这些照片是用佳能相机拍摄的 。每6小时拍摄一次热胁迫下幼苗的图像杉树种类，每7天拍摄一次干旱胁迫下幼苗的图像 。
对于每棵幼苗，从 8 个角度（每个 45°）拍摄图像 。为了确保分类的鲁棒性，我们在固定位置拍照，以便数据集的所有图像都是从同一角度拍摄的 。
最终收集了干旱胁迫下幼苗的24张图像和热胁迫下幼苗的1776张图像 。根据幼苗的生长状况，对每张图像进行人工评分，以0~1.0为标记，用于损失函数中 。
据此，将干旱胁迫和热胁迫下幼苗的生长状况分为6个时期 。使用分层五折交叉验证方法来评估模型 。
为此，80% 的图像准备用于训练，20% 的图像用于测试 。并使用20%的训练数据作为验证集，防止过拟合问题 。
-<生长状况评估>-
基于-LSTM-att混合模型，通过给出预测分数来评估测试集中图像幼苗的生长状况 。通过分为多个阶段的预测分数成功地评估了幼苗的生长状态 。
-＜讨论＞-
近几十年来，深度学习和图像处理技术的发展为其在植物表型研究中的应用提供了良好的机遇 。
人们提出了许多基于不同深度学习模型的方法，并将其应用于农作物和园艺植物产量预测、疾病检测、生长监测、营养状况诊断等任务 。这些研究证明了深度学习模型在不同植物表型性状的识别、分类和评估中的广泛应用 。
杉木是我国人工林主要用材树种之一，广泛分布于我国南方地区 。在全球气候变暖的背景下，选育抗逆新品种已成为杉木育种者的重要任务 。
本研究的主要目的是提供一种快速、自动化、非侵入性的方法对干旱和高温胁迫下杉木苗木的生长状况进行分类和评价，以减少劳动力和成本，提高效率和准确性 。的育种工作 。
【中国最重要的用材树种之一：杉木抗逆性品种选育】
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