中國水稻研究所稻田生態(tài)與資源利用團(tuán)隊(duì)研究構(gòu)建了新型穗特征定位感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)田間高通量水稻穗計(jì)數(shù)，為高通量表型平臺(tái)的構(gòu)建和大規(guī)模育種篩選場景提供了重要技術(shù)基礎(chǔ)。相關(guān)研究成果在線發(fā)布于《植物表型組學(xué)（Plant Phenomics）》。單位面積穗數(shù)作為水稻產(chǎn)量構(gòu)成的核心農(nóng)藝性狀指標(biāo)，其精準(zhǔn)量化對(duì)作物表型分析和產(chǎn)量預(yù)測具有重要意義。然而，當(dāng)前穗數(shù)識(shí)別方法受限于地物分辨率不足和冠層遮蔽效應(yīng)，難以實(shí)現(xiàn)大田復(fù)雜場景下的高通量精準(zhǔn)計(jì)數(shù)。針對(duì)這一技術(shù)瓶頸，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地構(gòu)建了穗特征定位感知網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)通過優(yōu)化定位損失函數(shù)和重構(gòu)特征提取網(wǎng)絡(luò)，顯著增強(qiáng)了模型對(duì)水稻穗形態(tài)特征的感知能力，有效提升了水稻不同穗型的定位精度。實(shí)驗(yàn)表明，在不同穗型及生育期的水稻冠層穗數(shù)據(jù)集上，網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出卓越的計(jì)數(shù)性能，顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法。研究團(tuán)隊(duì)還通過模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，穗特征定位感知網(wǎng)絡(luò)模型在0.15厘米/像素的分辨率條件下仍展現(xiàn)出優(yōu)異的魯棒性。該研究為無人機(jī)航拍參數(shù)優(yōu)化提供了重要理論依據(jù)，同時(shí)也驗(yàn)證了模型在低分辨率場景下的實(shí)用價(jià)值。