text: Plant Phenomics | 虚拟图像“以假乱真”，无需人工标注，自监督创建小麦表型算法
  早期生长势（Early Vigor）是刻画作物苗期地上部生长活力的综合性状，与品种适应性和产量潜力密切相关。利用现代植物表型高通量检测装备和智能化解析技术，监测苗期作物叶片数量的动态变化有助于解析早期生长势相关性状。现阶段，人工智能算法极大提高了表型鉴定的准确性和效率。然而，算法严重依赖大量人工标注的训练样本，尤其在作物苗期，器官纤细，标注成本高、误差大，成为限制人工智能算法在早期生长监测应用中的重要瓶颈。面向早期生长势高效精准解析难题，文章以小麦为研究对象，结合三维作物模型和域自适应迁移学习，开辟基于虚拟数据集的表型算法研发新途径，对于完善小麦表型组研究方法，提升基于早期生长势的育种效率具有重要价值。2023年3月，在线发表了题为的研究论文。文章利用三维生长模型与域自适应迁移学习，实现无需人工标注的自监督表型算法研发。提出利用内嵌植物生理机理知识的三维作物生长模型开展多品种的虚拟表型试验，生成不同生育期小麦冠层结构，研究田间小麦虚拟图像自动生成方法；进而，综合利用光线跟踪算法研究田间小麦虚拟图像中相应的植物器官标签自动生成方法，构建覆盖多个关键生育期的带标签高质量训练数据集。图1 利用数字植物表型平台（D3P）模拟田间小麦图像。从左到右，通过使用D3P在模拟过程中考虑越来越多的因素（上栏），模拟的图像会变得越来越真实（下栏）进一步，文章以自动生成的虚拟图像为源域，田间获取的真实图像数据为目标域，进行样本对抗的域自适应迁移学习；基于迁移学习结果，训练目标检测（监测叶片数量）深度学习模型，并对监测结果进行验证。图2 域自适应后的图像数据。在保证模拟图像结构不变的前提下，生成了更接近真实图像的“Sim2real”数据集。此外，文章提出的叶尖检测模型在来自包括中国、澳大利亚、法国、日本和美国等五个国家的独立测试集上进行了测试，模型能够有效监测图像中的小麦叶片数量（R2=0.96），充分体现了该方法的有效性和鲁棒性。图3来自全球范围内不同国家图像的独立测试结果该研究由南京农业大学前沿交叉研究院PheniX Lab联合来自全球范围内5个国家7个单位的相关学者合作完成，包括华中科技大学、东京大学、昆士兰大学、内布拉斯加大学林肯分校和法国农业食品环境研究院。南京农业大学钟山青年研究员为本文第一作者，南京农业大学教授和华中科技大学副教授为本文通信作者。相关工作得到了科技部政府间国际科技创新合作重点专项、“十四五”重点研发计划、国家自然科学基金和江苏省卓越博士后计划等项目的资助。论文链接：https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0041‍3dCAP-Wheat: An Open-Source Comprehensive Computational Framework Precisely Quantifies Wheat Foliar, Nonfoliar, and Canopy Photosynthesishttps://doi.org/10.34133/2022/9758148Plant Phenomics | 基于整合叶片与非叶片组织光合作用的三维冠层模型精确刻画小麦群体光合Repeated Multiview Imaging for Estimating Seedling Tiller Counts of Wheat Genotypes Using Droneshttps://doi.org/10.34133/2020/3729715扫码添加小编微信，拉您进入，群内不定期开展作者分享会、专刊发布会等高质量活动。《植物表型组学》（）是由南京农业大学和美国科学促进会（AAAS）合作创办的英文学术期刊，于2019年1月正式上线发行。采用开放获取形式，刊载植物表型组学交叉学科热点领域具有突破性科研进展的原创性研究论文、综述、数据集和观点。具体范围涵盖高通量表型分析的最新技术，基于图像分析和机器学习的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育种和农业实践中的表型组学新应用，与植物表型相结合的分子生物学、植物生理学、统计学、作物模型和其他组学研究，表型组学相关的植物生物学等。期刊已被、、、和等数据库收录。科睿唯安JCR2021影响因子为，位于农艺学、植物科学、遥感一区。中科院农艺学、植物科学一区，遥感二区，生物大类一区2020年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目。说明：本文由《植物表型组学》编辑部负责组稿。中文内容仅供参考，一切内容以英文原版为准。特邀作者：李英伦（南京农业大学） 排版：陈新月（南京农业大学）审核：孔敏、王平点击下方“查看点击“”，助力传播