在植物的根、茎、叶、花、果实、种子六大器官当中，叶片对外界环境的变化响应最快并且可塑性最强，存在于植物的整个生长周期中，因此可以基于叶片表型按照时间序列分析植物不同生长发育阶段中的形态结构和生理生化变化。叶片表型可以从器官、单株、群体等多个尺度上进行研究，通过使用现代成像传感器、图像处理和数据分析技术，能够在植物性状“肉眼看到变化”之前检测到变化，并进行量化分析，对于监测植物生长、评估植物长势、精确管控措施有着重要意义。本文对植物叶片表型信息成像技术及数据处理方法的研究进展进行了总结，从植物叶片的形态、生理和生化特征等方面展开介绍，总结应用在各表型信息获取中的成像技术及数据处理方法的特点，并在此基础上分析了各植物叶片表型研究存在的创新点和不足，最后展望植物叶片表型研究的未来发展方向。

植物叶片形态结构表型信息包括叶面积、叶倾角、叶片数量、叶厚和物候等。叶面积、叶片数量和叶厚可以直观体现出植物的健康状况，并直接影响植物的生物量和产量，特别是对于食用叶的植物来说，这些参数会直接影响其经济价值；叶倾角会决定叶片截获光的比例进而影响植物的光合作用；物候可以直接反映植物对气象和环境变化的响应。这些形态结构表型信息可以从宏观层面反映出植物的生长情况和所受胁迫状态。植物叶片生理生化表型信息包括气孔导度、最大羧化速率（Vcmax）、最大电子传递速率（Jmax）、叶片含水量、叶绿素含量、氮磷钾含量。气孔导度影响叶片与外界环境的气体交换，是植物光合作用、蒸腾作用、呼吸作用等三大生理作用的直接影响因素；Vcmax和Jmax是植物进行光合作用的重要光合参数；叶片含水量、叶绿素含量、氮磷钾含量是植物在生长过程中必不可少的生物成分。植物叶片生理生化表型信息的变化常发生在微观层面且难为肉眼所捕捉，但却是植物生长发育情况的首要指示参数。因此，对植物叶片形态结构和生理生化表型信息进行动态、无损的获取及快速、科学的分析对于植物良种选育和精确作业管理至关重要。

未来，基于成像传感器植物叶片表型技术的发展方向包括：

1、多传感器融合：培育抗旱、抗涝、抗病、抗虫、抗盐、抗碱等胁迫的作物品种，需要多种表型信息的综合利用。多个表型信息的并行测量，可以实现多传感器融合。目前，植物表型研究中所实现的融合大多停留在数据水平，未来的多传感器融合技术需要继续向特征融合和决策融合方向发展。

2、数据处理方法的优化：随着植物表型信息监测系统采集数据的不断丰富，对表型数据的处理需求也将急剧增加，包括图像处理、特征提取和模型构建。今后的研究重点是提高表型数据处理的准确性和效率，以及光和背景变化时的灵活性，通过多学科知识的结合进行表型数据处理的优化。

3、表型监测系统应用标准的统一：现有的一些便携式叶片监测设备，由于叶片间水分和养分分布的差异，导致收集的叶片数量有限。此外，没有统一的开发和应用标准，降低了植物表型监测系统的通用性。因此，有必要详细规定植物表型监测系统的开发和应用技术标准。

4、新型柔性传感器的发展：大多数传统成像传感器的测量精度容易受到成像环境的影响，不利的天气也限制了传统成像传感器在室外的使用。未来，新型柔性传感器应用于叶片表型监测，实现叶片表型信息的柔性和连续获取。例如，可穿戴传感器重量轻、弹性高，可满足长时间连续监测植物叶片性状的需要。

5、多器官、多层次表型研究：叶片表型可以用来评价植物的生长状况，然而，根和茎在植物营养传递、蒸腾和其他过程中起着至关重要的作用，花、果实、种子等器官在植物的特定生长阶段起着决定性的作用。因此，从多器官、多水平的角度研究植物表型，可以更全面、准确地分析植物的生长状况。

6、林木表型研究：与农作物相比，树木具有高度高、叶片多、生长周期长等特点。获得完整、准确的林木叶片表型信息更具挑战性。针叶林物种叶片的形状和特征进一步增加了收集表型信息的难度。对于叶片大而弯曲的树木，测量叶片的角度分布即使不是不可能，也是非常耗时的，仍然是研究瓶颈。

7、准确识别症状相似的胁迫：将图像分析应用于叶片表型的主要问题是，在现场可能发生几种胁迫，包括其病虫害、营养和水问题。由于这些问题通常在多光谱图像中产生类似的效果，因此通常不可能使用单一方法确定其原因，而只能推断出有问题。未来的研究中，可通过收集综合信息来进行研究。

图1 在不同波段区域工作的各种成像传感器与数据处理技术结合，测量多尺度下（器官、个体、群体）的植物叶片表型特征的示意图

图2 现代成像技术在多尺度叶面积测量中的应用

图3 现代成像技术在叶片倾角测量中的应用

图4现代成像技术在植物叶片物候测量中的应用

图5现代成像技术在叶片氮、磷、钾含量测定中的应用