利用多光譜成像分析對(duì)自然老化的紫花苜蓿種子進(jìn)行無損鑒定

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多光譜成像分析對(duì)自然老化的紫花苜蓿種子進(jìn)行無損鑒定

摘要：種子老化檢測(cè)和種子活力預(yù)測(cè)在苜蓿種子生產(chǎn)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(shù)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(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和歸一化典型判別分析（nCDA）來預(yù)測(cè)衰老和存活種子。結(jié)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(zhǔn)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(zhǔn)確率分別為69.7%、72.0%和97.6%。 nCDA預(yù)測(cè)老化種子發(fā)芽的準(zhǔn)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(guān)鍵詞：老化的種子；多光譜成像；多變量分析；苜蓿；無損識(shí)別

光譜反射率表示從UV(365 nm)到短波NIR(970nm)的19個(gè)波長(zhǎng)處的像素強(qiáng)度。我們分析了19個(gè)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(shì)，尤其是在450nm至690nm的光譜范圍內(nèi)，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(shì)消失了，2011年收獲的老化種子呈現(xiàn)出更高的反射強(qiáng)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(qiáng)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(gè)波長(zhǎng)的反射率

根據(jù)光譜反射率的結(jié)果，我們選擇了中間區(qū)域的兩個(gè)波段（515nm和630nm）和兩端區(qū)域的兩個(gè)波段（365nm和880nm）來繪制像素直方圖。結(jié)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(gè)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(cè)移動(dòng)到圖3D的右側(cè)。

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(jù)開發(fā)了五個(gè)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(jié)果表明，前兩個(gè)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(duì)老化種子和非老化種子進(jìn)行分類時(shí)，平均準(zhǔn)確率高達(dá)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(duì)老化種子和非老化種子進(jìn)行分類的平均準(zhǔn)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(zhǔn)確率高達(dá)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(jù)的PCA圖

我們根據(jù)發(fā)芽（紅色）和未發(fā)芽（藍(lán)色）種子的顏色標(biāo)準(zhǔn)化，在nCDA中用顏色轉(zhuǎn)換種子的所有光譜圖像，并嘗試預(yù)測(cè)特定種子的發(fā)芽與否。nCDA 的結(jié)果表明，隨著儲(chǔ)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(lán)色”種子的數(shù)量增加。2004年藍(lán)色的種子幾乎都沒有發(fā)芽（圖5A），藍(lán)色的種子與未發(fā)芽的種子完全匹配，而紅色的種子對(duì)應(yīng)于2011年的發(fā)芽（圖5B）。根據(jù)實(shí)際種子發(fā)芽統(tǒng)計(jì)，nCDA預(yù)測(cè)發(fā)芽和未發(fā)芽種子的平均準(zhǔn)確度值在75.0%~100.0%之間。