旗葉夾角是
決定小麥群體大小、群體光能攔截效率以及通風透光性能的關鍵農藝性狀，是小麥株型的重要構成因素之一。旗葉夾角因長期依賴人工測量，導致效率低、精度差、主觀性強，難以滿足大規模精準育種和栽培管理的需求。因此，
低成本、高精度測量小麥旗葉夾角成為當前亟需解決的技術瓶頸。近日，中國科學院遺傳與發育生物學研究所研究員蔣霓團隊提出了成本低廉、實用性強的小麥田間旗葉夾角圖像采集方法，并開發了輕量化的關鍵點檢測模型LeafPoseNet。該模型可自動識別旗葉中心點（Point L）、旗葉與莖的交點（Point J）、莖的中心點（Point S）三個關鍵位置，從而實現旗葉夾角的自動計算。相較于目前主流的關鍵點檢測模型，LeafPoseNet表現出更高的預測精度，其平均絕對誤差（MAE）為1.75°，均方根誤差（RMSE）為2.17°，決定系數（R2）達0.998。因此，LeafPoseNet能精準、穩定地識別各種類型的葉夾角關鍵點位置，體現出良好的魯棒性。同時，LeafPoseNet采用輕量化設計，算力需求低，普通手機可輕松運行，適合在田間大規模、快速測量使用。研究人員通過LeafPoseNet測量小麥自然群體旗葉夾角，并進行全基因組關聯分析，鑒定出10個與旗葉夾角相關的數量性狀位點，展示出其應用于旗葉夾角遺傳解析的潛力。該研究基于LeafPoseNet提取的高質量表型數據，為旗葉夾角性狀遺傳解析提供了可靠的表型基礎，并為理想株型精準表型獲取與分子育種設計提供了重要技術路徑與應用范式。相關研究成果以
LeafPoseNet: a low-cost,high-accuracy method for estimating flag leaf angle in wheat為題，發表在《作物學報》（
The Crop Journal）上。研究工作得到農業農村部、科學技術部、中國科學院的支持。論文鏈接
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基于LeafPoseNet的小麥旗葉夾角表型測量流程
本文鏈接：科研人員開發出基于深度學習的小麥旗葉夾角測量新方法http://www.sq15.cn/show-12-1615-0.html
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