不結球白菜生長發育過程中表型變化AgriPheno訂閱(yue)號專(zhuan)注于(yu)持續更新植物生(sheng)理(li)生(sheng)態、植物表(biao)型組(zu)學和基因組(zu)學、基因分型、智能(neng)化(hua)育種及應用(yong)、激(ji)光雷達探測(ce)技術及數(shu)據分析等領域(yu)，國(guo)內(nei)外最新資訊、戰略與政(zheng)策(ce)導讀。本文節(jie)選了2020年4月-2020年6月推送的(de)代(dai)表(biao)性文章，以(yi)供大家參(can)閱(yue)。
植物逆(ni)境研究
?
本文進行了(le)基于3D圖像的植物表型分析對干旱脅迫下葉片角(jiao)度響應(ying)的系統表征(zheng)研究。
?
本(ben)研究(jiu)使用VIS-NIR（400-1000nm）和SWIR（100-2500nm）兩個波段的高光譜成像系(xi)統，結合(he)化學計量工(gong)具，對(dui)甜(tian)椒的冷害進行早期(qi)檢測。
?
本文(wen)利用(yong)多光譜傳感器對接(jie)種灰霉菌(jun)和模擬接(jie)種的(de)(de)離(li)體番茄葉(xie)片進行(xing)時程實驗，記錄(lu)了綠、藍、紅(hong)、近紅(hong)外（NIR，840 nm）、紅(hong)邊（RE，720 nm）等譜帶的(de)(de)光譜反(fan)射率，目的(de)(de)是評(ping)估多光譜成(cheng)像技術能否比視覺檢測更早地識別番茄葉(xie)片灰霉病。
植物根系研(yan)究
?
本研究(jiu)利(li)用(yong)X射線CT技(ji)術開發了(le)水稻根系(xi)構型三維可視化的高通量處理流(liu)程。
?
Shovelomics技術是一種簡單、廉(lian)價的作物(wu)田間高(gao)通量根系表型研(yan)究方法，可用于(yu)評價根系系統(tong)及其對環境變(bian)化的響(xiang)應。
?
本文認(ren)為菌(jun)根真菌(jun)通常(chang)是(shi)決定植物種(zhong)(zhong)群(qun)和(he)群(qun)落動態的(de)關鍵因(yin)子(zi)。菌(jun)根真菌(jun)對(dui)植物種(zhong)(zhong)群(qun)和(he)群(qun)落生(sheng)物學有很強的(de)影(ying)響，菌(jun)根類(lei)型對(dui)種(zhong)(zhong)子(zi)散布、幼苗建立、土壤(rang)生(sheng)態位分化、種(zhong)(zhong)間和(he)種(zhong)(zhong)內(nei)競爭以及植物多樣性都有影(ying)響。
?
本文測量了表層(ceng)土(tu)壤（0-10 cm）和(he)(he)亞表層(ceng)土(tu)壤（20-30 cm）前五級細(xi)根各(ge)根序級的生物量、解剖(pou)結構(gou)、形態、化(hua)(hua)學和(he)(he)生理功(gong)能(neng)屬(shu)性，以期揭(jie)示上述功(gong)能(neng)屬(shu)性和(he)(he)生物量分配對與土(tu)層(ceng)深度(du)增加(jia)相關的資源可(ke)利(li)用性變(bian)化(hua)(hua)的響應。
植(zhi)物(wu)表型(xing)研(yan)究方(fang)法/方(fang)案
?
本文(wen)介紹了一種(zhong)(zhong)計算機視覺工具——DiSCount，用于標準玻璃纖(xian)維過濾器中的(de)獨(du)角金種(zhong)(zhong)子總數(shu)和萌(meng)發種(zhong)(zhong)子數(shu)的(de)自動量化。
?
本文(wen)提出了(le)一個(ge)多任務植物表(biao)型(xing)(xing)深度學習(xi)模型(xing)(xing)，能(neng)夠(gou)從植物圖像(xiang)中(zhong)同時提取不同的表(biao)型(xing)(xing)特征(zheng)。
?
本(ben)文通過高通量(liang)植(zhi)物表(biao)型平臺進行了耐旱和(he)干旱敏感(gan)水稻基因型的評估。
?
本(ben)文開發了(le)由圖像采集和(he)分(fen)析軟件(jian)phenoSEED支持(chi)的(de)便攜(xie)式表型分(fen)析系統BELT，可以輕松、快速(su)地對種子(zi)的(de)視覺信息(xi)進行評估。
?
