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利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)

日期: 2021-01-15
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利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)


全球氣候變化引起的預計人口增長以及土地和農(nóng)業(yè)資源可利用性的壓力使未來幾十年全球糧食供應的需求增加。提高光合作用能力已成為實現(xiàn)作物增產(chǎn)的目標。目前,測量光合作用的方法是耗時的且具破壞性的,這會減慢鑒定具高光合能力的農(nóng)作物種質(zhì)的研究和育種工作。作者在1分鐘內(nèi)收集樣地(~2?2?m)向陽葉片像素的高光譜反射率以量化光合作用參數(shù)和色素含量。在兩個生長季節(jié)(2017年和2018年)利用田間生長的經(jīng)基因改變了光合途徑的煙草,建立了8個光合參數(shù)和色素性狀的預測模型。利用偏最小二乘法(PLSR)分析可見近紅外(400-900?nm)光譜相機測得的植物反射像素,預測了Rubisco最大羧化速率(Vc,max,R2=0.79)和最大電子傳遞速率(J1800,R2=0.59),最大光飽和光合作用(Pmax,R2=0.54),葉綠素含量(R2=0.87),葉綠素a/b(R2=0.63),碳含量(R2=0.47)和氮含量(R2=0.49)。當使用兩臺400-1800?nm相機時,模型的預測并沒有改善,這表明僅使用一臺VNIR相機就能實現(xiàn)強大,廣泛適用且更具“成本效益”的效果。該分析過程和方法可用于所有作物中,從而提供高通量田間表型篩選,并在田間試驗中提高光合性能。


高光譜圖像收集

建立基于地面的表型平臺(圖1),包括兩個推掃式高光譜相機。第一臺高光譜相機(PIKA II;Resonon)用于采集400 nm到900 nm的光譜輻射(共240個光譜帶)。第二臺高光譜相機(PIKA NIR;Resonon)用于采集900 nm到1800 nm的光譜輻射(共164個光譜帶)。

利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)

1?基于地面的表型平臺,包括兩個高光譜相機和一個RGB相機(A),并在冠層頂部安裝了可移動的白板(B)。


葉片光譜測量

利用ASD?Fieldspec4光譜儀在400 nm至2500 nm范圍內(nèi)原位測量葉片光譜反射率。在可見光和近紅外波段(350-1000 nm),光譜分辨率為3 nm,在短波紅外(1000-2500 nm)波段,為8 nm。


利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)

2?高光譜圖像分析流程示例。圖像以原始數(shù)據(jù)模式采集,表示為RGB圖像(A)。利用K均值聚類算法(B)進行圖像分類,以提取所有陽光照射的葉片的像素,并將數(shù)字原始數(shù)據(jù)(D)轉(zhuǎn)換為反射率(C)。計算所有陽光照射的葉片反射率像素的平均值和SDE)。


結(jié)果

利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)

3?性能測試1,Vc,maxA),J1800B),葉綠素含量和Chl?a:bC,CN含量(D),以及性能測試2,Pmax?CO2E的平均光譜反射率。

利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)

4?地塊水平性能測試1中的Vc,maxA),J1800B),葉綠素含量(C),Chla:bD),C含量(E),N含量(F)以及性能測試2中的PmaxG)和?CO2H實際觀測的與PLSR回歸預測的光合參數(shù)的比較(使用單臺VNIR高光譜相機(459-900?nm))。

利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)

5?地塊水平性能測試1中的Vc,maxA),J1800B),葉綠素含量(C),Chla:bD),C含量(E),N含量(F)以及性能測試2中的PmaxG)和?CO2H實際觀測的與PLSR回歸預測的光合參數(shù)的比較(使用VNIR高光譜相機(459-900nm)和NIR/SWIR900-1700?nm)相機)。

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利用近端高光譜成像快速篩選光合參數(shù)

8?不同光譜范圍PLAR模型的變量投影重要性(VIP)分數(shù),葉片水平:Vc,maxA),J1800B),葉綠素含量(C),Chl?a:bD),C含量(E),N含量(F,PmaxG)和?CO2H。地塊水平的相同性狀(I-P)。由于地塊水平?CO2參數(shù)預測的缺乏,因此未顯示其模型VIP分數(shù)。


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