农业机械学报

作者：张慧春,周宏平,郑加强,葛玉峰,李杨先

单位：南京林业大学;内布拉斯加大学林肯分校,南京林业大学,南京林业大学,内布拉斯加大学林肯分校,南京林业大学,

关键词：植物表型;表型平台;高通量;光学成像;图像采集;图像分析技术

基金：国家自然科学基金项目（31371963）、江苏省六大人才高峰项目（NY-058）、江苏省青蓝工程项目（苏教201842）、江苏省333工程项目（苏人20186）、福建省林木种苗科技攻关六期项目（20192021）和江苏高校优势学科建设工程项目

近年来，植物基因组得到迅猛发展，但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种、提高产量和抗病虫害能力至关重要。将植物表型平台信息采集平台与分析技术用于解析基因组信息，定量研究与生长、产量和适应生物或非生物胁迫相关的复杂性状，是建立植物生长模型和采集农作物高维、丰富表型数据集的重要途径，能够满足填补基因组信息与植物表型可塑性之间空白的需要。阐述了基于光学成像的植物表型信息采集平台与图像分析技术的研究进展，从室内、田间不同的使用环境出发，根据不同搭载方式，总结分析了各表型平台的功能和特点。最后，分析了目前植物表型信息采集平台与分析技术存在的瓶颈问题，提出了以下建议与展望：开发植物表型信息采集平台的多传感器集成系统；将植物生长环境监测模块融入植物表型信息采集平台中；开发针对林木的表型信息采集平台；对传感器获取的表型数据进行更好的集成与挖掘；采用无损原位根系信息采集技术得到植物地下部分的表型数据；构建表型数据统一开放的标准，进行学科交叉的深度合作。

来源：2020年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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