Bu tədqiqat karnabaharın şitil mərhələsindən kommersiya yığımına qədər bütün böyümə prosesini RGB görüntüləri ilə izləyərək morfoloji, inkişaf və kateqorik fenotipləri avtomatik çıxarmağı; daha sonra bu xüsusiyyətlərdən karnabahar başının çəkisini proqnozlaşdırmağı və 47 germplazm materialını hərtərəfli qiymətləndirməyi qarşıya məqsəd qoyur. Tədqiqatçılar 9.672 etibarlı bitki görüntüsündən müxtəlif məlumat dəstləri yaradaraq Mask R-CNN, HTC, SOLOv2, YOLACT, Mask2Former, YOLOv8s-seg, YOLO11s-seg və YOLO12s-seg olmaqla səkkiz nümunə seqmentasiyası modelini müqayisə edir; çoxsaylı tapşırıqlarda dəqiqlik-sürət tarazlığına görə YOLO11s-seg-i ümumi əsas model kimi seçirlər. Görüntüdən hesablanan bitki eninin və karnabahar başı diametrinin əl ilə ölçmələrlə R²=0,929 və R²=0,935 səviyyəsində uyğunluq göstərməsindən sonra görüntü əsaslı xüsusiyyətlər baş çəkisinin proqnozlaşdırılmasında istifadə olunur və kompaktlıq tipinə görə əvvəlcə qruplaşdırma aparan CatBoost stepwise modeli müstəqil testdə R²=0,872 əldə edir. Bununla belə, təcrübə yalnız 47 genotipin bir istixana/platforma şəraitindəki görüntülərinə əsaslanır; baş çəkisi üzrə nümunə sayı nisbətən kiçikdir və stepwise sistemində kompaktlıq təsnifatçısının qurulması kifayət qədər ətraflı hesabatlandırılmadığı üçün başqa mühitlərə, görüntüləmə sistemlərinə və germplazm kolleksiyalarına ümumiləşdirmə ayrıca yoxlanmalıdır.

Tədqiqatın diqqətəlayiq cəhəti yalnız bitkini görüntüdən seqmentlərə ayırması deyil. Eyni zaman sırasından bitki eni, yarpaq sahəsi, karnabahar başının sahəsi, baş diametri, baş rəngi, yarpaq forması, yarpaq rəngi, yarpaq saplağının xüsusiyyəti, şitil mərhələsinin müddəti, rozet mərhələsinin müddəti, başın yetişmə müddəti və ümumi böyümə dövrü kimi müxtəlif məlumat növləri vahid fenotipləşdirmə zəncirində birləşdirilir. Son məqsəd görüntünün əldə edilməsindən sort/germplazm qiymətləndirilməsinə qədər mümkün qədər təmassız və yüksək məhsuldarlıqlı analiz prosesi yaratmaqdır.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

Karnabahar seleksiyasında və germplazmın xarakterləşdirilməsində bitki eni, yarpaq sahəsi, baş diametri, rəng və inkişaf müddəti kimi bir çox xüsusiyyət ənənəvi olaraq insan müşahidəsi və ya əl ilə ölçmə tələb edir. Bəzi ölçmələr bitkini tamamilə məhv etməsə də, əmək tələb edir; baş çəkisi kimi xüsusiyyətlər isə yığım və çəkmə tələb etdiyinə görə həmin bitkinin sonrakı inkişafının izlənməsini dayandırır.

Tədqiqatın həll etməyə çalışdığı problem tək bir zamanda yalnız bir xüsusiyyəti ölçən görüntü modelindən daha genişdir. Tədqiqatçılar bütün böyümə dövrü ərzində eyni materialı izləyən, bitki və baş morfologiyasını seqmentasiya ilə ölçən, inkişaf mərhələlərini zaman sırasından hesablayan, kateqorik xüsusiyyətləri təsnif edən və son mərhələdə baş çəkisi ilə germplazm göstəricilərini proqnozlaşdıran/qiymətləndirən inteqrasiya olunmuş sistem qurmağı hədəfləyirlər.

Təcrübə materialı və görüntü toplama sistemi

Tədqiqatda Fujian Academy of Agricultural Sciences tərəfindən təqdim edilmiş 47 payız ekotipli saf xətli karnabahar germplazmından istifadə edilmişdir. Təcrübə 2024-cü ilin oktyabrında qurumun istixana şəraitində aparılmış və bitkilər 1,0 m məsafə ilə yetişdirilmişdir.

RGB görüntülər yüksək məhsuldarlıqlı sahə fenotipləşdirmə platforması ilə şaquli şəkildə alınmışdır. Ətraf işıqlandırmadakı dəyişikliklərin görüntülərə təsirini azaltmaq üçün hər çəkilişdən əvvəl təcrübə sahəsinin dörd küncü və mərkəzi spektrometrlə ölçülmüş; orta işıq intensivliyi

\[ 120-150\ \mu mol\ m^{-2}\ s^{-1} \]

aralığında sabit olduqda görüntüləmə başlanmışdır.

Görüntülər transplantasiyadan sonrakı ilk gündən başlayaraq son germplazm başının yetişməsi tamamlanana qədər hər 3 gündən bir alınmışdır. Nəticədə şitil, rozet və kommersiya yığımı mərhələlərindən ümumilikdə 9.672 etibarlı bitki görüntüsü yaradılmışdır. Bundan əlavə, yetişmiş başlardan 141 görüntü əldə edilmişdir. Bütün görüntülərin ayırdetmə qabiliyyəti 2096 × 2508 pikseldir.

Şəkil 1 məlumat istehsalı prosesini necə göstərir?

Şəkil 1-də fenotipləşdirmə platformasının istixana üzərindəki rels sistemi, RGB görüntüləmə qurğusu, zaman ərzində alınan bitki görüntüləri və çoxsaylı etiketləmə məntiqi eyni sxemdə göstərilir. Eyni görüntü infrastrukturundan müxtəlif məlumat dəstləri yaradılmışdır: böyümə mərhələsi, yarpaq forması, yarpaq rəngi, yarpaq saplağının xüsusiyyəti və baş rəngi.

