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(jī)械組合自動量化白粉病癥狀。在手動評級期間，一旦肉眼可見癥狀，就可以立即進(jìn)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(yán)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(jìn)行準(zhǔn)確和客觀的疾病嚴(yán)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行的人工評級（2016;  - 表示無癥狀）

*根據(jù)德國品種名單的評級

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(yán)重程度。基于像素百分比估計疾病嚴(yán)重性，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(lán)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(dá)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 c*rs based on hyperspectral imaging in a non-invasive, automated phenotyping platform. Plant Methods (2018) 14:45.

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