RGB圖像更容易獲取，成本較低，方便大范圍推廣使用。本研究使用RGB圖像構(gòu)建的模型取得了較好的效果，為高效、無損監(jiān)測小麥低溫脅迫提供了一定參考，但由于試驗(yàn)地點(diǎn)和供試品種的限制，模型能否用于其他區(qū)域及其他小麥品種還需進(jìn)一步驗(yàn)證。

4結(jié)論

低溫脅迫下小麥葉綠素?zé)晒鈪?shù)的變化及各葉綠素?zé)晒鈪?shù)與處理最低溫度的相關(guān)性分析結(jié)果表明，DIo/RC可作為評估小麥低溫脅迫的指標(biāo)。在一元線性回歸模型中，使用高光譜指數(shù)EVI建立的一元線性回歸模型效果最佳。在RF和ANN模型中，基于RGB圖像參數(shù)建立的模型精度高于基于高光譜指數(shù)建立的模型，效果均優(yōu)于一元線性回歸模型?；赗GB圖像參數(shù)的RF模型效果最好、精度最高，可用于小麥的低溫脅迫評估。

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（責(zé)任編輯：麻小燕）