Bu quruluş tədqiqatın əsas dizayn prinsipini vizuallaşdırır: hər fenotip üçün ayrıca sensor sistemi qurmaq əvəzinə, standartlaşdırılmış RGB görüntülər müxtəlif seqmentasiya və təsnifat tapşırıqları üçün yenidən istifadə edilir.

Məlumat dəstləri necə yaradılmışdır?

Mühüm metodoloji qərar görüntülərin təsadüfi şəkildə ayrı-ayrılıqda bölünməməsidir. Eyni bitkinin müxtəlif tarixlərdə çəkilmiş görüntülərinin həm təlim, həm də test dəstinə düşməsi süni şəkildə yüksək performans yarada biləcəyindən bölmə vahidi görüntü deyil, fərdi bitki kimi seçilmiş və materiallar təlim, yoxlama və test dəstlərinə 8:1:1 nisbətində ayrılmışdır.

Hansı seqmentasiya modelləri müqayisə edilmişdir?

Eyni tədqiqat çərçivəsində səkkiz fərqli arxitektura müqayisə edilmişdir:

• Mask R-CNN;
• Hybrid Task Cascade (HTC);
• SOLOv2;
• YOLACT;
• Mask2Former;
• YOLOv8s-seg;
• YOLO11s-seg;
• YOLO12s-seg.

Bu seçim iki mərhələli, bir mərhələli və Transformer əsaslı müxtəlif seqmentasiya yanaşmalarını əhatə edir. Model qiymətləndirilməsində yalnız mAP dəqiqliyi deyil, parametrlərin sayı, FLOPs və saniyədə kadr sayı (FPS) da nəzərə alınmışdır. Bu məqam vacibdir, çünki yüksək məhsuldarlıqlı fenotipləşdirmədə ən yüksək dəqiqliyə malik, lakin çox yavaş model tətbiq baxımından ən uyğun model olmaya bilər.

Modelin təlim parametrləri

Təlim Windows 11 mühitində Intel Core i9-13900HX prosessoru və NVIDIA GeForce RTX 4060 GPU ilə həyata keçirilmişdir. Proqram təminatı mühitinə Python 3.8.20, PyTorch 2.0.0, torchvision 0.15.1 və CUDA 11.8 daxildir.

YOLO11s-seg nə üçün seçilmişdir?

Tədqiqatın nəticələri “ən yeni model həmişə ən yaxşıdır” formasında sadə sıralama göstərmir. Bəzi tapşırıqlarda Mask2Former və ya digər YOLO modelləri müəyyən dəqiqlik metriklərində YOLO11s-seg-i üstələyir. Tədqiqatçıların seçimi beş tapşırıq boyunca sabit dəqiqlik və yüksək işləmə sürətinin birlikdə qiymətləndirilməsinə əsaslanır.

Şəkil 2, 4, 6, 8 və 9-dakı dəqiqlik-sürət qrafiklərində ənənəvi modellərin bəzi tapşırıqlarda yüksək dəqiqlik təmin edə bildiyi, lakin parametr/FLOP yüklərinin və işləmə müddətlərinin daha yüksək olduğu görünür. YOLO11s-seg-in əsas üstünlüyü tək bir metriyi qazanmasından çox, çoxsaylı tapşırıqlarda tarazlı qalmasıdır.

Vizual model müqayisələri nəyi izah edir?

Şəkil 3, 5 və 7 yalnız rəqəmsal mAP dəyərlərini deyil, modellərin real karnabahar görüntülərində etdiyi səhvləri də göstərir. Böyümə mərhələsi nümunələrində bəzi modellər rozet mərhələsini şitil, yaxud yığım mərhələsini rozet kimi təsnif etmiş; YOLACT və bəzi ənənəvi modellər parçalı və ya natamam sərhədlər yaratmışdır.

Baş rəngi görüntülərində xüsusilə yarpaq tərəfindən örtülmüş açıq rəngli başlar çətin nümunələrdir. Bəzi modellər hədəfi qaçırarkən və ya yalnız görünən hissəni seqmentləşdirərkən, mənbədə göstərilən təmsilçi nümunələrin hamısında YOLO11s-seg doğru kateqoriya və daha bütöv sərhəd yaratmışdır.

Yarpaq forması müqayisəsində oxşar morfologiyaya malik kateqoriyaların ayrılması və bütün bitki konturunun düzgün çəkilməsi əsas çətinlik kimi görünür. Bu görüntülər model seçiminin yalnız sinif etiketi dəqiqliyindən deyil, maskanın forma keyfiyyətindən də asılı olduğunu dəstəkləyir.

Bitki eni və baş diametri görüntüdən necə hesablanmışdır?

Mənbə görüntü miqyasında 1.956 pikselin 100 sm real uzunluğa uyğun gəldiyini bildirir. Çap edilmiş tənliklər aşağıdakı formadadır:

\[ PixelArea(cm^2)= \left( \frac{1956}{Width_{100}} \right)^2 \]

\[ LA(cm^2)=PixelArea\times Sum_{Leaf\ Pixel} \]

\[ CA(cm^2)=PixelArea\times Sum_{Curd\ Pixel} \]

\[ PW(cm)= \left( \frac{W_{plant}+H_{plant}}{2} \right) \times \left( \frac{1956}{Width_{100}} \right) \]

\[ CD(cm)= \left( \frac{W_{curd}+H_{curd}}{2} \right) \times \left( \frac{1956}{Width_{100}} \right). \]

Burada LA yarpaq sahəsini, CA baş sahəsini, PW bitki enini, CD isə baş diametrini; \(W\) və \(H\) seqmentasiya hədəfinin piksellərlə məhdudlaşdırıcı qutu enini və hündürlüyünü göstərir.

Mənbədaxili formul qeydi: mətn 1.956 pikselin 100 sm-ə uyğun gəldiyini və \(Width_{100}\)-ün 100 sm-ə uyğun gələn piksel sayı olduğunu söyləsə də, çap edilmiş formullarda \(1956/Width_{100}\) nisbətinin istifadə edilməsi miqyas çevrilməsi baxımından aydın deyil. Mənbə formulu burada düzəldilməmişdir. Buna görə xüsusilə sahə çevrilməsinin yenidən tətbiqi tələb olunduqda, orijinal hesablama kodu və ya müəllif izahı olmadan çap edilmiş tənlik təkbaşına kifayət hesab edilməməlidir.

