基于改进U-Net的根系表型参数测量系统

国家自然科学基金项目（32371864）

摘要

为解决背景噪声干扰下，从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题，提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP）和高效通道注意力模块（Efficient Channel Attention,ECA），增大感受野，提升模型捕捉根系细节特征的能力，获取精确的根系分割图像。结果表明，改进的U-Net模型平均交并比和平均像素精度分别为87.07%和91.85%，相较原始U-Net分别提高了2.49%和2.3%。与WinRHIZO根系分析软件测量值相比，根长度和面积决定系数分别为0.951 8和0.984 9,Spearman相关系数分别为0.972 5和0.975 7，可以实现根系长度和面积的准确测量。

关键词

根系表型 / 微根管 / 图像分割 / 参数测量 / U-Net