基于半監督技術的濕地松抽梢量計數研究
Plant Phenomics | 山東農業大學基于半監督技術的濕地松抽梢量計數研究
濕地松（Slash pine）因其生長迅速、耐旱耐澇、松脂產量高而在我國南方廣泛種植。通過遺傳選育優良性狀，可以有效提升松脂和木材的產量。在濕地松的眾多表型性狀中，抽梢密度（每棵樹抽梢的數量）的大小可作為衡量木材選擇和樹脂產量的重要指標，并與濕地松養分吸收、樹木生長、體積大小密切相關。傳統的抽梢密度計算大多依賴于人工計數。作者在前期工作中（論文“CountShoots: Automatic detection and counting of slash pine new shoots using UAV imagery”），構建了基于密度估計的濕地松抽梢量計數模型，取得了較好的效果，但上述工作的正常開展普遍需要以充足且準確的數據為支撐，而該過程不僅耗時且人工標注成本很高。因此如何有效降低標注成本同時保證模型的性能，是提升濕地松抽梢量計數工作的關鍵，也是深度學習模型應用與發展的重要研究課題。
2024年8月，Plant Phenomics在線發表了由山東農業大學與中國林業科學研究院亞熱帶林業研究所聯合完成的題為MTSC-Net: A Semi-Supervised Counting Network for Estimating the Number of Slash pine New Shoots的研究論文。
該論文首次提出將半監督方法用于濕地松抽梢量計數。首先，基于Mean-Teacher框架，使用調整的VGG-19提取抽梢的多尺度特征。其次，引入注意力特征融合模塊加強局部位置信息和全局通道特征之間的連接，獲取更加細節有用的抽梢特征。最后，通過帶有回歸頭和分類頭的多尺度空洞卷積對抽梢密度圖和密度概率分布進行細粒度處理以加強模型對于抽梢空間分布的理解。此外，引入了補丁對齊的隨機遮蓋建模策略，以增強對全局新梢特征的上下文理解。實驗結果顯示，MTSC-Net在標注比例從5%到50%的情況下，優于其他半監督計數模型。當標注比例為5%時，其平均絕對誤差和均方根誤差分別為17.71和25.49，表明該研究可作為一種有效的半監督計數方式為樹木的育種和遺傳利用提供自動化方法支撐。
山東農業大學信息學院學生張兆旭為本文第一作者，郝霞副教授與郭旭超副教授分別為本文第一、第二通訊作者，亞林所李彥杰副研究員重點參與了該項研究。該成果得到了山東省自然科學基金青年項目（ZR2023QF016）、生物育種重大項目（項目編號2023ZD040580105）以及中國林業科學研究院基本科研業務費（CAFYBB2022QA001）的資助。
論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0228
相關代碼開源：
https://github.com/zzx/MTSC-Net。
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About Plant Phenomics
《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2022影響因子為7.6，位于農藝學一區（1/125名），植物科學一區（13/265名），遙感一區（6/62名）。2023年中科院期刊分區位于農林科學大類一區。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計劃領軍期刊項目。
說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
特邀作者：張兆旭
排版：許怡瑤（上海交通大學）
審核：孔敏、王平
