12、高通量植物表型分析技术：成像系统、平台与深度学习应用

高通量植物表型分析技术：成像系统、平台与深度学习应用

1. 成像系统及其局限性与优势

在植物表型分析中，多种成像系统发挥着重要作用，但它们也各自存在一定的局限性。

1.1 荧光成像系统

荧光成像系统在植物表型分析中有其独特价值，但存在两个主要限制。一是需要暗适应参考，即植物在进行准确的荧光测量前需适应黑暗环境，以建立基线荧光水平，从而准确评估不同条件下荧光的变化。二是成像系统与植物冠层的距离至关重要，需靠近植物以捕捉准确的荧光信号，这在处理大型或密集植物群体时颇具挑战。不过，在研究温室或生长室等可控环境中，研究人员可优化设置，减轻这些挑战，深入研究植物对各种胁迫的响应。

1.2 高光谱成像系统

高光谱成像在高通量植物表型分析（HTPP）中面临一些挑战。数据处理和分析复杂，需要先进的计算工具和专业知识，耗时且资源密集。设备购置和维护成本高，限制了预算有限的研究人员使用。环境因素如光照条件和大气干扰会影响图像质量，导致分析不准确。然而，可通过先进的数据处理技术（如机器学习、深度学习算法和数据挖掘）、多领域专家合作、传感器技术和图像处理算法的进步以及设备的定期校准和标准化来克服这些限制，优化其在HTPP中的应用。

1.3 热成像系统

热成像系统在评估植物健康、应激反应和生理活动方面取得了显著进展。它通过捕捉植物发出的红外辐射并转换为温度变化，提供有关植物气孔导度、蒸腾作用和光合作用等活动的信息。热成像具有非侵入性、快速检测的特点，长波红外辐射对室内低温环境下的植物表型分析尤为有利。其优势包括识别植物水分胁迫、检测病虫害、评估植物对环境胁迫的响应以及早期检测植物压力，有助于提高作物产量和优化农业管