Görüntüdən alınan ölçülər əl ilə ölçmələrlə nə dərəcədə uyğunlaşmışdır?

Yoxlama transplantasiyadan sonrakı 90-cı gündə aparılmışdır. Bitki eni analizi 43 germplazmı əhatə edən 120 bitki, baş diametri analizi isə görünən başa malik 35 germplazmdan 87 bitki üzərində həyata keçirilmişdir.

Şəkil 10-dakı səpələnmə nöqtələri 1:1 istinad xətti ətrafında sıxlaşır. Qalıq histoqramları sıfır ətrafında mərkəzləşmiş, qalıq-vs-fitted qrafiklərində aydın istiqamətli quruluş müşahidə edilməmişdir. Mənbənin şərhinə görə bu nəticələr görüntü əsaslı bitki eni və baş diametrinin əl ilə ölçmələrlə yüksək uyğunluğunu dəstəkləyir.

Böyümə dövrləri görüntülərdən necə çıxarılmışdır?

Model hər tarixli görüntüdə bitkinin şitil, rozet və ya kommersiya yığımı mərhələsini təsnif etdikdən sonra eyni bitkinin zaman sırasından istifadə edilmişdir.

• SSD: transplantasiyadan rozet mərhələsinin ilk müəyyən edildiyi gündən əvvəlki ana qədər keçən müddət;
• RSD: ilk rozet müəyyənləşdirməsindən ilk kommersiya yığımı müəyyənləşdirməsinə qədər keçən müddət;
• CMD: ilk kommersiya yığımı müəyyənləşdirməsindən bitkinin yığıldıqdan sonra görüntüdə ilk dəfə fon kimi görünməsinə qədər keçən müddət;
• GP: transplantasiyadan bitkinin ilk dəfə fon kimi müəyyən edildiyi tarixə qədər ümumi böyümə dövrü.

Beləliklə, ayrı-ayrı tarixlərdəki təsnifatlar birbaşa inkişaf müddəti fenotiplərinə çevrilmişdir.

Fenotiplər arasındakı ən güclü əlaqələr hansılardır?

Şəkil 11-dəki korrelyasiya istilik xəritəsində bitki böyüməsi, baş inkişafı və baş çəkisi arasında aydın əlaqələr görünür. Mənbə tərəfindən hesabat verilən əsas korrelyasiyalar bunlardır:

Bu əlaqələr korrelyasiyadır; məsələn, daha böyük yarpaq sahəsinin təkbaşına baş çəkisini səbəbli şəkildə artırdığını sübut etmir. Həmçinin yarpaq forması, yarpaq rəngi, yarpaq saplağı və baş rəngi analizlərdə rəqəm kodlarına çevrilmişdir. Mənbə bu kodların kəmiyyət sırası və ya üstünlük ifadə etmədiyini açıq şəkildə bildirdiyinə görə, bu kateqoriyalarla hesablanmış Pearson korrelyasiyaları xüsusilə ehtiyatla şərh edilməlidir.

“Kompaktlıq” necə müəyyən edilmişdir?

Tədqiqatda baş kompaktlığı (CC) əl ilə ölçülmüş baş çəkisinin görüntüdən əldə edilən baş sahəsinə nisbəti kimi müəyyən edilmişdir:

\[ CC=\frac{CWt}{CA}. \]

Burada CWt baş çəkisini, CA isə görüntüdən törədilmiş ikiölçülü baş sahəsini ifadə edir. Buna görə bu kəmiyyət fiziki üçölçülü sıxlığın birbaşa ölçüsü deyil, tədqiqatda qruplaşdırma məqsədilə istifadə olunan çəki/sahə əsaslı kompaktlıq indeksidir.

K-means elbow analizində WCSS dəyəri K=1-də 93,55-dən K=2-də 34,37-yə kəskin düşmüş və daha sonra azalma yavaşlamışdır. Buna görə K=2 seçilmişdir.

• Loose: kompaktlıq əsasən 1,33-3,59;
• Tight: kompaktlıq əsasən 3,70-5,75;
• təxmini ayrılma nöqtəsi: 3,6.

Şəkil 12-də iki paylanmanın müxtəlif sahələrdə sıxlaşması bu ayrımı vizual olaraq dəstəkləyir.

Baş çəkisi nə üçün birbaşa deyil, iki mərhələdə proqnozlaşdırılmışdır?

Mənbənin hipotezi ondan ibarətdir ki, eyni ikiölçülü baş sahəsinə malik iki materialın kompaktlıq quruluşları fərqlidirsə, çəki-sahə əlaqəsi də eyni olmaya bilər. Buna görə iki proqnozlaşdırma strategiyası müqayisə edilmişdir.

Direct: bütün nümunələr vahid reqressiya modeli ilə proqnozlaşdırılır.

Stepwise: əvvəlcə nümunənin Loose və ya Tight kompaktlıq sinfi müəyyən edilir, sonra müvafiq qrupa məxsus baş çəkisi reqressiya modeli tətbiq olunur.

CatBoost, Random Forest, Linear Regression, SVM/SVR və MLP olmaqla beş model ailəsi hər iki strategiya ilə sınaqdan keçirilmişdir.

Ən yaxşı baş çəkisi modeli nə dərəcədə uğurlu olmuşdur?

4-cü cədvələ görə ən yaxşı nəticə CatBoost stepwise modelindən əldə edilmişdir:

Mənbə direct CatBoost-dan stepwise CatBoost-a test R² artımını nisbi olaraq %7,9 kimi ifadə edir. Lakin bütün model ailələri eyni davranışı göstərməmişdir: Random Forest-da stepwise R² 0,659-a düşərkən direct model 0,779 əldə etmişdir. Buna görə elmi nəticə “stepwise hər vəziyyətdə daha yaxşıdır” deyil, bu məlumat dəstində əksər modellər və xüsusilə CatBoost üçün daha yaxşı nəticə verdiyidir.

