Videometer Lab4多光譜種子表型成像系統(tǒng)是丹麥理工大學(xué)與丹麥Videometer公司開發(fā)，是用于種子研究先進(jìn)的多光譜表型成像設(shè)備，典型客戶為ISTA國際種子檢驗(yàn)協(xié)會(huì)、ESTA歐洲種子檢驗(yàn)協(xié)會(huì)、John Innes Centre、LGC化學(xué)家集團(tuán)、奧胡斯大學(xué)等等，利用該系統(tǒng)發(fā)表的文章已經(jīng)超過300篇。

Videometer種子表型表型成像系統(tǒng)可測(cè)量種子如尺寸、顏色、形狀等，間接測(cè)定種子參數(shù)如種子純度、發(fā)芽百分比、發(fā)芽率、種子健康度、種子成熟度、中壽命等。種子活力綜合種子活力是種子發(fā)芽和出苗率、幼苗生長(zhǎng)的潛勢(shì)、植株抗逆能力和生產(chǎn)潛力的總和（發(fā)芽和出苗期間的活性水平與行為），是種子品質(zhì)的重要指標(biāo)，具體包括吸漲后旺盛的代謝強(qiáng)度、出苗能力、抗逆性、發(fā)芽速度及同步性、幼苗發(fā)育與產(chǎn)量潛力。種子活力是植物的重要表型特征，傳統(tǒng)檢測(cè)方法包括低溫測(cè)試、高溫加速衰老測(cè)試、幼苗生長(zhǎng)測(cè)定等。

該系統(tǒng)也可以對(duì)細(xì)菌、蟲卵、真菌等進(jìn)行高通量成像測(cè)量，進(jìn)行病理學(xué)、毒理學(xué)或其它研究。對(duì)于擬南芥等冠層平展的植物，可以進(jìn)行自動(dòng)的葉片計(jì)數(shù)等。

為什么種子活力是種子健康的重要指標(biāo)？

種子活力與其質(zhì)量直接相關(guān)，它不僅可以測(cè)量樣本中存活種子的百分比，還可以發(fā)現(xiàn)種子是在什么條件下儲(chǔ)存的。它可能受到成熟、發(fā)育、貯藏或遺傳因素的影響。

種子活力百分比通常在發(fā)育階段增加，直到達(dá)到成熟度峰值，之后由于老化而顯著降低。衡量種子質(zhì)量最常用的方法是檢查一些劣化因素或弱點(diǎn)。其中一些測(cè)試包括電導(dǎo)率或人工加速老化，此類可能被視為破壞性而非有效的。

光譜成像和種子分析

以上提供的一些測(cè)試得到了國際種子測(cè)試協(xié)會(huì)（ISTA）的正式認(rèn)可，并作為衡量鷹嘴豆、蘿卜或大豆種子的標(biāo)準(zhǔn)。然而，只有少數(shù)種子正式批準(zhǔn)了測(cè)試方法，所有其他種子的方法都處于試驗(yàn)階段，其中之一是苜蓿種子（苜蓿）。?

苜蓿種子的種子活力

最近發(fā)表在Smart Agriculture?of Sensors雜志上的一篇文章闡述了使用先進(jìn)的儀器VideometerLab對(duì)苜蓿種子活力進(jìn)行的無損評(píng)估。光譜成像可用于種子測(cè)試中健康、純度、處理或發(fā)芽等。

本研究使用來自不同收獲期和成熟度水平的大量紫花苜蓿種子作為樣本，以確保其重復(fù)性和有效性。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)和寧夏農(nóng)林科學(xué)院的科學(xué)家使用19種波長(zhǎng)來分析、區(qū)分和預(yù)測(cè)種子活力水平。試驗(yàn)結(jié)束時(shí)，評(píng)估無活力死種子的平均準(zhǔn)確率為93.3%，而鑒定高活力種子的平均準(zhǔn)確率為95.7%。

論文得出結(jié)論，在本實(shí)驗(yàn)中使用多光譜成像和多變量分析可以準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)紫花苜蓿的種子活力、種子活力和種子發(fā)芽率。研究的積極結(jié)果證明了光譜成像在種子檢測(cè)中的有效性。?

