基于分组高光谱图像融合与关键生化指标的玉米种子活力无损检测：一种高精度可解释模型

本文提出一种融合可见-近红外（VisNIR-HSI）与荧光高光谱（Fluo-HSI）的分组图像融合策略（GHIF），通过预测胚部过氧化氢酶（CAT）活性和丙二醛（MDA）含量两类关键生化指标，构建双阈值判别模型，实现玉米种子活力的高精度（90%）无损检测，兼具生物可解释性与工程应用价值。

　　

¹样品制备

本研究从中国山东省当地市场购买共计5公斤郑单958玉米种子（10袋×500克），采购时间约为收获后五个月。种子随后在24±1°C、环境相对湿度低于40%的控温室中储存两个月。实验前通过人工预筛选择大小外观均匀且无可见机械损伤的籽粒。

²种子发芽率与生化指标随老化时间的变化

如图4A所示，种子活力随老化时间延长单调下降。老化4天后发芽率下降近50%，至第8天时种子完全丧失活力。种子内部生化成分也发生相应变化（图4B）。具体而言，H₂O₂含量整体呈上升趋势，而活性氧自由基（OFR）水平在老化前期（0-4天）增加。这些变化表明氧化应激随老化进程持续加剧。

³结论

本研究通过整合多模态高光谱成像与关键生化指标，开发了一种新颖、可解释且无损的玉米种子活力评估框架。提出的GHIF策略有效融合了VisNIR-HSI和Fluo-HSI的互补优势，生成了信息更丰富、更全面的光谱表征。通过对胚部测得的八种生化成分进行相关性分析，验证过氧化氢酶（CAT）活性和丙二醛（MDA）含量作为与种子活力高度相关的关键指标，并证明其可通过光谱数据准确预测。基于这些指标构建的双阈值判别模型实现了90%的分类准确率，与直接光谱模型相当，但提供了更强的可解释性。该研究为种子质量无损检测提供了兼具可靠性、效率与生物学机理透明度的解决方案。