本文介紹了一(yi)種直(zhi)接(jie)進行生理(li)表型(xing)分(fen)析(xi)的無損研(yan)究(jiu)平臺，并利(li)用該平臺研(yan)究(jiu)了干旱(han)處理(li)后水稻(dao)相關(guan)生理(li)性狀的變化。
?
本文結合(he)目前國(guo)際上基于作(zuo)物表型(xing)信息的(de)(de)變量施肥(fei)技術(shu)的(de)(de)研究(jiu)(jiu)進(jin)(jin)展，對我(wo)國(guo)目前正(zheng)在進(jin)(jin)行(xing)的(de)(de)變量施肥(fei)技術(shu)的(de)(de)研究(jiu)(jiu)進(jin)(jin)行(xing)了綜述。
光譜技術
?
本文對基于無(wu)人機RGB圖像和多光(guang)譜圖像的能(neng)源甘蔗產量(liang)和總(zong)纖維素含量(liang)預(yu)測進行了評估。
?
本項研究中在(zai)兩個(ge)不(bu)同物(wu)候期（夏(xia)季(ji)(ji)和冬季(ji)(ji)），利(li)用Sentinel-2A衛星圖像(xiang)評估了(le)正在(zai)衰(shuai)退的稀疏(shu)松(song)林(lin)針葉葉綠素的含量。
?
本(ben)文使用無人機(ji)(ji)平臺結合三種(zhong)不同的傳感器(qi)（熱成像相機(ji)(ji)WIRIS、高(gao)光譜(pu)相機(ji)(ji)機(ji)(ji)和激(ji)(ji)光雷(lei)達）對藜麥鹽脅迫的潛力進行了研究，分析了植被指(zhi)數(shu)、冠層(ceng)溫(wen)度、激(ji)(ji)光雷(lei)達測量的株高(gao)與鹽分處理、氣孔(kong)導度、實(shi)際株高(gao)等地(di)面測量參數(shu)的關系。
?
本研究使(shi)用近紅外和可(ke)見光成像系(xi)統，在不同(tong)水分脅迫處理下，利用支持向(xiang)量機的(de)有(you)監督圖(tu)像分類方法分離出小(xiao)麥(mai)的(de)四(si)個不同(tong)組分，開發歸一化(hua)照光陰影指數(shu)，以表征(zheng)在水分脅迫條(tiao)件下不同(tong)生(sheng)長(chang)階段(duan)生(sheng)長(chang)的(de)小(xiao)麥(mai)作(zuo)物(wu)的(de)狀況。
新觀點/新技術(shu)
?
本文從研究(jiu)（科學論文）、創新（研究(jiu)項(xiang)目）和市場（商業產品）的角度對智慧農業技(ji)術進行了全面的(de)(de)評(ping)估(gu)和比較，以更好地理解智慧(hui)農業技(ji)術的(de)(de)演(yan)變(bian)，以及(ji)這種演(yan)變(bian)如何影響采用意愿和相關經濟(ji)、環境和勞動力方(fang)面的(de)(de)因素。
?
本(ben)研究的(de)目的(de)是確定(ding)一種(zhong)(zhong)快速(su)而(er)敏感的(de)方法，通過加速(su)老(lao)化來評(ping)估世(shi)界(jie)范(fan)圍內(nei)分布的(de)入(ru)(ru)(ru)侵(qin)植物莫邪菊的(de)種(zhong)(zhong)子(zi)壽命和(he)活力，為生物多樣性管(guan)理者評(ping)估入(ru)(ru)(ru)侵(qin)物種(zhong)(zhong)入(ru)(ru)(ru)侵(qin)潛力和(he)制定(ding)有(you)效的(de)根除計劃提(ti)供工具。
?
本研究的主要目的是對小扁豆野(ye)生種進行評價(jia)與鑒定。
?
本(ben)文提出了一種利用封閉生長室和水(shui)培技術制備13C和15N全局均勻(yun)標(biao)記植物(wu)的方法(fa)。
?
本文開發了一個(ge)快速(su)、準(zhun)確的(de)小麥(mai)X射線計算機斷層掃描分析方(fang)法，通過對(dui)種子(zi)和穗部形態的(de)詳細分析來(lai)評(ping)估(gu)不(bu)同脅迫條(tiao)件下不(bu)同品(pin)種小麥(mai)種子(zi)的(de)性狀。
植物(wu)生理生態(tai)研究(jiu)
?
