近日， Frontiers in Plant Science刊发了武汉大学遥感信息工程学院方圣辉团队和生命科学学院吴贤婷团队联合发表的题为Identification of High Nitrogen Use Efficiency Phenotype in Rice (Oryza sativa L.) Through Entire Growth Duration by Unmanned Aerial Vehicle Multispectral Imagery的研究论文。文章探讨了利用遥感技术提取水稻氮利用高效表型(High nitrogen use efficiency phenotype)的方法，提出利用遥感技术可以高效准确地提取不同品种水稻的表型信息，并构建了基于无人机多光谱影像的氮利用高效表型提取模型。本研究构建的表型提取模型可以连续、快速、无损地获取水稻全生育期的氮利用高效表型，有助于辅助水稻育种筛选氮利用率(Nitrogen use efficiency)较高的水稻品种。

　　氮肥的过量施用不但增加种植成本，还会对环境造成危害。为了减少氮肥施用，除了在作物栽培方面优化施肥方式外，还需在育种中筛选出氮高效利用品种。然而，如何快速鉴定氮利用高效表型是水稻育种筛选决策长期面临的挑战之一，其原因主要有两个方面，一是氮利用高效的基因资源比较稀缺，二是缺少高效、无损、连续地获取水稻全生育期氮含量的技术手段。为此，本研究探索了利用遥感技术高效提取水稻氮利用高效表型的方法，通过对氮利用高效红莲型杂交稻品种珞优9348(LY9348)的深入研究，提取出了其独特的全生育期氮含量动态变化曲线，经两个不同群体比较分析和模型构建，首次发现了以该动态氮曲线为标准的水稻氮利用高效可量化和跟踪的遥感表型，为氮利用高效表型的量化提供了高通量田间解决方案。

　　具体而言，本研究先通过田间氮肥剂量分析确定了LY9348是一个氮素吸收效率(Nitrogen uptake efficiency, NUpE)和氮素利用效率(Nitrogen utilization efficiency, NUtE)均较高的水稻品种。然后分别从籼稻种质资源中筛选出两个不同的混合群体，这两个群体中均包含LY9348。通过对比不同品种水稻从移栽到成熟的6个关键生育期内的冠层氮含量变化，发现LY9348的氮利用高效表型是一条动态的氮积累曲线，其表现为在营养生长期的氮积累量处于中等水平，而在生殖生长期的氮积累量明显偏高、氮消耗较慢。最后，本研究构建了基于无人机多光谱影像的水稻冠层氮含量提取模型，利用该模型可以高效提取不同品种水稻在全生育期内的冠层氮含量变化曲线，进而筛选出氮高效利用的水稻品种。本研究的结果显示，LY9348的氮高效利用表型可以在不同年份、不同地点和不同遗传资源群体中进行追踪和再鉴定，而利用无人机遥感技术则可以高效准确地提取这一表型信息。

　　图1 本研究使用的技术手段及探测指标

　　图2 珞优9348(LY9348)的氮利用率分析

　　图3 基于无人机遥感技术的氮高效利用表型提取

　　来源：Ting Liang, Bo Duan, Xiaoyun Luo, et al. Identification of High Nitrogen Use Efficiency Phenotype in Rice (Oryza sativa L.) Through Entire Growth Duration by Unmanned Aerial Vehicle Multispectral Imagery [J]. Frontiers in Plant Science, 2021, 12.

　　作者简介：

                      武汉大学杂交水稻国家重点实验室博士研究生梁婷和中国农业科学院油料作物研究所油料作物营养与栽培创新团队助理研究员段博为论文的共同第一作者，论文通讯作者为吴贤婷副研究员。

　               　本文为遥感表型组学杂交水稻精准育种实验室的最新研究成果，实验室由武汉大学生命科学学院与遥感信息工程学院共同组建，希望通过现有优势学科的交叉有效提高生物技术信息化程度、推进植被和农业遥感的精准化进程，并有可能孕育出新的遗传育种科学思路，促进两大优势学科的共同发展。团队成员包括方圣辉教授，朱仁山教授级高级工程师，龚龑教授，彭漪副教授和吴贤婷副研究员等。