中国农业科学｜中国水稻所陈松课题组基于多角度成像与机器学习的水稻叶面积精确估算

本研究旨在开发一种高效、精准的水稻叶面积预测方法，以加速水稻育种进程并提升农业系统的可持续性和生产效率。研究采用籼稻、粳稻及籼粳杂交稻代表性品种，通过多角度成像技术结合机器学习和深度学习模型，建立简易高效的图像采集体系与水稻叶面积预测模型。结果表明，结合俯拍与侧拍多角度图像的拍摄模式在叶面积预测中表现优异，其中一张俯拍与一张侧拍的拍照系统综合效果最优。此外，利用最大信息系数算法进行关键特征筛选，结合随机森林回归模型分析结果，MIC-RFR模型表现出色。该方法可为精准农业和作物育种提供有力的工具和技术支持。