RGB-based phenotyping of grapevine leaves reveals stronger cultivar discrimination on the abaxial surface

葡萄叶片具有背腹型解剖结构，其近轴面（上表面）与远轴面（下表面）特征明显不同。尽管形态描述符列表和葡萄品种志文献提供了上下两面特性的信息，但在实际应用中，上表面颜色性状已成为科学研究关注的焦点。本研究介绍了新开发的LeafLaminaMap软件的实际应用以及三色颜色指数在葡萄品种鉴定中的使用。我们旨在比较叶片近轴面与远轴面的比色信息，并探索机器学习模型在分类中的潜力。对来自四个葡萄品种（‘霞多丽’、‘黑比诺’、‘长相思’和‘西拉’）的120个样本，计算了基于RGB的25个颜色指数在叶片两面的五个统计描述符（均值、标准差、对比度、能量和熵）。数据经过多元统计分析和机器学习分类器处理。结果表明，远轴面具有更强的品种特异性颜色特征，支持其适用于品种鉴别。这些发现表明，基于RGB的叶片近轴面和远轴面分析在葡萄品种鉴别方面具有潜力，为经济高效的植物表型分析提供了新视角。