Şəkil 13-də nə üçün R²=0,775, 4-cü cədvəldə isə 0,872 görünür?

Bu iki rəqəm eyni qiymətləndirmə hesabından əldə edilməmişdir. 4-cü cədvəl müstəqil test dəsti müqayisəsini təqdim etdiyi halda, mənbə Şəkil 13 üçün 5-fold cross-validation daxilindəki test proqnozlarının birləşdirildiyi ayrıca “overall regression analysis” istifadə etdiyini bildirir.

Bu analizdə stepwise CatBoost üçün

\[ R^2=0.775,\qquad RMSE=178.85\ g,\qquad MAE=136.65\ g \]

hesabat verilmişdir. Direct strategiyası üçün R²=0,749 və RMSE=189,10 g-dir. Mənbə bu metriklərin 4-cü cədvəldəki müstəqil test metrikləri ilə tamamilə eyni olmayacağını açıq şəkildə bildirir.

Bununla belə, 8:1:1 bölməsi ilə 5-fold “test-set predictions” terminologiyasının necə əlaqələndirildiyi kifayət qədər ətraflı verilmədiyindən iki qiymətləndirmə protokolunun tam münasibəti mənbə mətnindən yenidən qurula bilmir.

Şəkil 14 stepwise yanaşmasının məntiqini dəstəkləyirmi?

Baş sahəsi təkbaşına bütün nümunələrə xətti şəkildə uyğunlaşdırıldıqda, baş çəkisinin izah olunan dispersiyası yalnız

\[ R^2=0.382 \]

olmuşdur. Nümunələr kompaktlıq siniflərinə bölündükdə xətti əlaqələr fərqlənmişdir:

• Loose qrupu: R²=0,506;
• Tight qrupu: R²=0,830.

Şəkil 14-də iki qrupun reqressiya meyllərinin nəzərəçarpacaq dərəcədə fərqli olması bütün nümunələri tək əlaqə ilə izah etməyin heterogenliyi gizlədə biləcəyini göstərir. Bu qrafik CatBoost-un özünü birbaşa təsdiqləmir; mənbənin də bildirdiyi kimi, yalnız kompaktlıq qruplarının müxtəlif çəki-sahə əlaqələrinə malik olduğunu vizuallaşdırır.

Stepwise metodunda mühüm təkrarolunma boşluğu varmı?

Bəli. Mənbə naməlum nümunənin əvvəlcə “compactness-type classifier” ilə Loose və ya Tight kimi təsnif edildiyini, sonra isə uyğun alt-reqressiyanın seçildiyini bildirir. Lakin bu təsnifatçının giriş kimi hansı fenotiplərdən istifadə etdiyi, hansı model ailəsi ilə qurulduğu, təsnifat uğuru və K-means etiketlərinin train/test bölməsi daxilində necə idarə edildiyi ətraflı hesabatlandırılmamışdır.

Bu vəziyyət stepwise modelinin yenidən tətbiqini çətinləşdirir. Xüsusilə kompaktlıq etiketinin müəyyənləşdirilməsində real baş çəkisindən istifadə edildiyinə görə qruplaşdırmanın yalnız təlim məlumatları ilə qurulub-qurulmadığının açıq şəkildə sənədləşdirilməsi vacibdir. Mənbə bu detalı vermədiyindən məlumat sızması olduğu iddia edilə bilməz; lakin müstəqil xarici yoxlama aparılmadan metodoloji risk də tamamilə istisna edilə bilməz.

Ağıllı qiymətləndirmə sistemi əl ilə germplazm qiymətləndirməsinə nə dərəcədə yaxınlaşmışdır?

İlk mərhələdə əl ilə və ağıllı qiymətləndirmə sistemlərində ortaq olan 10 xüsusiyyətdən istifadə edilərək iki ayrı PCA qiymətləndirməsi aparılmışdır. KMO dəyərləri əl ilə sistem üçün 0,630, ağıllı sistem üçün 0,611 olmuş və Bartlett sferiklik testi hər iki sistemdə P<0,001 səviyyəsində əhəmiyyətli hesab edilmişdir.

İki sistem:

• HCS4 və HCS3-ü ən yüksək göstəricili materiallar arasında birlikdə müəyyən etmiş;
• ZXHC-117 və ZXHC-169 kimi aşağı ballı materiallar üçün oxşar qiymətləndirmələr vermiş;
• ilk 10 materialda %50;
• ilk 20 materialda %65;
• son 10 materialda %80 sıralama üst-üstə düşməsi göstərmişdir.

Bu nəticə ağıllı sistemin əl ilə aparılmış sıralamanı eynilə təkrarladığını göstərmir. Xüsusilə orta sıralardakı materiallarda fərqlər aşkar edilmişdir. Mənbənin daha ehtiyatlı şərhi sistemin yüksək və aşağı uclardakı ümumi ayırma istiqamətini müəyyən dərəcədə yenidən yarada bilməsidir.

12 xüsusiyyətli tam qiymətləndirmə sistemində PCA nə göstərmişdir?

Avtomatik və ya sistem tərəfindən istifadə olunan 12 xüsusiyyət üzərində aparılan PCA-da KMO=0,679 və Bartlett testi

\[ \chi^2=475.529,\qquad df=66,\qquad P<0.001 \]

kimi hesabatlandırılmışdır.

PC1 xüsusilə yarpaq sahəsi, baş diametri, baş sahəsi, bitki eni, baş çəkisi və baş rəngi kodunda yüksək müsbət yüklər daşıyır və mənbə bunu böyümə-baş inkişafı/məhsuldarlıq oxu kimi şərh edir.

Lakin yarpaq forması, yarpaq rəngi, yarpaq saplağı və baş rəngi kimi kateqorik xüsusiyyətlərin rəqəm kodlarının yalnız kateqoriya etiketi olduğu mənbədə açıq şəkildə bildirilir. Bu kodların PCA-da fasiləsiz kəmiyyət dəyişəni kimi istifadəsinin nəticələri mənbə tərəfindən ayrıca sınaqdan keçirilməmişdir. Buna görə komponentlərin kateqorik xüsusiyyətlərə aid yükləri real fiziki “məsafə” və ya xətti fenotip qradiyenti kimi şərh edilməməlidir.

