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            深圳市中達(dá)瑞和科技有限公司>>技術(shù)文章>>高光譜相機(jī):溫室盆栽高通量植物表型光譜成像研究

            高光譜相機(jī):溫室盆栽高通量植物表型光譜成像研究

            閱讀:229        發(fā)布時(shí)間:2025-4-14

            傳統(tǒng)植物表型測(cè)量依賴人工觀察與手工記錄,存在效率低、主觀性強(qiáng)、無(wú)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(cè),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)?;?。此外,基因測(cè)序技術(shù)的快速發(fā)展(如全基因組關(guān)聯(lián)分析GWAS)遠(yuǎn)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(cè)煙草花葉病毒感染48小時(shí)內(nèi)的光譜特征變化,準(zhǔn)確率達(dá)90%。

            采用高光譜相機(jī)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(guò)自動(dòng)化傳送、多模態(tài)成像(可見光、高光譜、熒光等)實(shí)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(guò)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(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)植物營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)(氮磷含量)與生長(zhǎng)動(dòng)態(tài),指導(dǎo)按需施肥灌溉。如近紅外成像結(jié)合自動(dòng)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(guó)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(diǎn),篩選出高效磷利用基因型。

            ·推動(dòng)植物科學(xué)基礎(chǔ)研究

            氣候變化:研究植物對(duì)高溫、干旱等環(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(guò)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(jī)進(jìn)行檢測(cè),其參數(shù)如下:

            成像方式:推掃式

            波長(zhǎng)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(duì)孔徑:F/2.8 or F/2.4

            通光效率: >50%

            雜散光:<0.5%

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

            像素尺寸(空間×光譜):6.6 ×8.8mm

            可測(cè)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(guò)高光譜成像識(shí)別耐鹽堿水稻品種的葉綠素?zé)晒馓卣鳌?/span>

            小麥白粉病檢測(cè):利用近紅外光譜識(shí)別早期病害的葉片反射率異常。

            番茄營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)評(píng)估:基于RGB和多光譜圖像預(yù)測(cè)果實(shí)糖分和維生素含量。

            高通量植物表型研究有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的資源高效利用和環(huán)境保護(hù)。通過(guò)精準(zhǔn)施肥、灌溉等管理措施,減少化肥和水資源的浪費(fèi),降低農(nóng)業(yè)面源污染,促進(jìn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。同時(shí),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(jì)效益和生態(tài)效益。


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