基于多光譜成像技術(shù)的苜蓿種子活力無損檢測(cè)

摘要

種子活力是評(píng)價(jià)植物種子質(zhì)量的重要指標(biāo)。如何快速、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)種子活力一直是種子研究領(lǐng)域的一個(gè)重要問題。多光譜技術(shù)作為一種新的物理檢測(cè)方法，具有靈敏度高、準(zhǔn)確度高、無損、快速等優(yōu)點(diǎn)，在種子質(zhì)量評(píng)價(jià)中具有良好的應(yīng)用前景。本研究利用多光譜成像技術(shù)收集了19個(gè)波長(zhǎng)（365、405、430、450、470、490、515、540、570、590、630、645、660、690、780、850、880、940、970 nm）的紫花苜蓿種子的形態(tài)和光譜信息，這些波長(zhǎng)代表了不同的種子活力水平和年齡。采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和規(guī)范化典型判別分析（nCDA）等五種多元分析方法對(duì)其活力進(jìn)行了判別和預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，LDA模型效果最好，對(duì)不同成熟度種子樣品的平均準(zhǔn)確率為92.9%，對(duì)不同收獲年份種子樣品的平均準(zhǔn)確率為97.8%，LDA模型的平均靈敏度、特異性和精密度可達(dá)90%以上。nCDA鑒定無活力死種子的平均準(zhǔn)確率達(dá)93.3%。在鑒定高活力種子和預(yù)測(cè)紫花苜蓿種子發(fā)芽率方面，該方法可達(dá)到95.7%。綜上所述，本試驗(yàn)采用多光譜成像和多元分析技術(shù)，可以準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)苜蓿種子活力、種子活力和種子發(fā)芽率，為種子質(zhì)量的快速無損檢測(cè)提供了重要的技術(shù)手段和思路。

關(guān)鍵詞：種子活力；多光譜成像；種子萌發(fā)；種子活力；多元分析

Non-Destructive Testing of Alfalfa Seed Vigor Based on Multispectral Imaging Technology

by?Shuheng Zhang1,Hanguo Zeng?1,Wei Ji?1,Kun Yi?1,Shuangfeng Yang?1,Peisheng Mao?1,Zhanjun Wang?2,Hongqian Yu?2?and?Manli Li?1,*

1College of Grassland Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100193, China

2Institute of Desertification Control, Ningxia Academy of Agricultural and Forestry Sciences, Yinchuan 750002, China?

Abstract

Seed vigor is an important index to evaluate seed quality in plant species. How to evaluate seed vigor quickly and accurately has always been a serious problem in the seed research field. As a new physical testing method, multispectral technology has many advantages such as high sensitivity and accuracy, nondestructive and rapid application having advantageous prospects in seed quality evaluation. In this study, the morphological and spectral information of 19 wavelengths (365, 405, 430, 450, 470, 490, 515, 540, 570, 590, 630, 645, 660, 690, 780, 850, 880, 940, 970 nm) of alfalfa seeds with different level of maturity and different harvest periods (years), representing different vigor levels and age of seed, were collected by using multispectral imaging. Five multivariate analysis methods including principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), support vector machine (SVM), random forest (RF) and normalized canonical discriminant analysis (nCDA) were used to distinguish and predict their vigor. The results showed that LDA model had the best effect, with an average accuracy of 92.9% for seed samples of different maturity and 97.8% for seed samples of different harvest years, and the average sensitivity, specificity and precision of LDA model could reach more than 90%. The average accuracy of nCDA in identifying dead seeds with no vigor reached 93.3%. In identifying the seeds with high vigor and predicting the germination percentage of alfalfa seeds, it could reach 95.7%. In summary, the use of Multispectral Imaging and multivariate analysis in this experiment can accurately evaluate and predict the seed vigor, seed viability and seed germination percentages of alfalfa, providing important technical methods and ideas for rapid non-destructive testing of seed quality.??

Keywords:?seed vigor;?multispectral imaging;?seed germination;?seed viability;?multivariate analysis