47 germplazm necə qruplaşdırılmışdır?

12 xüsusiyyətdən istifadə etməklə aparılan klasterləşdirmə 47 materialı dörd qrupa ayırmışdır:

• I qrup: ümumi baxımdan balanslaşdırılmış tip;
• II qrup: baş çəkisi yüksək və nisbətən gec yetişən tip;
• III qrup: iri bitki, iri baş və yüksək məhsuldarlıq xüsusiyyətli xüsusi tip;
• IV qrup: kiçik bitki, kiçik baş və erkən yetişən tip.

III qrup yalnız HCS4 materialından ibarət olmuşdur. Mənbə bu material üçün bitki enini 152,26 cm, yarpaq sahəsini 15.146,80 cm², baş sahəsini 514,14 cm², baş diametrini 26,51 cm, başın yetişmə müddətini 27 gün və baş çəkisini 2.582,27 g kimi hesabatlandırır.

IV qrup isə əksər kəmiyyət xüsusiyyətlərində ən aşağı dəyərlərə və 94,58 günlük ən qısa orta böyümə dövrünə malik qrup kimi müəyyən edilmişdir.

Hərtərəfli ballandırmada hansı materiallar önə çıxmışdır?

Dörd əsas komponentin dispersiyaya töhfələrindən istifadə etməklə yaradılan hərtərəfli faktor balları -1,02 ilə 1,87 arasında dəyişmişdir.

Bu sıralama mənbədə müəyyən edilmiş 12 xüsusiyyət və istifadə olunan PCA çəkiləri kontekstindədir. “Ən yaxşı sort” kimi universal kənd təsərrüfatı üstünlüyü mənasına gəlmir; müxtəlif yetişdirmə mühitləri və ya seleksiya məqsədləri fərqli prioritetlər yarada bilər.

Hazırlanmış proqram platforması nə edir?

Şəkil 16 üç əsas modullu ön interfeys tətbiqini göstərir:

• Fenotip çıxarılması: eyni vaxtda çəkilmiş görüntüləri toplu şəkildə yükləyərək böyümə dövrünü, bitki enini, yarpaq sahəsini, yarpaq formasını, yarpaq rəngini, yarpaq saplağını, baş sahəsini, baş diametrini və baş rəngini çıxarır və Excel-ə ötürür;
• Böyümə dövrünün analizi: standart fenotip fayllarından SSD, RSD, CMD və GP müddətlərini hesablayır;
• Baş çəkisinin proqnozlaşdırılması: əvvəlcədən müəyyən edilmiş CatBoost stepwise modeli ilə çəki proqnozu aparır.

Vizual mənbə qeydi: Şəkil 16-dakı tətbiq ekranında “Broccoli Phenotype Analysis Platform” başlığı görünür. Tədqiqatın adı, materialı və bütün metod bölməsi cauliflower/karnabahar üzərində olduğuna görə bu interfeys etiketi mənbə daxilində adlandırma uyğunsuzluğudur; Verianla tərəfindən səssizcə düzəldilmiş mənbə məlumatı deyil.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• İncelənmiş istixana və görüntüləmə şəraitində YOLO11s-seg çoxsaylı karnabahar fenotipləşdirmə tapşırıqlarında güclü dəqiqlik-sürət tarazlığı təmin etmişdir.
• Görüntüdən çıxarılan bitki eni və baş diametri seçilmiş yoxlama nümunələrində əl ilə ölçmələrlə R²>0,92 uyğunluq göstərmişdir.
• Görüntü zaman sırasından şitil, rozet, başın yetişməsi və ümumi böyümə müddəti kimi inkişaf fenotipləri hesablana bilmişdir.
• İncelənmiş materiallarda baş çəkisi baş morfologiyası, bitki ölçüsü və bəzi inkişaf müddətləri ilə mənalı korrelyasiya göstərmişdir.
• CatBoost stepwise modeli tədqiqatdakı müstəqil test qiymətləndirməsində ən yüksək R² dəyəri olan 0,872-ni əldə etmişdir.
• Kompaktlıq qrupları baş sahəsi-çəki əlaqəsindəki heterogenliyi görünən etmişdir.
• Dörd PCA komponenti istifadə olunan 12 xüsusiyyətdəki dispersiyanın %79,587-sini izah etmişdir.
• 47 germplazm mənbənin müəyyən etdiyi fenotipik xüsusiyyətlər əsasında dörd fərqli qrupa ayrıla bilmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi və ya sübut etmədiyi nəticələr

• YOLO11s-seg-in bütün karnabahar sahələri, kameralar və ya ətraf mühit şəraitləri üçün universal olaraq ən yaxşı seqmentasiya modeli olduğu göstərilməmişdir.
• CatBoost stepwise modelinin başqa sortlarda və ya başqa yetişdirmə mühitlərində R²=0,872 göstəricisini qoruyacağı sübut edilməmişdir.
• Baş çəkisi həqiqi mənada tamamilə görüntüdən birbaşa ölçülmür; model çəkini digər fenotiplərdən proqnozlaşdırır.
• Tədqiqatda istifadə olunan kompaktlıq indeksi üçölçülü fiziki toxuma sıxlığının birbaşa ölçüsü deyil.
• Korrelyasiyalar hər hansı fenotipin baş çəkisində səbəbli artım yaratdığını sübut etmir.
• Kateqorik kodlar arasındakı rəqəmsal fərqlər bioloji baxımdan bərabər intervallı kəmiyyət fenotip fərqləri demək deyil.
• Ağıllı germplazm ballandırması əl ilə qiymətləndirməni eynilə yenidən yaratmamış; xüsusilə orta sıralardakı materiallarda fərqlər müşahidə edilmişdir.
• Bir istixana, bir görüntüləmə platforması və məhdud genotip kolleksiyası ilə əldə edilən nəticələr çoxmühitli seleksiya sınaqlarını əvəz etmir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

1. Bütün böyümə dövrünün görüntülənməsi

47 germplazm transplantasiyadan yetişkənliyə qədər üç günlük intervallarla görüntülənmiş və 9.672 etibarlı RGB bitki görüntüsü yaradılmışdır. Görüntünün alınması zamanı ətraf işıqlandırma 120-150 μmol m^-2 s^-1 aralığında saxlanmağa çalışılmışdır. Bununla model performansında görüntüləmə şəraitindən yaranan dəyişkənliyin azaldılması hədəflənmişdir.

