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高通量表型分析平臺可視化評估大麥病害程度

瀏覽次數(shù):3904 發(fā)布日期:2019-1-3  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負
背景
    表型是新植物栽培品種發(fā)展的瓶頸,該研究引入了一種新的高光譜表型分析系統(tǒng),此系統(tǒng)將冠層測量的高通量與高空間分辨率和可控測量環(huán)境的優(yōu)勢相結(jié)合。此外,測量的大麥生長在大容器(稱為Mini-Plots)中,這使得植物能夠在溫室實驗中形成田間表型,從而不受容器尺寸的影響。
結(jié)果
    在接種白粉病后30天,通過Specim V10E高光譜成像研究了6個大麥品種。憑借高空間分辨率和穩(wěn)定的測量條件,可以通過Simplex Volume Maximization和Support Vector Machines機械組合自動量化白粉病癥狀。在手動評級期間,一旦肉眼可見第一癥狀,就可以立即進行檢測。實現(xiàn)了在實驗過程中每個測量日對所有栽培品種的疾病嚴重程度的準(zhǔn)確評估。此外,還檢測到一個基于壞死癥的抗白粉病品種。
結(jié)論
    高光譜表型分析系統(tǒng)是結(jié)合了基于現(xiàn)場的冠層水平測量系統(tǒng)(高通量、自動化、低手動工作量)和基于實驗室的葉片水平兩者優(yōu)勢的測量系統(tǒng)(高空間分辨率、受控環(huán)境、時間序列測量的穩(wěn)定條件),這樣就可以進行準(zhǔn)確和客觀的疾病嚴重程度評估,而無需經(jīng)過培訓(xùn)的專家評定——他們可以在早期階段進行視覺分級,以及檢測疾病癥狀。因此,它是植物抗性育種很有前途的高效研究工具。
關(guān)鍵詞
Specim高光譜成像,表型分析平臺,溫室,高通量,疾病分級,Simplex Volume Maximization, Support Vector Machine
以下為該項研究的部分圖文結(jié)果展示 
 
圖.1  Klein‑Altendorf校園溫室表型Mini‑Plot設(shè)備,分為溫室內(nèi)部(a)和溫室外部(b),高光譜表型分析系統(tǒng)示意圖見(c)。Mini-Plot設(shè)備的軌道系統(tǒng)與漫射人工光源和幕布相結(jié)合,可在高度受控的環(huán)境條件下實現(xiàn)自動測量。Specim V10E高光譜成像(HSI)傳感器和基于鏡像的掃描儀系統(tǒng)相結(jié)合,可以對整個Mini-Plot進行快速,高分辨率的測量
 
 
圖.2 健康植物組織和白粉病癥狀的光譜特征和豐度圖(平均值為50像素/每個)。光譜特征(左)表示傳感器的光譜測量區(qū)域上的像素的平均反射率。豐度圖(右)顯示了基于具有25個原型的相同像素豐度平均值的表現(xiàn),這些原型是在使用Simplex Volume Maximization轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集期間選擇的。與健康或癥狀組織高度相關(guān)的原型單獨顯示,每個原型都是來自原始高光譜數(shù)據(jù)集的真實光譜特征(原型光譜特征的顏色代表相應(yīng)像素的顏色,這對人眼來說是可見的),Pm代表白粉病(powdery mildew)
 
表1在實驗過程中對每個大麥品種疾病進行的人工評級(2016;  - 表示無癥狀)
 
*根據(jù)德國官方品種名單的評級 
 
圖.3 不同冠層水平上對健康和有癥狀的組織所做的光譜特征圖譜(30個像素的平均值) 
 
圖.4 在實驗過程中不同大麥栽培品種的疾病嚴重程度;谙袼匕俜直裙烙嫾膊乐匦,在Simplex Volume Maximization (SiVM)和遵循監(jiān)督分類Support Vector Machines (SVM)后被歸類為含有白粉病的癥狀 
 
圖.5 實驗過程中(16天、18天、22天、26天)高易感品種Milford 和 Tocada(同樣時間段)在白粉病感染后的空間分布情況,通過pseudo RGB圖像和 Support Vector Machines (SVM)假彩色圖像分級(綠色為健康組織,紅色為白粉病癥狀,藍色為背景)
 
 
圖.6 大麥抗性品種Irina接種2天后健康組織和壞死病變組織對白粉病感染的分級情況,假彩色圖片顯示了Mini-plots中對照組和接種組植物的壞死病變空間分布。另外,圖像中總像素百分比被定義為過敏反應(yīng)的組織以右側(cè)柱狀圖表示,接種組在被定義為壞死病變表達的像素占比上有明顯增加, 
 
以上內(nèi)容摘自研究論文:
Stefan Thomas, Jan Behmann et al. Quantitative assessment of disease severity and rating of barley cultivars based on hyperspectral imaging in a non-invasive, automated phenotyping platform. Plant Methods (2018) 14:45.
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