本(ben)文通過多重葉綠素熒光技術(shu)和Western blot分(fen)析，研究了(le)大葉藻PSI環式電子傳遞對(dui)高光輻照的響(xiang)應。
?
在光(guang)合作用研(yan)(yan)究(jiu)中，原(yuan)位活體(ti)光(guang)譜分析技術是研(yan)(yan)究(jiu)電子傳遞的實用工具(ju)。本(ben)文利用DUAL-KLAS-NIR四通道(dao)光(guang)譜儀評估了(le)植物(wu)葉片和藍藻懸(xuan)浮液中P700、質體(ti)藍蛋白(Pcy)和鐵氧還蛋白(Fd)的氧化還原(yuan)狀態和數(shu)量。
?
本文創新性的結合(he)了高光譜成像、共聚焦(jiao)激光掃(sao)描顯微鏡和基于納米顆粒(li)的氧成像技(ji)術(shu)，展示了廣泛分(fen)布(bu)于（亞）熱帶海岸線的天然海灘(tan)巖生(sheng)物(wu)膜中的石內含Chl f藍藻在大量近紅外驅動下的產氧光合(he)作用。
?
本文通過對(dui)番(fan)茄葉片(pian)光合作用相關光譜(pu)的綜合分析(xi)，揭(jie)示土壤鹽分誘導番(fan)茄葉片(pian)抵(di)抗(kang)干旱脅迫的光合機制(zhi)。
人工智能(neng)/機器學習
?
本文提出了一種基于計算(suan)機視覺的麥穗識(shi)別(bie)與計數方法。
?
本文介(jie)紹了一個包含(han)11種帶注釋的(de)薔薇(wei)植物3D模(mo)型(xing)的(de)數據集(ji)——ROSE-X，用于訓練和評估(gu)器官分(fen)割方法(fa)。
其他
?
對攝(she)(she)影(ying)感興(xing)趣嗎？對植(zhi)物(wu)表(biao)(biao)型感興(xing)趣嗎？對植(zhi)物(wu)表(biao)(biao)型攝(she)(she)影(ying)感興(xing)趣嗎？展示攝(she)(she)影(ying)才華的機會到了！由(you)LemnaTec贊助的EMPHASIS植(zhi)物(wu)表(biao)(biao)型攝(she)(she)影(ying)大賽開賽，所有入圍的照片(pian)將(jiang)由(you)EMPHASIS及其合(he)作伙伴出版，并在各種(zhong)場(chang)合(he)展出。
?
本文(wen)實(shi)證論證了專家(jia)和公眾對于將基(ji)因編輯應用于農作物的態度，以及對其他基(ji)因修(xiu)飾(shi)和常規育種(zhong)技術的態度。
?
本文綜述了乙(yi)(yi)烯檢(jian)測技術和乙(yi)(yi)烯調(diao)節策略，介紹了乙(yi)(yi)烯對(dui)果實品質和貯藏期的(de)影響以及現有(you)的(de)乙(yi)(yi)烯檢(jian)測和監測技術，如氣(qi)相色(se)譜法(fa)、電(dian)化學(xue)法(fa)、光(guang)(guang)學(xue)法(fa)、化學(xue)法(fa)等，特別是基于比色(se)法(fa)、發光(guang)(guang)法(fa)、金屬有(you)機(ji)框架(jia)、有(you)機(ji)場效應晶體管(guan)和表(biao)面(mian)增強拉曼(man)光(guang)(guang)譜等的(de)新方(fang)法(fa)。
?
提起光合作(zuo)用測量儀(yi)器(qi)，可能很多人都(dou)會搶答，這個(ge)我知(zhi)(zhi)道，光合儀(yi)和熒光儀(yi)嘛！關于(yu)光合作(zuo)用測量儀(yi)器(qi)，您必須知(zhi)(zhi)道的使用要(yao)點。
感謝各位老師(shi)、同學的關注(zhu)、推薦與積(ji)極轉發，Agripheno將不忘初心，堅(jian)持(chi)(chi)把國(guo)內外(wai)最新(xin)資(zi)訊、戰略與政策導讀分享給大家，以支(zhi)持(chi)(chi)到大家的(de)研(yan)究(jiu)工作。作為開放公(gong)眾平臺，我們歡(huan)迎大家撰寫各自已(yi)發(fa)表文(wen)章的(de)介紹投稿，分享最新(xin)研(yan)究(jiu)成(cheng)果(guo)。此外(wai)，如您有最新(xin)的(de)業(ye)內信息需要推送，我們也樂意(yi)效(xiao)勞。