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基于RGB和NIR成像的葡萄干旱表型研究——中國(guó)生物器材網(wǎng)

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放大字體  縮小字體    發(fā)布日期:2019-07-23  來(lái)源:儀器信息網(wǎng)  作者:Mr liao  瀏覽次數(shù):298
  如今,表征生物和非生物脅迫的研究正在快速增長(zhǎng),表型研究方案的標(biāo)準(zhǔn)化正成為一個(gè)挑戰(zhàn)。在這種情況下,對(duì)生理特征和表型特征進(jìn)行平行測(cè)量是非常可取的,特別是在干旱脅迫下。   本文中近期,在發(fā)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(tài)特征是否可以通過(guò)非破壞性的RGB和NIR圖像分析技術(shù)來(lái)確定,以實(shí)現(xiàn)可負(fù)擔(dān)得起的表型分析。本研究是在歐洲植物表型網(wǎng)絡(luò)(EPPN)的一個(gè)研究中心進(jìn)行的,EPPN也旨在促進(jìn)表型方案的標(biāo)準(zhǔn)化。四組20株盆栽葡萄進(jìn)行不同的灌溉處理,設(shè)置每日耗水梯度為100%(對(duì)照)、75%(IRR75%)、50%(IRR50%)和25%(IRR25%)。在干旱條件下,同時(shí)采集了葉片氣體交換量、葉片水勢(shì)、光系統(tǒng)II效率(Fv/Fm)、RGB和NIR數(shù)據(jù)?;诓煌珊邓较缕咸训腞GB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(jì)算單位葉面積耗水量。   本研究使用的植物表型平臺(tái)(LemnaTec 3D Scanalyzer phenotyping platform)   研究結(jié)果表明,葉片水勢(shì)與可見光譜深綠色等級(jí)(R2=0.71)存在相關(guān)性,NIR和可見光譜深綠色等級(jí)隨干旱程度的增加而減少,而可見光譜黃色等級(jí)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(dǎo)度(C)、Fv/Fm(D)與莖水勢(shì)之間的相關(guān)性 可見光譜各顏色等級(jí)與莖水勢(shì)的相關(guān)性(A棕色,B綠色,C黃色,D深綠色) NIR與莖水勢(shì)的相關(guān)性   Briglia N等的研究證明了基于RGB和NIR圖像識(shí)別葡萄水分脅迫的潛力,有助于全球表型研究方案的標(biāo)準(zhǔn)化,也有助于高通量表型研究領(lǐng)域精準(zhǔn)灌溉工具的開發(fā)。
  Briglia N, Montanaro G, Petrozza A, et al. Drought phenotyping in Vitis vinifera using RGB and NIR imaging. Scientia Horticulturae, 2019, 256: 108555. 
 
關(guān)鍵詞: 表型 水勢(shì) 干旱 脅迫 研究
 
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