Plant Phenomics | PREPs：用于高通量田間植物表型分析的開源軟件

精細(xì)農(nóng)業(yè)通過利用信息技術(shù)（IT）來監(jiān)測作物生長狀況，改變了農(nóng)業(yè)。在田間，利用高通量表型技術(shù)能夠快速地、精確地監(jiān)測作物的生長狀態(tài)，這不僅可以促進(jìn)育種，同時(shí)也量化了作物的表型性狀以及生長特性。無人機(jī)等遙感技術(shù)因其低成本和便捷性被廣泛應(yīng)用在高通量植物表型監(jiān)測中，但其獲得的數(shù)據(jù)處理被復(fù)雜的軟件和繁瑣的編程語言影響，這些數(shù)據(jù)處理需要特定的計(jì)算機(jī)配置和特定的語言知識(shí)，這對(duì)于育種者和農(nóng)業(yè)人員高效了解生成的表型特征信息是一種障礙。因此，迫切需要開發(fā)一款便捷高效的高通量植物表型分析工具。

2024年8月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了日本北海道農(nóng)業(yè)研究中心和東京大學(xué)題為PREPs: An Open-Source Software for High-Throughput Field Plant Phenotyping 的研究論文。

本研究介紹了一款名為 PREPs（Precision Plots Analyzer）的開源軟件，它能夠基于 Windows 平臺(tái)進(jìn)行高通量田間植物表型分析，旨在通過正射影像和數(shù)字表面模型（DSM）圖像提取小區(qū)級(jí)別的植物表型特征。PREPs 的主要特點(diǎn)包括：（1）提供圖形用戶界面（GUI），用戶無需編程技能即可操作；（2）能夠處理來自無人機(jī)航拍或多攝像頭系統(tǒng)的圖像；用戶可以通過簡單的鼠標(biāo)操作來定義微小區(qū)、生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)、生成基準(zhǔn)平面等；（3）軟件處理圖像的速度快，每個(gè)圖像集的操作大約需要 2 分鐘。此外，PREPs 軟件還能夠估算作物的高度、覆蓋度和體積指數(shù)等表型特征，并且可以處理不同分辨率的圖像，包括無人機(jī)和多攝像頭系統(tǒng)的圖像（圖1）。

圖1 軟件功能及其概述

該研究又通過3個(gè)實(shí)例來介紹了該軟件主要功能在實(shí)際情況中的應(yīng)用：（1）使用無人機(jī)監(jiān)測甜菜品種的田間生長情況（圖2）。（2）使用無人機(jī)監(jiān)測馬鈴薯品種，觀察品種間的差異。（3）利用拖拉機(jī)上的多攝像頭陣列精確估計(jì)馬鈴薯品種的高度、覆蓋度和體積指數(shù)（圖3）。

圖2 軟件處理甜菜地塊的應(yīng)用

圖3 軟件處理多攝像頭數(shù)據(jù)（馬鈴薯地塊）的應(yīng)用

PREPs的易用性和開源特性使其成為一個(gè)強(qiáng)大的工具，可以幫助植物育種者和農(nóng)藝學(xué)家在不需要復(fù)雜編程技能的情況下提取作物特征。該軟件為田間植物表型分析提供了一個(gè)高效、易用且成本低廉的解決方案，有助于推動(dòng)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和作物育種的發(fā)展。

下載鏈接：
http://cse.naro.affrc.go.jp/aitoh/PREPs/?en

論文鏈接：
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0221

——推薦閱讀——
High-Throughput Phenotyping of Soybean Biomass: Conventional Trait Estimation and Novel Latent Feature Extraction Using UAV Remote Sensing and Deep Learning Models
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0244
Plant Phenomics | 基于無人機(jī)遙感與深度學(xué)習(xí)模型的大豆生物量高通量表型分析：傳統(tǒng)性狀估算與新型潛在特征提取
High-Throughput Yield Prediction of Diallele Crossed Sugar Beet in a Breeding Field Using UAV-Derived Growth Dynamics
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.020‍9
Plant Phenomics | 利用無人機(jī)獲取的生長動(dòng)態(tài)在育種田中對(duì)雙親雜交甜菜進(jìn)行高通量產(chǎn)量預(yù)測

加入作者交流群
掃碼添加小編微信，拉您進(jìn)入《植物表型組學(xué)》作者交流群，群內(nèi)不定期開展作者分享會(huì)、專刊發(fā)布會(huì)等高質(zhì)量活動(dòng)。

添加小編微信，備注姓名+單位+PP，加入作者交流群

About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)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(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)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(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2023影響因子為7.6，位于農(nóng)藝學(xué)一區(qū)（1/125名），植物科學(xué)一區(qū)（13/265名），遙感一區(qū)（6/62名）。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃領(lǐng)軍期刊項(xiàng)目、中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃二期英文梯隊(duì)期刊。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
撰稿：嚴(yán)鑫（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
排版：王平、趙慶澤（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
審核：尹歡、孔敏