棉花是一种重要的全球商品，其经济价值和用途广泛凸显了这一点。面对气候变化，培育适应不同环境条件的抗逆品种变得越来越重要。然而，由于传统的低通量育种方法的效率低下，对于育种计划至关重要的表型分析过程往往被视为一个瓶颈。为了解决这一局限性，本研究利用了高光谱遥感，这是一种很有前途的工具，用来评估40个棉花品种的关键作物性状。本研究结果证明了4种植被指数（VIs）在评价这些品种水分利用效率（WUE）方面的有效性。通过简单比值水分指数（SRWI）和归一化差异水分指数（NDWI）等 VIs 对 WUE 的预测精度较高（高达R²=0.66），与生理相关性状（从R²=0.21到R²=0.42）相比，能够更好地检测品种间的表型变异（P < 0.05），具有较高的重复性和较低的RMSE。这些VIS还显示出与WUE（高达r=0.81）和产量相关性状（高达r=0.63）的高Pearson相关性。根据植被指数（VIs）、水分利用效率（WUE）和纤维品质性状筛选出了优异品种。本研究表明，基于高光谱的近端传感方法有助于快速评估品种对关键性状的反季节表现，并有助于精确的育种决策。

表1  研究中使用的基于高光谱的植被指数(VIs)

图1  所有40个棉花品种的平均高光谱反射率(V1-V40)

表2  40个棉花品种的VIS分析，生理学和产量相关性状

图2  棉花品种高光谱植被指数和基于手持仪器的生理相关性状的重复性

高光谱植被指数：SRWI、NDWI、NDWI-1640、NDWI-2130；生理相关性状：PhiPS2、ETR、Fv/Fm、A、E、WUE；

图3  高光谱植被指数与水分利用效率（WUE）之间的线性回归

(a)NDWI与WUE；(b) SRWI与WUE；(c) NDWI2130与WUE；(d) NDWI1640与WUE；

R²：测定系数；RMSE：均方根误差

图4  生理相关性状与水分利用效率（WUE）之间的线性回归

(a)Fv'/Fm'与WUE；(b) PhiPS2与WUE；(c) ETR与WUE；R²：测定系数；RMSE：均方根误差

图5  植被指数、生理性状和产量相关性状之间的Pearson相关性

图6  对40个棉花品种(V1-V40) ( a )基于高光谱遥感的植被指数、生理和产量相关性状以及( b )纤维品质性状进行主成分分析( PCA )双图

图7  对40个棉花品种（V1-V40）的(a)高光谱植被指标、(b)生理性状、(c)产量、(d)纤维品质相关性状、(e)光合作用、水分利用效率和蒸腾作用进行了比较。

不同颜色的点表示每个性状的平均值，条形表示标准差。