
全球氣候變化引起的預(yù)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(yīng)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(biāo)。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 m×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(yù)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(yù)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(dāng)使用兩臺400-1800 nm相機時,模型的預(yù)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)。
圖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。
圖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SD(E)。
結(jié)果
圖3 性能測試1,Vc,max(A),J1800(B),葉綠素含量和Chl a:b(C),C和N含量(D),以及性能測試2,Pmax和?CO2(E)的平均光譜反射率。
圖4 地塊水平性能測試1中的Vc,max(A),J1800(B),葉綠素含量(C),Chla:b(D),C含量(E),N含量(F)以及性能測試2中的Pmax(G)和?CO2(H)實際觀測的與PLSR回歸預(yù)測的光合參數(shù)的比較(使用單臺VNIR高光譜相機(459-900 nm))。
圖5 地塊水平性能測試1中的Vc,max(A),J1800(B),葉綠素含量(C),Chla:b(D),C含量(E),N含量(F)以及性能測試2中的Pmax(G)和?CO2(H)實際觀測的與PLSR回歸預(yù)測的光合參數(shù)的比較(使用VNIR高光譜相機(459-900nm)和NIR/SWIR(900-1700 nm)相機)。
圖8 不同光譜范圍PLAR模型的變量投影重要性(VIP)分?jǐn)?shù),葉片水平:Vc,max(A),J1800(B),葉綠素含量(C),Chl a:b(D),C含量(E),N含量(F),Pmax(G)和?CO2(H)。地塊水平的相同性狀(I-P)。由于地塊水平?CO2參數(shù)預(yù)測的缺乏,因此未顯示其模型VIP分?jǐn)?shù)。
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