文丨阿银的笔下世界
编辑丨阿银的笔下世界
莴苣叶的分类和表型鉴定迫切需要对其多语义性状进行精细量化。
莴苣叶的不同成分具有特定的生理功能，可以使用其可观察的特性进行定量描述和解释。
特别是叶柄和叶脉决定了叶片的机械支撑和物质运输性能，而其他成分可能与光合作用密切相关。
目前，莴苣叶表型不能准确区分叶子成分，也没有对同一莴苣叶的阳性背面进行比较评价。
尽管已经有几项研究是基于图像的叶子表型，但仍然缺乏可靠的方法来自动提取和验证大型生菜叶的多语义特征。
今天，阿银将会向大家介绍一种可以自动化表型管道来识别分离的莴苣叶的成分，并计算表型识别的多语义性状来研究光合作用后的叶脉是否对莴苣叶片产生一定的影响。
构建了30个语义分割模型，从生菜叶的可见图像中提取叶片成分。
然后，利用叶片归一化技术将不同的叶片尺寸旋转并缩放到“无尺寸”空间，以实现一致的叶片表型。
还使用一种新的基于叶片的方法来确定叶柄、一级静脉和二级静脉。
对个人工测量的性状进行了评估，并显示出与计算结果的高度相关性，此外，利用叶片的正反图像验证了所提方法的准确性并评价了性状差异，该方法为分离生菜叶片精细结构和组分的定量分析奠定了有效的策略。
莴苣叶及其成分的几何形状、颜色和脉状可综合用于莴苣表型鉴定和育种。
本研究为开发莴苣叶片自动化高通量表型应用，以及改善有效光合面积和脉络构型等农艺性状提供了有价值的价值。
莴苣叶的形态发生和生长具有复杂的调控机制，除了遗传学，栖息地还可以影响其叶子结构、颜色和脉络的变化。
大规模生菜品种的可解释和高度可区分的特征对于表型鉴定和表型基因型关联分析的应用非常重要，全世界不可能找到两片相同的叶子，但不同生菜品种的叶子可能会表现出更高的相似性。
显然，整片叶子的统计性状不足以描述品种间的详细差异。
从视觉上看，莴苣叶可以分为不同的功能区域，如叶柄和叶脉用于机械支撑和材料运输，以及其他用于光合作用的区域。
因此，莴苣叶片的详细结构表型可以为叶片分类鉴定提供更丰富的性状，为叶片功能分析提供更准确的计算基础。
叶片的基本结构是在叶片发育的早期建立的。
叶片形态发生包括叶柄、中层、叶片和边缘结构的形成。
叶子的这些内部成分可以表征并用于叶子分类、识别、分级和功能分析，但是，手动获取这些特征具有挑战性。
基于图像的表型分析可以为量化生菜植物/叶片性状提供一种自动化、非破坏性且经济高效的方法。
