作物在生殖期和灌浆期对高温和干旱胁迫高度敏感，在此期间遭受胁迫会导致作物产量显著降低。因此，对于维持作物改良计划中的遗传增益，利用表型分析提高作物对这些非生物胁迫的适应力至关重要。然而，这些胁迫相关性状的传统筛选方法缓慢、费力且费用高昂。而遥感技术为引进低成本、低偏差、高通量的表型分析方法提供了机会，可以捕获大量的遗传多样性，增强作物抗逆性。本文重点介绍了四个对理解作物在生殖期和灌浆期对干旱和热胁迫的反应至关重要的生理特征或过程，包括：i)开花时间，避免作物在花期遭受高温和干旱胁迫;ii)优化光合效率;iii)水溶性碳水化合物的储存和转运;iv)产量和产量构成，以提供季节产量估计。

定量作物中的开花时间(TOF)

优化绿色和衰老动态

本文综述了遥感技术在捕获这些特征方面的最新进展，现有技术的局限性以及为这些特征开发高通量表型方法的未来研究方向。另外本文还指出，对这些复杂特征进行表型化需要传感器的进步，结合机器学习方法的高质量图像以及跨学科科学的努力以促进跨学科的整合。

产量和产量参数的估计

来源：

Nathan T Hein, Ignacio A Ciampitti, S V Krishna Jagadish. Bottlenecks and opportunities in field-based high-throughput phenotyping for heat and drought stress. Journal of Experimental Botany, erab021, https://doi.org/10.1093/jxb/erab021.