傳統(tǒng)植物表型測量依賴人工觀察與手工記錄，存在效率低、主觀性強、無法獲取多維數(shù)據(jù)（如生化成分、三維形態(tài)）等缺陷。例如，葉片氮含量需破壞性取樣檢測，根系表型需挖掘植株，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不連續(xù)且難以規(guī)模化。此外，基因測序技術(shù)的快速發(fā)展（如全基因組關(guān)聯(lián)分析GWAS）遠超表型數(shù)據(jù)的獲取能力，形成“基因型-表型數(shù)據(jù)鴻溝”，限制了作物育種的精準(zhǔn)性。高光譜成像（400-2400nm）技術(shù)的成熟，使得非侵入性獲取植物生化（如葉綠素、氮磷含量）、生理（如蒸騰作用、光合效率）及形態(tài)（株高、分蘗結(jié)構(gòu)）參數(shù)成為可能。例如，高光譜技術(shù)可檢測煙草花葉病毒感染48小時內(nèi)的光譜特征變化，準(zhǔn)確率達90%。

采用高光譜相機做表性研究的意義和作用

·提升植物表型研究的效率與精度

溫室高通量系統(tǒng)（如PlantScreen、PhenoAIxpert HT）通過自動化傳送、多模態(tài)成像（可見光、高光譜、熒光等）實現(xiàn)單日處理數(shù)百至數(shù)千株樣本，數(shù)據(jù)采集速度提升數(shù)十倍。

·支持抗逆育種與脅迫響應(yīng)研究

抗逆性篩選：通過光譜成像捕捉干旱、病蟲害等脅迫下的生理響應(yīng)（如冠層溫度異常、水分分布變化），加速耐逆品種選育。例如，紅外成像可量化葉片蒸騰作用，輔助節(jié)水抗旱稻品種開發(fā)。

精準(zhǔn)管理：實時監(jiān)測植物營養(yǎng)狀態(tài)（氮磷含量）與生長動態(tài)，指導(dǎo)按需施肥灌溉。如近紅外成像結(jié)合自動澆灌系統(tǒng)，可優(yōu)化水肥利用率。

·優(yōu)化栽培管理與智慧農(nóng)業(yè)

高通量表型數(shù)據(jù)與基因組數(shù)據(jù)的整合，可解析基因功能及調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。例如，泰國學(xué)者利用高光譜數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)水稻含磷性狀的SNP位點，篩選出高效磷利用基因型。

·推動植物科學(xué)基礎(chǔ)研究

氣候變化：研究植物對高溫、干旱等極端環(huán)境的適應(yīng)性，為培育氣候智能型作物提供依據(jù)。

農(nóng)業(yè)智能化：通過表型大數(shù)據(jù)優(yōu)化設(shè)施農(nóng)業(yè)管理，例如3D成像指導(dǎo)株型調(diào)控，提升溫室作物產(chǎn)量。

應(yīng)用方案

可采用VIX-N220推掃式高光譜相機進行檢測，其參數(shù)如下：

成像方式：推掃式

波長范圍：400-1000nm

光譜分辨率：(3.5nm@V10)（2.8nm@V10E），逐行掃描

掃描速度：7s/cube 相對孔徑：F/2.8 or F/2.4

通光效率: >50%

雜散光：<0.5%

像素數(shù)(空間×光譜)：1392 ×1040 or 1936×1456

像素尺寸(空間×光譜)：6.6 ×8.8mm

可測參數(shù)：光譜反演指標(biāo)：多種植被指數(shù)NDVI、DVI、GVI、RVI、PVI，LAI、可溶性糖，pH，鈉等礦物質(zhì)等生理指標(biāo)。

典型的研究案例

水稻抗逆性篩選：通過高光譜成像識別耐鹽堿水稻品種的葉綠素?zé)晒馓卣鳌?/p>

小麥白粉病檢測：利用近紅外光譜識別早期病害的葉片反射率異常。

番茄營養(yǎng)狀態(tài)評估：基于RGB和多光譜圖像預(yù)測果實糖分和維生素含量。

高通量植物表型研究有助于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的資源高效利用和環(huán)境保護。通過精準(zhǔn)施肥、灌溉等管理措施，減少化肥和水資源的浪費，降低農(nóng)業(yè)面源污染，促進農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。同時，為設(shè)施農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)模式的發(fā)展提供技術(shù)支撐，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益。

審核編輯 黃宇