2. Bitki səviyyəsində məlumat bölgüsü

Böyümə mərhələsi məlumat dəsti üçün 3.363 görüntü altı günlük intervallarla seçilmiş və Labelme ilə maskalanmışdır. Eyni bitkinin müxtəlif günlərdəki görüntülərinin müxtəlif məlumat bölmələrinə daxil olmasının qarşısını almaq üçün split əməliyyatı bitki identifikatoru səviyyəsində aparılmış və nisbət 8:1:1 müəyyən edilmişdir.

3. Səkkiz seqmentasiya arxitekturasının yoxlanması

Model müqayisəsində mAPbox50, mAPbox50-95, mAPmask50 və mAPmask50-95 dəqiqlik ölçüləri; Params, FLOPs və FPS isə hesablama xərci/deployment ölçüləri kimi istifadə edilmişdir.

Böyümə mərhələsi tapşırığında YOLO11s-seg %93,0 mAPmask50-95 ilə 86,96 FPS-ə çatmışdır. Baş rəngi tapşırığında 96,15 FPS; yarpaq saplağı tapşırığında isə %98,70 mAPmask50-95 və 91,74 FPS hesabatlandırılmışdır.

Mask2Former xüsusilə yarpaq forması və yarpaq rəngi kimi bəzi tapşırıqlarda ən yüksək dəqiqlik nəticələrini vermişdir; lakin təxminən 9-10 FPS səviyyəsindəki sürəti yüksək məhsuldarlıqlı fenotipləşdirmə baxımından tədqiqatçılar tərəfindən mənfi cəhət sayılmışdır. Buna görə son seçim tək bir dəqiqlik cədvəlinə deyil, tapşırıqlar arasındakı tarazlığa əsaslanmışdır.

4. Seqmentasiyadan fiziki fenotiplərə keçid

Bitki və baş pikselləri YOLO11s-seg maskalarından çıxarılmış; Cal-area modulundan istifadə etməklə bitki eni, yarpaq sahəsi, baş diametri və baş sahəsi hesablanmışdır. Çap edilmiş miqyas çevirmə tənliklərində mənbədaxili uyğunsuzluq olduğundan bu tənliklər xaricdən düzəldilmiş formada istifadə edilməmişdir.

Birbaşa yoxlama görüntüdən törədilən dəyərlərin əl ilə ölçmələrlə müqayisəsi ilə aparılmış və bitki enində R²=0,929, baş diametrində R²=0,935 əldə edilmişdir.

5. Zaman sırasından inkişaf fenotiplərinin çıxarılması

Eyni bitkinin ardıcıl görüntülərində ilk şitil-rozet-yığım sinif dəyişikliklərindən istifadə etməklə SSD, RSD, CMD və GP müddətləri hesablanmışdır. Beləliklə, seqmentasiya/təsnifat nəticəsi yalnız morfoloji xüsusiyyətə deyil, inkişaf vaxtı fenotipinə çevrilmişdir.

6. Kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırılması

Mənbə dörd kateqorik xüsusiyyəti statistik təqdimat məqsədilə rəqəm kodlarına çevirmişdir:

Mənbənin öz izahına görə bu rəqəmlər yalnız kateqoriya kodudur; fasiləsiz kəmiyyət, keyfiyyət və ya üstünlük sırası deyil. Buna görə sonrakı korrelyasiya və PCA nəticələrində kateqorik kodların rəqəmsal ölçüsünə fiziki məna yüklənməməlidir.

7. Baş çəkisi proqnozunun qurulması

Baş çəkisi üçün CatBoost, Random Forest, Linear Regression, SVM və MLP modelləri sınaqdan keçirilmişdir. Məlumatlar 8:1:1 nisbətində bölünmüş və təlim mərhələsində 5-fold cross-validation istifadə edilmişdir.

Direct strategiyası bütün materiallara vahid reqressiya tətbiq edir. Stepwise strategiyası əvvəlcə baş çəkisi/baş sahəsi nisbətindən törədilən kompaktlıq əsasında Loose və Tight tiplərini yaradır, sonra isə tip-spesifik reqressiyalardan istifadə edir.

4-cü cədvəldə CatBoost stepwise ən yaxşı performansı göstərmişdir:

\[ R^2_{test}=0.872 \]

\[ RMSE=155.05\ g,\qquad MAE=126.24\ g,\qquad MAPE=12.44\%. \]

Bu rəqəmlərin şərhi tədqiqatın öz məlumat bölgüsü ilə məhduddur. Cross-environment və ya cross-platform xarici yoxlama aparılmamışdır.

8. Ümumi reqressiya analizi

Mənbənin 5-fold proqnozlarını birləşdirərək apardığı ayrıca ümumi analizdə stepwise CatBoost R²=0,775 və RMSE=178,85 g vermişdir. Şəkil 13-də proqnoz və ölçmə dəyərləri ümumilikdə müsbət xətti əlaqə göstərsə də, yüksək çəkili nümunələrin sayı daha azdır və paylanma homogen deyil.

Bu R² 4-cü cədvəldəki 0,872 dəyərini əvəz edən rəqəm deyil; mənbə iki analizi fərqli qiymətləndirmə prosedurları kimi təqdim edir.

9. K-means və baş quruluşundakı heterogenlik

Kompaktlıq indeksinin K-means analizi K=2-də aydın elbow yaratmış və materiallar Loose/Tight kimi ayrılmışdır. Bütün nümunələrdə baş sahəsi-çəki xətti əlaqəsi R²=0,382 olduğu halda Tight qrupunda R²=0,830-a yüksəlmişdir. Mənbə bu heterogenliyi stepwise modelləşdirməsinin əsaslandırmalarından biri kimi qiymətləndirir.

