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基于RGB和NIR成像的葡萄干旱表型研究

瀏覽次數:4913 發布日期:2019-7-18  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
 ​如今,表征生物和非生物脅迫的研究正在快速增長,表型研究方案的標準化正成為一個挑戰。在這種情況下,對生理特征和表型特征進行平行測量是非常可取的,特別是在干旱脅迫下。
 
本文中近期,在發表于《Scientia Horticulturae》題為“Drought phenotyping in Vitis vinifera using RGB and NIR imaging”的文章中,Briglia N等探討了干旱脅迫下葡萄的生理形態特征是否可以通過非破壞性的RGB和NIR圖像分析技術來確定,以實現可負擔得起的表型分析。本研究是在歐洲植物表型網絡(EPPN)的一個研究中心進行的,EPPN也旨在促進表型方案的標準化。四組20株盆栽葡萄進行不同的灌溉處理,設置每日耗水梯度為100%(對照)、75%(IRR75%)、50%(IRR50%)和25%(IRR25%)。在干旱條件下,同時采集了葉片氣體交換量、葉片水勢、光系統II效率(Fv/Fm)、RGB和NIR數據。基于不同干旱水平下葡萄的RGB圖像建立了植物冠層面積估算模型(R2=0.78),并用該模型估算的葉面積計算單位葉面積耗水量。
 
本研究使用的植物表型平臺(LemnaTec 3D Scanalyzer phenotyping platform
 
研究結果表明,葉片水勢與可見光譜深綠色等級(R2=0.71)存在相關性,NIR和可見光譜深綠色等級隨干旱程度的增加而減少,而可見光譜黃色等級隨干旱程度的增加而增加。
 
葉片蒸騰量(A)、凈光合速率(B)、氣孔導度(C)、Fv/Fm(D)與莖水勢之間的相關性
可見光譜各顏色等級與莖水勢的相關性(A棕色,B綠色,C黃色,D深綠色)
NIR與莖水勢的相關性
 
Briglia N等的研究證明了基于RGB和NIR圖像識別葡萄水分脅迫的潛力,有助于全球表型研究方案的標準化,也有助于高通量表型研究領域精準灌溉工具的開發。
 
全文閱讀
Briglia N, Montanaro G, Petrozza A, et al. Drought phenotyping in Vitis vinifera using RGB and NIR imaging. Scientia Horticulturae, 2019, 256: 108555. 
發布者:上海澤泉科技股份有限公司
聯系電話:021-32555118
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