-＜前言＞-
杉木是我國最重要的用材樹種之一 。隨著全球氣候變暖，培育抗旱、耐熱新品種已成為杉木育種者的重要任務 。然而，對干旱或高溫脅迫下杉木的生長狀況進行分類和評價仍然是一項耗時耗力的工作 。
隨著全球變暖，我國南方干旱高溫天氣越來越頻繁 。全球變暖導致氣溫上升和降雨量減少，這將導致未來極端天氣事件的發生 。
許多研究表明，干旱和高溫是影響樹木生長、發育和分布，甚至影響森林生態系統和生物地理過程的重要環境脅迫 。杉木，常綠針葉樹，主要分布于我國南方，是一種速生、高產、品質優良、抗病蟲害、具有巨大商業價值的重要用材樹種 。
圖像數據集并用于該研究 。
通過將四種基本CNN模型與LSTM模型進行比較，確定-LSTM是生長狀態分類的最佳模型，并且LSTM可以顯著提高分類性能 。

基于計算機視覺的表型分析為植物生理和生長狀態的評估和分類提供了一種簡單、快速和高度自動化的方法 。
特別是卷積神經網絡的出現使得不同脅迫下植物表型的識別更加高效和自動化 。CNN 和基于 CNN 的方法已在相關工作中得到廣泛應用 。
雖然單個CNN在圖像分類和分割方面具有良好的性能，但它們不適用于動態系統的圖像，例如從整個生長時期獲取的時間序列圖像數據集 。
另一方面，傳統的深度神經網絡在處理圖像尤其是植物圖像時往往無法準確定位和提取有判別性的感興趣區域，這極大地影響了圖像的分類和檢測精度 。

通過深度神經網絡對不同脅迫下的杉木生長狀況進行分類和評價仍然是一個巨大的挑戰 。此外，模型還應克服不同狀態的外觀相似性帶來的干擾 。
考慮到杉木在我國木材工業中的重要地位，以及氣候變化和全球變暖對杉木生產的潛在負面影響，提出了一種基于圖像的方法，對干旱和高溫脅迫下杉木的生長狀況進行分類，促進育種工作開展具有重要的現實意義 。
由于目前還沒有公開的杉木幼苗干旱脅迫和熱脅迫圖像數據集，因此我們分別建立了兩個基于干旱和熱處理的杉木幼苗圖像數據集 。每幅圖像中杉木幼苗的生長狀況也經過人工評分，數值范圍為0到1.0 。

-<圖像捕捉>-

猜你喜歡

• 申初是下午3點 申初是什么時候是幾點
• 燉骨頭湯家常做法 最重要的是選好大骨頭
• 中國西梅是什么季節的水果 西梅是秋季水果嗎
• 中國的一些風俗習慣
• 中國四大名硯是哪四種 全國硯臺哪里產的最出名
• 馬蠅在我國哪里有分布 馬蠅在中國有嗎
• 中國古時候太子和世子哪個地位高 古代世子和太子區別在哪
• 奪得CBA冠軍最多的是哪支球隊？
• 飯后不能做什么 飯后不能做什么檢查
• 中國八大名菜排名 中國八大名菜排名都有哪些菜