10. PCA və hərtərəfli germplazm qiymətləndirməsi

12 xüsusiyyət üzərində aparılan PCA dörd əsas komponent yaratmış və kumulyativ izah olunan dispersiya %79,587 olmuşdur. Bu komponentlərdən istifadə etməklə hərtərəfli bal hesablanmış; HCS4 1,87 ilə ən yüksək, ZXHC-117 isə -1,02 ilə ən aşağı bal kimi hesabatlandırılmışdır.

Klasterləşdirmə analizi 47 materialı dörd qrupa bölmüşdür. Şəkil 15-dəki istilik xəritəsində III qrupun yalnız HCS4-dən ibarət olması və bir çox böyümə/baş fenotipində yüksək standartlaşdırılmış dəyərlərə sahib olması vizual olaraq aydındır.

11. Fenotipləşdirmə proqram platforması

Tədqiqatın son mərhələsində görüntü yüklənməsini, fenotip çıxarılmasını, inkişaf dövrünün analizini və CatBoost çəki proqnozunu birləşdirən ön interfeys tətbiqi yaradılmışdır. Sistem nəticələri Excel formatında xaricə ötürə bilir.

Bu platformanın tədqiqat daxilində göstərilməsi araşdırmanın yalnız model dəqiqliyinin müqayisəsi ilə kifayətlənməyib, başdan-başa istifadə prototipi yaratmağa çalışdığını göstərir. Lakin interfeysdə görünən “Broccoli Phenotype Analysis Platform” başlığı mənbədə izah olunmayan adlandırma uyğunsuzluğudur.

12. Əsas güclü cəhətlər

• Eyni materialların bütün böyümə dövrü boyunca təkrar görüntülənməsi;
• eyni bitkinin görüntülərinin müxtəlif məlumat bölmələrinə düşməsinin qarşısını alan plant-level split;
• səkkiz seqmentasiya arxitekturasının eyni tapşırıq ailəsində müqayisə edilməsi;
• morfoloji, inkişaf və kateqorik xüsusiyyətlərin eyni zəncirdə birləşdirilməsi;
• görüntü ölçmələrinin əl ilə ölçmələrlə birbaşa yoxlanması;
• baş çəkisi kimi dağıdıcı xüsusiyyəti görüntü əsaslı digər fenotiplərdən proqnozlaşdırmağa çalışması;
• seqmentasiya nəticələrinin PCA, klasterləşdirmə və germplazm qiymətləndirilməsinə qədər aparılması;
• analizin istifadə edilə bilən proqram interfeysinə çevrilməsi.

13. Əsas məhdudiyyətlər

• 47 germplazm və bir istixana/görüntüləmə platformasından istifadə edilmişdir.
• Baş çəkisinin proqnozlaşdırılması üçün nümunə həcmi məhduddur.
• Müxtəlif mühitlər, illər və fərqli kamera/platformalar arasında xarici yoxlama aparılmamışdır.
• Çap edilmiş piksel-fiziki miqyas çevirmə tənliklərində mənbədaxili uyğunsuzluq mövcuddur.
• Çap edilmiş R²/RMSE tənliklərinin göstərilməsində riyazi/notasiya problemləri vardır.
• Stepwise modelində compactness-type classifier-ın təfərrüatları və performansı kifayət qədər hesabatlandırılmamışdır.
• K-means qruplarının train/test bölgüsünə əsasən necə fit edildiyi aydın deyil.
• Kateqorik kodlar fasiləsiz kəmiyyət olmadığı halda korrelyasiya və PCA analizlərinə rəqəmsal şəkildə daxil edilmişdir.
• Ümumi cross-validation reqressiyası ilə müstəqil test qiymətləndirməsinin əlaqəsi tam aydın deyil.
• Proqram interfeysindəki “Broccoli” etiketi tədqiqatın cauliflower materialına uyğun gəlmir.

Türkiyə baxımından bu nə ifadə edir?

Bu tədqiqat Çindəki Fujian Academy of Agricultural Sciences-in müəyyən istixanasında, kamera həndəsəsində və 47 germplazm üzərində aparılmışdır. Türkiyədəki karnabahar seleksiyası proqramlarına eyni R² və ya seqmentasiya dəqiqliyinin birbaşa köçürülməsi elmi baxımdan düzgün olmaz.

Türkiyə şəraitində tətbiq edilmək istənilərsə, yerli karnabahar genotipləri, fərqli istixana və açıq sahə şəraiti, günəşlənmə və kölgə dəyişkənliyi, əkin sıxlığı, yarpaqların üst-üstə düşməsi, kameranın hündürlüyü və optikası, eləcə də yerli yığım meyarları əsasında yenidən görüntü toplamaq və xarici yoxlama aparmaq lazımdır. Tədqiqatın Türkiyə üçün töhfəsi hazır performans zəmanətindən daha çox belə yerli fenotipləşdirmə sisteminin necə qurula biləcəyinə dair metodoloji çərçivədir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: A deep learning-based pipeline for multi-trait phenotyping, curd weight prediction and germplasm evaluation in cauliflower across the whole growth period

Müəlliflər: Saichuan Cheng; Qingqing Shao; Mindong Chen; Jianting Liu; Boyin Qiu; Haisheng Zhu.

Məsul müəllif: Haisheng Zhu.

Birgə töhfə/birgə ilk müəlliflik: Yüklənmiş mənbədə belə bir bəyanat yoxdur.

Affiliasiya: Fujian Key Laboratory of Vegetable Genetics and Breeding, Crops Research Institute, Fujian Academy of Agricultural Sciences, Fuzhou 350003, China.

Mənbənin növü: Preprint tədqiqat işi.

Rəy statusu: Bu iş preprintdir və ekspert qiymətləndirməsindən keçməmişdir. Yüklənmiş faylda bu status hər səhifədə açıq şəkildə göstərilir.

Nəşr platforması: SSRN.

SSRN identifikatoru: 6837411.

