近日，中國水稻研究所稻田生態與資源利用團隊研究構建了新型穗特征定位感知網絡，實現田間高通量水稻穗計數，為高通量表型平臺的構建和大規模育種篩選場景提供了重要技術基礎。相關研究成果在線發布在《植物表型組學（Plant Phenomics）》上。
單位面積穗數作為水稻產量構成的核心農藝性狀指標，其精準量化對作物表型分析和產量預測具有重要意義。然而，當前穗數識別方法受限于地物分辨率不足和冠層遮蔽效應，難以實現大田復雜場景下的高通量精準計數。
針對這一技術瓶頸，研究團隊創新性地構建了穗特征定位感知網絡。該網絡通過優化定位損失函數和重構特征提取網絡，顯著增強了模型對水稻穗形態特征的感知能力，有效提升了水稻不同穗型的定位精度。實驗表明，在不同穗型及生育期的水稻冠層穗數據集上，網絡展現出卓越的計數性能，顯著優于現有方法。研究團隊還通過模擬實驗發現,穗特征定位感知網絡模型在0.15厘米/像素的分辨率條件下仍展現出優異的魯棒性。該研究為無人機航拍參數優化提供了重要理論依據，同時也驗證了模型在低分辨率場景下的實用價值。
該研究得到十四五國家重點研發計劃的資助。
原文鏈接：https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0270
