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Videometer Lab4多光谱种子表型成像系统是丹麦理工大学与丹麦Videometer公司开发，是用于种子研究先进的多光谱表型成像设备，典型客户为ISTA国际种子检验协会、ESTA欧洲种子检验协会、John Innes Centre、LGC化学家集团、奥胡斯大学等等，利用该系统发表的文章已经超过300篇。

Videometer种子表型表型成像系统可测量种子如尺寸、颜色、形状等，间接测定种子参数如种子纯度、发芽百分比、发芽率、种子健康度、种子成熟度、中寿命等。种子活力综合种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和（发芽和出苗期间的活性水平与行为），是种子品质的重要指标，具体包括吸涨后旺盛的代谢强度、出苗能力、抗逆性、发芽速度及同步性、幼苗发育与产量潜力。种子活力是植物的重要表型特征，传统检测方法包括低温测试、高温加速衰老测试、幼苗生长测定等。

该系统也可以对细菌、虫卵、真菌等进行高通量成像测量，进行病理学、毒理学或其它研究。对于拟南芥等冠层平展的植物，可以进行自动的叶片计数等。

多光谱成像——种子质量评估的新工具？

摘要：多光谱成像是一种新技术，被用于评估种子质量参数。介绍了在检测和鉴定种子真菌中的应用示例，以及用于确定甜菜种子成熟度的技术示例。将多光谱成像的结果与参考方法进行比较，发现高度相关。还介绍了该技术在品种鉴别和昆虫损害方面的应用。需要无损、可靠和快速的技术，得出的结论是多光谱成像具有种子质量评估的潜力，在特别是那些与表面结构和化学成分、种子颜色、形态和大小相关的成分。

图1. 甜菜种子的三个成熟组

为了表征三个成熟度等级之间的差异，获取了每个成熟度等级的一颗种子的堆叠照片和来自相同种子的3DX射线图像的选定CT（计算机断层扫描）切片（图 1）。North Star Imaging Europe 检验服务集团提供 CT 扫描。种子发育和成熟水平如图 1A 所示，左侧是最不成熟的种子（第 1 类）。与此并行的是，图 1B 中的 CT 扫描切片说明了种子的内部结构，它尚未完全发育并具有自由腔空间。基于 MSI 分析的表面特征的 CDA 将甜菜种子分为三个不同的类别（图 2），这与 CF 参考分析中的三个成熟度级别相同。种子颜色、形状、质地和二元特征的集合确定了三个单独的种子类别：（1）未开发的，（2）生理发育的种子，准备收获，以及（3）已经过生理成熟的种子。

图2.通过绘制can1与can2对三个成熟组(1-3)中的甜菜种子进行分类，该图源自典型判别分析

图2显示了根据光谱信息的统计分析分为三类的检查种子的散点图，通过绘制每个评估种子的 CDA 的两个派生变量（can1 和 can2）。在本研究中调查的 60 粒种子中，57 粒按照 CF 类别进行分类，最终分类准确率为 95%。比较每个种子的MSI和相关的 CT 扫描（图 1B）显示使用种子表面特征的分类与种子发育之间存在良好的关系。因此，MSI被认为是一种可靠的非破坏性技术，用于对甜菜种子发育进行分类。可用甜菜种子的数量，特别是第1类未成熟种子，无法在本研究中表征发芽能力。

感染不同真菌种类的大麦种子在平均像素强度方面表现出相当大的变化（图3a）。被禾谷镰刀菌和塔斯氏球孢菌感染的种子在平均像素强度上有明显差异（图 3a）。其余受感染的种子也表现出变化，尽管各组的平均强度相互重叠。在图3b中观察到的类似趋势是受感染种子的光谱特征具有平均反射率的变化。光谱特征的变化表明开发用于分离受感染种子的化学计量方法的可能性。

图3.感染链格孢菌、链孢霉属、禾谷镰刀菌、葡萄镰刀菌和塔斯氏球孢菌感染的大麦种子的平均像素强度(a)和平均反射率 (b)

图4.大麦种子的原始图像和nCDA 模型的相应转换图像

图5.nCDA得分图显示了被五种不同真菌感染的大麦种子的聚类

涉及五类（即每个真菌类）受感染种子的nCDA 分析显示受感染种子之间存在差异（图 4）。nCDA 转换图像的每个像素代表一个由 nCDA 模型计算的分数。它以最大化类别之间的变化并减少类别内变化的方式确定分数。nCDA模型显示镰刀菌属之间的对比差异。和其他（图 4）。nCDA模型未显示两种镰刀菌属之间的显着差异；然而，与亮度/暗度相关的颜色特征CIELab L* 显示出它们之间的分离趋势（图 5）。结果表明使用多光谱成像识别大麦种子中不同真菌种类的可能性。然而，nCDA 模型可以通过使用额外的步骤来显着增强，例如分层/逐步因子分类或成对比较（以获得真菌物种之间的独特区分。例如，两种镰刀菌物种之间的逐步分类可以显着增加分离。

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