DOI: 10.2139/ssrn.6837411

SSRN nəşr tarixi: 27 may 2026.

Səhifə sayı: SSRN qeydində 45 səhifə.

Jurnal / cild / nömrə: Təsdiqlənmiş rəyli jurnal versiyası olmadığından tətbiq edilə bilməz.

Rəsmi keçid: SSRN Abstract 6837411 qeyd səhifəsi.

Açıq giriş/lisenziya: Yüklənmiş işdə ümumi təkrar istifadəyə icazə verən Creative Commons tipli açıq lisenziya müəyyən edilməmişdir. Buna görə mənbə fiqurları birbaşa yenidən dərc edilməmişdir.

Maliyyələşdirmə: Yüklənmiş faylda ayrıca maliyyələşdirmə bəyanatı müəyyən edilməmişdir.

Məlumatların əlçatanlığı: Yüklənmiş faylda ayrıca Data Availability bəyanatı və ya açıq məlumat deposu müəyyən edilməmişdir.

Maraqların toqquşması: Yüklənmiş faylda ayrıca maraqların toqquşması bəyanatı müəyyən edilməmişdir.

CRediT/müəllif töhfələri: Yüklənmiş faylda ayrıca CRediT töhfə bəyanatı müəyyən edilməmişdir.

Təcrübə materialı: 47 payız ekotipli saf xətli karnabahar germplazmı; oktyabr 2024; Fujian Academy of Agricultural Sciences istixana şəraiti.

Görüntüləmə: 9.672 etibarlı bitki RGB görüntüsü; əlavə olaraq 141 yetişmiş baş görüntüsü; 2096 × 2508 piksel ayırdetmə qabiliyyəti; üç günlük görüntüləmə intervalı.

Seqmentasiya modelləri: Mask R-CNN, HTC, SOLOv2, YOLACT, Mask2Former, YOLOv8s-seg, YOLO11s-seg və YOLO12s-seg.

Seçilmiş əsas model: YOLO11s-seg; seçim tək bir maksimum dəqiqlik metriyi əvəzinə çoxsaylı tapşırıqlarda seqmentasiya dəqiqliyi, inference sürəti və model mürəkkəbliyi arasındakı tarazlığa əsasən edilmişdir.

Baş çəkisi modelləri: CatBoost, Random Forest, Linear Regression, SVM/SVR və MLP; direct və compactness əsaslı stepwise strategiyaları müqayisə edilmişdir.

Ən yüksək hesabat verilmiş müstəqil test performansı: CatBoost stepwise, R²=0,872; RMSE=155,05 g; MAE=126,24 g; MAPE=%12,44.

Mənbədaxili miqyas düsturu qeydi: Mətndə 1.956 pikselin 100 sm-ə uyğun gəldiyi bildirildiyi halda, (1), (4) və (5) saylı Tənliklərdəki nisbətlər bu təriflə aydın şəkildə uzlaşdırıla bilmir. Mənbə düsturu səssizcə düzəldilməmişdir.

Mənbədaxili statistik düstur qeydi: Çap edilmiş R² Tənliyi (6) standart R² tərifi ilə uyğun gəlməyən göstərilişə malikdir. RMSE Tənliyi (7)-də istifadə olunan k simvolu da izah mətnindəki p tərifi ilə uyğunsuzdur. Hesabat verilən nəticə metrikləri mənbədəki rəqəmlərlə köçürülmüş, bu tənliklər kənardan düzəldilməmişdir.

Kateqorik məlumat qeydi: Mənbə LS, LC, PT və CCOL üçün istifadə olunan rəqəmlərin yalnız kateqoriya kodu olduğunu və fasiləsiz kəmiyyət əlaqəsi göstərmədiyini açıq bildirsə də, daha sonra bu dəyişənləri korrelyasiya və PCA analizlərinə daxil edir. Buna görə kateqorik yüklər/korrelyasiya nəticələri ehtiyatla şərh edilməlidir.

Stepwise modelinin hesabat sərhədi: Compactness-type classifier-ın girişləri, alqoritmi, təsnifat performansı və K-means fit prosesinin cross-validation/test bölgüsü daxilindəki dəqiq yeri mənbədə ətraflı verilməmişdir. Buna görə metod tamamilə yenidən istehsal edilə bilən səviyyədə hesabatlandırılmamışdır.

Qiymətləndirmə protokolu qeydi: Mənbə 8:1:1 müstəqil bölmə və 5-fold cross-validation yanaşmalarından birlikdə istifadə edir; daha sonra fold test proqnozlarını birləşdirən ayrıca ümumi reqressiya analizi təqdim edir. Buna görə 4-cü cədvəldəki test R² dəyərləri ilə Şəkil 13-dəki ümumi R² dəyərləri bir-birinin əvəzinə istifadə edilməməlidir.

İnterfeys qeydi: Şəkil 16-da tətbiq “Broccoli Phenotype Analysis Platform” kimi etiketlənsə də, tədqiqat cauliflower/karnabahar haqqındadır. Bu görünən mənbə uyğunsuzluğu düzəldilmədən hesabatlandırılmışdır.

Elmi ümumiləşdirmə sərhədi: Nəticələr bir istixana, bir görüntüləmə sistemi, məhdud germplazm və nisbətən kiçik baş çəkisi nümunəsi ilə əldə edilmişdir. Müxtəlif coğrafiya, mövsüm, kamera, əkin sistemi və genetik material üzrə xarici yoxlama aparılmadan eyni performansın qorunacağı fərz edilə bilməz.

Mənbəyə sadiqlik: Bu Verianla məzmunundakı təcrübə quruluşu, modellər, düsturlar, fenotiplər, rəqəmsal nəticələr, qrafik şərhləri, germplazm qrupları və metodoloji məhdudiyyətlər yüklənmiş 45 səhifəlik işə əsaslanır. Xarici mənbələrdən elmi nəticə əlavə edilməmiş; xarici mənbədən yalnız işin kimliyi, SSRN tarixi, DOI-si, müəllif sırası və nəşr statusunun biblioqrafik yoxlanması üçün istifadə edilmişdir.