一种基于RGB图像的快速鉴定油菜品种耐酸性的方法

本发明涉及农业人工智能和农作物育种选育领域，公开了一种基于RGB图像的快速鉴定油菜品种耐酸性的方法。将待筛选油菜品种分别种植于酸性土壤和中性土壤中，在油菜全生育期内，定期采集顶视图和侧视图的RGB图像，利用深度学习分割算法提取植株区域，获取纹理特征和形态特征作为特征值。通过计算酸性与中性土壤下特征值的变化率，结合机器学习算法建立酸胁迫判别模型，筛选关键特征值并确定特征值权重。计算各时间点的耐酸评价值及时间节点权重，得到全生育期耐酸综合评价值，实现对油菜耐酸性的准确与快速筛选。本发明方法操作高效，准确，避免了人工测量的繁琐和主观误差，有助于加速育种进程，对油菜耐酸遗传改良和育种研究有重要意义。