傳統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、無法獲取多維數據（如生化成分、三維形態）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，導致數據不連續且難以規模化。此外，基因測序技術的快速發展（如全基因組關聯分析GWAS）遠超表型數據的獲取能力，形成“基因型-表型數據鴻溝”，限制了作物育種的精準性。高光譜成像（400-2400nm）技術的成熟，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（株高、分蘗結構）參數成為可能。例如，高光譜技術可檢測煙草花葉病毒感染48小時內的光譜特征變化，準確率達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（如PlantScreen、PhenoAIxpert HT）通過自動化傳送、多模態成像（可見光、高光譜、熒光等）實現單日處理數百至數千株樣本，數據采集速度提升數十倍。

·支持抗逆育種與脅迫響應研究

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（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，輔助節水抗旱稻品種開發。

精準管理：實時監測植物營養狀態（氮磷含量）與生長動態，指導按需施肥灌溉。如近紅外成像結合自動澆灌系統，可優化水肥利用率。

·優化栽培管理與智慧農業

高通量表型數據與基因組數據的整合，可解析基因功能及調控網絡。例如，泰國學者利用高光譜數據關聯水稻含磷性狀的SNP位點，篩選出高效磷利用基因型。

·推動植物科學基礎研究

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

農業智能化：通過表型大數據優化設施農業管理，例如3D成像指導株型調控，提升溫室作物產量。

應用方案

可采用VIX-N220推掃式高光譜相機進行檢測，其參數如下：

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

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熒光特征。

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。

番茄營養狀態評估：基于RGB和多光譜圖像預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農業生產中的資源高效利用和環境保護。通過精準施肥、灌溉等管理措施，減少化肥和水資源的浪費，降低農業面源污染，促進農業的可持續發展。同時，為設施農業、精準農業等現代農業模式的發展提供技術支撐，提高農業生產的經濟效益和生態效益。

審核編輯 黃宇