Новый фреймворк моделирования переноса излучения улучшает глубокое обучение для фенотипирования растений

Исследовательская группа разработала фреймворк моделирования переноса излучения с использованием программного обеспечения для 3D-моделирования растений Helios. Он позволяет симулировать изображения с RGB, мульти-/гиперспектральных, тепловых и глубинных камер с полностью разрешенными референсными метками. Этот инновационный метод значительно снижает потребность в трудоемких, размеченных вручную наборах данных.

Возможность фреймворка генерировать высококачественные синтетические изображения позволяет эффективно обучать модели глубокого обучения для высокопроизводительного фенотипирования растений. Это улучшает анализ признаков сельскохозяйственных культур и предоставляет инструмент для развития сельскохозяйственных исследований и приложений дистанционного зондирования.

Интеграция методов дистанционного и проксимального зондирования облегчает высокопроизводительный мониторинг растительных систем. Однако остаются проблемы в связывании этих данных с практическими признаками растений. Существующие методы неадекватны для трудоемкой аннотации данных и выравнивания мультимодальных данных.

Исследование, опубликованное в Plant Phenomics 30 мая 2024 года, направлено на решение этих проблем путем разработки нового 3D-фреймворка моделирования переноса излучения.

В работе проверили модель переноса излучения, используя различные показатели SKILL для оценки её точности в симуляции поглощенной объектами радиации и отраженных радиационных потоков. Показатели SKILL для разных тестов (brfpp_uc_sgl, brfpp_co_sgl, brfop и fabs) составили 98.00, 92.65, 97.52 и 99.98 соответственно, что демонстрирует высокую точность модели.

Кроме того, значения R² для калибровки камеры варьировались от 0.864 до 0.930, что указывает на эффективное восстановление искажений и калибровку цвета. Синтетические изображения, сгенерированные с помощью модели (RGB, ближнего инфракрасного диапазона и тепловые), показали высокое визуальное сходство с реальными изображениями. Это подтверждает способность модели производить высококачественные аннотированные изображения растений.

Ведущий исследователь Тонг Лей утверждает, что Helios предоставляет смоделированную среду, которая позволяет генерировать 3D-геометрические модели растений и почвы со случайными вариациями, а также задавать или симулировать их свойства и функции. Этот подход отличается от традиционной компьютерной графики, поскольку явно моделирует физику переноса излучения, устанавливая решающую связь с лежащими в основе биофизическими процессами растения.

В будущем разработки будут направлены на повышение гибкости модели и включение более сложных процессов. Это продвинет высокопроизводительное фенотипирование и сельскохозяйственные исследования, обеспечив эффективный анализ признаков и физиологических состояний растений.