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可控环境下柳枝稷植株生长和生物量的高通量表型研究

可控环境下柳枝稷植株生长和生物量的高通量表型研究

  • 分类:学术中心
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2022-08-19 06:10
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【概要描述】柳枝稷(Panicum virgatum L.)是一种重要的天然多年生禾本科植物。柳枝稷生物量组成性状的高通量表型是柳枝稷改良和生产的重要途径。本研究的目的是建立人工测量的柳枝稷性状与图像提取测量之间的相关性。

可控环境下柳枝稷植株生长和生物量的高通量表型研究

【概要描述】柳枝稷(Panicum virgatum L.)是一种重要的天然多年生禾本科植物。柳枝稷生物量组成性状的高通量表型是柳枝稷改良和生产的重要途径。本研究的目的是建立人工测量的柳枝稷性状与图像提取测量之间的相关性。

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  柳枝稷(Panicum virgatum L.)是一种重要的天然多年生禾本科植物。柳枝稷生物量组成性状的高通量表型是柳枝稷改良和生产的重要途径。本研究的目的是建立人工测量的柳枝稷性状与图像提取测量之间的相关性。从不同生长阶段的植物上自动收集红-绿-蓝(RGB)图像,如图1,用于评估它们与手动测量的性状之间的关系。人工测量的柳枝稷性状与图像提取测量结果如图2和3,特征提取方式如图4。株高、分蘖数、冠直径和茎干重均与侧视高度(side-view height,SHT)、侧面凸包 (side convex hull,SCH)、侧面投影面积(side projected area,SPA)、顶部凸包(top convex hull,TCH)和顶部投影面积(top projected area,TPA)显著相关,如图5,对某一性状进行图像预测,包括株高和SHT (R2 = 0.992)、分蘖数和SPA (R2 = 0.86)、冠径和SCH (R2 = 0.72)、地上部干重和SPA (R2 = 0.88)。SCH和SPA均能较好地预测株高(R2 = 0.94)。总体而言,从RGB图像中提取的SHT、SCH和SPA能够较好地预测株高、分蘖数和茎干重。结果表明,基于图像的参数可以用于量化柳枝稷的生长发育。

 

  图1普渡大学Ag校友种子表型设施中的生长室(a)和红-绿-蓝成像装置(b) (in, USA)

 

  图2 人工采集的柳枝稷在控制环境条件下不同生长时期性状箱图。

 

  图3 红-绿-蓝图像提取的柳枝稷生长不同时期测量箱图。

 

  图4 描述提取红-绿-蓝图像特征。侧视图中,绿框的长度是侧视高度(SHT)的估计值,黄色虚线是植物的最大宽度,蓝色多边形的面积是侧面凸包(SCH),红色的植物轮廓是估计的侧面投影面积(SPA)。俯视时,蓝色多边形内的区域为顶部凸包(TCH),红色植物轮廓为估计的侧面投影面积(TPA)。

 

  图5 选择的模型来预测人工收集的性状,使用红-绿-蓝图像提取测量横跨采样时间。RMSE,均方根误差。株高和分蘖数分析N = 97。嫩枝干重N = 31。

  

  来源:Jiang Y, Yang Y. 2022. High-throughput phenotyping for plant growth and biomass yield of switchgrass under a controlled environment. Grass Research 2:4 doi: 10.48130/GR-2022-0004

 

  编辑:王春颖

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