Characteristics of Natural Ageing Phenotypes and Multispectral Changes in Seeds of Different Oat Varieties
刘俊泽1,贺英彩3,马秀琴2,倪浩然1,王雪萌1,王 青1,贺晓帆1,聂嘉欣1, 胡 昊1,毛培胜1,贾善刚1*
文章摘要
本研究利用多光谱成像技术对12个燕麦(Avenasativa)品种三年自然老化前后种子进行检测,并对其形态和光谱两种特征参数进行分析。结果显示,不同品种及其自然老化种子形态和光谱特征参数存在差异。基于形态和光谱特征参数的k-means聚类分析将不同燕麦品种种子大致归为两大类群:自然老化前和自然老化后。此外,运用课题组此前开发的nCDA-CNN模型对种子老化和发芽率预测,发现多光谱图像的预测准确度达到了100%。进一步分析发现，自然老化前后种子发芽率与颜色参数 L、630nm和690nm波长光谱反射率具有显著正相关性(P<0.05)；种子老化与四个形态参数(表面积、长度、形态参数B和饱和度)以及365nm波长光谱反射率具有显著正相关性(P<0.05)。以上研究结果表明，不同品种的燕麦种子在自然老化前后的外部形态及光谱特征上存在显著差异(P<0.05)，运用基于图像的机器学习模型能够准确鉴别种子老化和预测发芽率,对进一步研究老化种子的生理生化特征有一定的意义。
关键词:多光谱成像;燕麦种子;无损检测;自然老化种子;机器学习
研究背景与目的
背景：燕麦是全球重要的粮食与饲草作物，具有抗逆性强、营养价值高、适口性好等特点，在我国北方高寒牧区及多地广泛种植，其种子质量直接影响作物生产力和种植效果。种子自然老化是农业生产中的关键问题，会导致种子发芽能力下降、生长潜力丧失，传统检测方法存在耗时、破坏性等弊端；多光谱成像（MSI）技术作为快速、无损的检测手段，已成功应用于紫花苜蓿、番茄等作物的种子品质检测，但在燕麦种子自然老化特征研究中的应用尚未深入开展。归一化标准判别分析（nCDA）、线性判别分析（LDA）等算法结合机器学习，可提升种子特征识别的准确性，但针对燕麦种子老化状态和发芽率的预测模型仍需优化验证。
研究目的：分析12个燕麦品种种子自然老化前后的形态参数、光谱特征及发芽率差异；探究种子老化状态、发芽率与形态、光谱参数的相关性；验证 nCDA-CNN 模型对燕麦种子老化状态和发芽率的预测效果，建立高效的种子质量无损检测方法。
（A）)不同品种自然老化前后燕麦种子的光谱特征参数。(B)690nm 波长下的不同品种自然老化前后燕麦种子的光谱反射率。(C)自然老化前后燕麦种子的形态特征参数,从中选取长度、表面积绘制柱状图;(D)各品种自然老化前后燕麦种子正常萌发第10天发芽率。不同大写字母表示2020年份不同品种种子光谱特征参数、形态特征参数、发芽率数据差异显著(P<0.05),不同小写字母表示2023年份不同品种种子光谱特征参数、形态特征参数、发芽率数据差异显著(P<0.05)
(A)对自然老化种子是否发芽的预测结果:预测结果显示为绿色,种子发芽为蓝色,种子未发芽为红色。(B)对老化与非老化种子区分预 测结果:预测结果显示为绿色,自然老化种子为蓝色,未老化种子为红色
研究结论
1.12 个燕麦品种种子自然老化前后在形态（长度、表面积、饱和度等）和光谱（多个波段反射率）特征上存在显著差异（P<0.05），自然老化后种子发芽率普遍下降；
①发芽率与形态参数：未老化种子发芽率与颜色参数 L*、B*、饱和度呈显著正相关（P<0.05），与长度、表面积呈负相关；老化后种子发芽率与表面积、长度、长宽比、颜色参数 L * 呈显著正相关（P<0.05）；
②发芽率与光谱参数：未老化种子发芽率与 430~690nm 波段反射率呈显著正相关（P<0.05），其中 630、690nm 相关性最强；老化后种子发芽率与 365、405nm 波段反射率相关性不显著，与其余波段呈显著正相关（P<0.05）；
③老化状态与参数：种子是否老化与表面积、长度、形态参数 B、饱和度及 365nm 波段反射率呈显著正相关（P<0.05），老化种子的饱和度和365nm波段反射率均高于未老化种子。
2.种子老化状态与表面积、长度、饱和度及 365nm 波段反射率显著相关：自然老化导致燕麦种子长度、表面积增加，可能与种子贮藏过程中吸收水分膨胀有关，光谱反射率变化可能源于种皮颜色改变及内部化学成分氧化（如脂肪酸氧化）；
特定波段（630、690nm）光谱反射率与发芽率密切相关，可作为种子活力评价的关键指标；365nm 波段反射率能有效区分老化种子，可能与老化过程中紫外光诱导的化学结构损伤相关
3.k-means 聚类可基于形态参数完全区分老化与未老化种子，LDA 模型能有效区分部分燕麦品种；nCDA-CNN 模型对种子老化状态和发芽率的预测准确率达 100%，通过颜色编码（蓝色标注老化 / 发芽种子，红色标注未老化 / 未发芽种子）可直观区分，为燕麦种子质量无损检测提供了高效技术方案。
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