Plant Phenomics | 葉片病害壓力在多大程度上影響遙感氮狀況？以條銹病為例研究

在田間生產中，作物同時會受到多種脅迫，包括生物脅迫和非生物脅迫，它們都會導致作物產量和品質的降低，因此了解作物如何應對多重脅迫對于提高作物產量是至關重要的。隨著高通量表型系統(tǒng)的發(fā)展與利用，其為評估作物脅迫提供了新的方法，但是數(shù)據(jù)采集、管理和分析的多樣性帶來了新的挑戰(zhàn)。在此背景下，對作物脅迫的研究是一個突出和持續(xù)的過程，一個特別關注的領域是氮缺乏的檢測。目前對氮狀況的檢測研究都是基于單個脅迫下的研究，但很少研究有涉及到多重脅迫間的相互作用對其檢測的影響，因此需要進一步的研究來應對這些影響。
 

2023年6月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了比利時列日大學題為To what extent does yellow rust infestation affect remotely sensed nitrogen status? 的研究論文。
 

本研究以小麥條銹病為例探討了該病對反射率的測量和氮狀態(tài)評估的影響，首先在為期兩年的施氮試驗中，利用多傳感器遙感平臺采集了小麥的RGB和多光譜圖像，使用的SegVeg方法可以對圖像進行有效的分割。
 

研究結果表明，SegVeg模型結合了EfficientNetB2290和Xgboost模型，可以有效地分割了整個數(shù)據(jù)集，即使在強烈的直射陽光條件下，也能非常準確地分割土壤、綠色元素和受損區(qū)域（圖1）。此外研究發(fā)現(xiàn)病害不僅通過葉片損傷來影響作物反射率（表1），同時通過破壞作物的氮狀況來影響健康區(qū)域的反射率（圖2），將作物健康區(qū)域的NDRE植被指數(shù)和損害比例納入模型可以有效減輕病害對氮狀況遙感監(jiān)測的影響（圖3）。
 

該研究以小麥條銹病為例，融合了多種圖像分析方法，準確分割了數(shù)據(jù)集，同時定量分析了作物病害對遙感氮狀況檢測的影響。強調了進一步研究多重脅迫對作物表型觀測影響的重要性，為其他作物脅迫研究對氮狀況影響提供了新思路。
 

圖1基于SegVeg方法的分割示例
 

圖2主要生長階段處理的NDREgreen值
 

圖3不同生育期NDRE與氮素狀況變量的相關矩陣

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0‍083

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《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2022影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區(qū)。中科院農藝學、植物科學一區(qū)，遙感二區(qū)，生物大類一區(qū)（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
撰稿：嚴鑫（南京農業(yè)大學）
排版：向雪薇（南京農業(yè)大學）
審核：孔敏、王平