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在小麦生产中，赤霉病（Fusarium head blight, FHB）主要是禾谷镰孢菌引发的一种真菌病害，不仅导致产量大幅下降，还会产生毒素污染谷物、威胁粮食安全。传统小麦FHB抗性鉴定依赖人工接种与目测评估，存在效率低、主观性强、难以在田间大规模应用等问题。近年来，通过融合无人机的高通量表型采集和深度学习目标采集技术为作物病害监测提供了新的解决方案，为实现大规模、自动化的小麦FHB抗性评价奠定了方法基础。
图1 接种后10至20天期间量化赤霉病相关性状的算法流程
研究团队首先于2023–2024年生长季对423个小麦商业育种系进行了FHB温室接种试验，利用超低空无人机采集了高分辨率时序图像，构建了包含4,867个病穗和106,801个健康穗的小麦赤霉病数据集OFHB，进而将轻量化共享卷积和组归一化模块引入YOLOv8n-seg模型，提出了YOLO-WFD模型。该模型在保持高精度大棚条件下FHB病穗检测（AP = 92.6%）的同时显著降低了模型的复杂度，进而结合自适应超绿算法提取穗部病斑区域，实现了六个FHB相关性状的自动化时序分析。
图2 基于SHAP值的特征重要性分析，实现了两个生长季（2023-2024）中小麦赤霉病不同抗性等级的自动化分类
研究还基于非监督SHAP值分析和层次聚类，将423个所试育种系样本划分为高抗、中抗、中感和高感四个抗性等级，其分类结果与人工评估结果高度一致（其中高抗品种分类准确率达95%）。此外，该研究首次绘制了不同抗性等级品种的FHB动态侵染曲线，揭示了FHB在接种后10–20天内的动态侵染模式，并识别了抗性评价的关键时间窗口（如16 DAI为抗性分级关键期、不同抗性等级小麦品种抗性转变的关键时间点）。该研究建立的“无人机采集–AI模型检测–动态性状分析–抗性等级评估”的表型采集和自动化解析平台，不仅提升了FHB抗性鉴定的通量与准确性，还为育种家和植物学家理解FHB动态侵染规律提供了新方法和大数据支撑，对小麦抗病育种具有重要的应用价值。
图3 小麦FHB不同抗性等级的关键性状动态侵染曲线，结合时间序列聚类算法进一步量化了不同抗性等级小麦品种的FHB动态侵染模式和关键侵染时刻
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全文链接：https://doi.org/10.1016/j.cj.2025.08.009
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