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本研究以网纹甜瓜‘网路’为试验材料,以建立甜瓜果实品质模拟预测模型为目的,通过不同种植茬口、不同水分处理试验,系统研究了网纹甜瓜果实外部表型特征和内部品质定量模拟预测模型,结合机器视觉方法和随机森林(RF)算法提高了模拟预测的精度,明确了温室网纹甜瓜果实外部表型特征和内部品质对水分的响应机制,研究结果为定量判断果实发育状况和品质无损检测提供了理论基础。研究结论如下:1.通过不同基质相对含水量处理,对温室网纹甜瓜品质包括糖分、可溶性固形物(TSS)、维生素C、果皮色素在内的9个品质指标和外部表型指标中45个颜色特征、6个纹理特征以及11个形态特征动态研究中发现,不同基质含水量处理对于果实内部品质形成及其外部表型特征均具有显著影响。2.综合多个环境因子(基质水分、有效积温、温室湿度、光合有效辐射),使用随机森林(RF)回归分析方法,对所提取的包含果实颜色、横纵径、纹理粗细和深浅等特征在内的13个外部表型特征进行模拟预测,结果表明,颜色特征和形态特征模拟模型对环境因子敏感度依次为基质水分、光合有效辐射、空气湿度和有效积温,纹理特征对环境因子敏感度依次为基质水分、光合有效辐射、有效积温和空气湿度。除颜色特征预测精度偏低外,纹理和形态特征预测精度平均R~2均达到了0.90以上。即环境因子对于网纹甜瓜外部表型特征具有较好的预测能力,该研究结果可为温室网纹甜瓜栽培过程中的果实质量监控和栽培管理提供全新的思路。3.基于果实表型的内部品质参数的预测,Pearson相关性分析表明,多数外部表型特征同内部品质指标有较强的相关性。使用筛选出的相关外部表型指标,用随机森林(RF)算法建立定量预测模型,结果表明,类胡萝卜素、蔗糖和可溶性固形物(可溶性固形物)三个指标的R~2达到0.9以上,分别为0.947(RMSE=0.019 mg/100g)、0.918(RMSE=3.233 mg/g)和0.916(RMSE=1.089%)。筛选贡献值TOP10的外部表型指标建立简化模型,模型简化前后R~2值平均降幅在2.56%,仍对各内部指标有较好的预测能力。各品质指标贡献值TOP10外部表型指标类型占比不同,颜色类指标居多。该研究可为温室网纹甜瓜品质的快速无损检测奠定理论基础。