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模塊式植物表型分析技術方案——水稻病害與干旱抗性的無損定量檢測
發布時間： 2019-01-09 點擊次數： 3374次在農業生產實踐中，作物經常會同時面臨生物和非生物脅迫的雙重影響。水稻作為種植面積廣的作物，從而面臨一系列的環境挑戰。在熱帶和亞熱帶地區，水稻面臨的主要非生物脅迫就是干旱脅迫，同時如稻瘟病、白葉枯病等生物脅迫也會嚴重降低水稻的產量。氣候變化模型則預測環境變化將會進一步加重這兩類脅迫的發生頻率與強度。因此，通過快速、無損、的植物表型光學分析技術進行這方面的研究就成為了極其迫切的任務。
捷克科學院變化研究所聯合美國堪薩斯州立大學、水稻研究所等單位開展了這方面的研究。研究者通過FP100手持式葉綠素熒光儀、FluorCam便攜式熒光成像儀和WinePen光譜儀分別測量多種近等基因系水稻在不同脅迫下的葉綠素熒光參數與植被指數。
左圖：感染稻瘟病和白葉枯病的水稻；右圖：實驗中使用的手持式儀器
葉綠素熒光分析表明，光系統II大量子產額Fv/Fm、實際量子產額QY_Lss和穩態葉綠素熒光Ft_Lss都可以有效地分辨稻瘟病和白葉枯病。而在進行干旱脅迫檢測時，QY_Lss則效果不好。
感染稻瘟病水稻葉片的Fv/Fm葉綠素熒光成像圖
通過光譜儀獲得的植被指數則表明稻瘟病和干旱可以通過可見光波段的反射光譜植被指數來檢測，而白葉枯病可以通過近紅外波段相關的反射光譜植被指數來檢測。
研究中使用的植被指數
植被指數
公式
相關性
反射比RR
R550/R675
稻瘟病
反射比RR
R570/R675
稻瘟病
反射比RR
R675/R700
葉綠素a
反射比RR
R672/R550
葉綠素b
反射比RR
R750/R550
總葉綠素
結構反射指數SRI
R750/R700
總葉綠素
歸一化植被指數NDVI
(R755+R664)/(R755-R664)
總葉綠素
反射比RR
(R780-R710)/(R780-R680)
總葉綠素
歸一化光譜指數NDSI
(R550-R410)/(R550+R410)
葉綠素b
光化學反射指數PRI
(R531-R570)/(R531+R570)
光合作用
類胡蘿卜素反射指數CRI700
1/R510-1/R700
總類胡蘿卜素
除了葉綠素熒光技術與反射光譜技術以外，本文獻作者還提到了UV紫外光激發熒光來監測生物脅迫，即UV-MCF多光譜熒光成像技術。這一技術尤其適用于生物脅迫研究，其主要應用有：1. 作物病害早期無損檢測；2. 與FluorCam葉綠素熒光成像技術、Specim高光譜成像技術、紅外熱成像技術聯合運用，研究脅迫尤其是病害對光合系統、植物防御機制與次生代謝、氣孔關閉與葉片溫度的影響。
鱷梨感染白紋羽病的葉綠素熒光、多光譜熒光與熱成像分析。葉綠素熒光成像反映光合系統的受損情況；多光譜熒光成像反映植物防御機制激活過程；熱成像通過溫度變化反映病菌造成的氣孔關閉（Granum E, et al. 2015）。
模塊式植物表型分析技術方案推薦：
- 基礎方案：FP110手持式葉綠素熒光儀+RP410手持式植物反射光譜儀或者廠家定制WinePen
- 進階方案：FluorCam葉綠素熒光成像系統+Specim IQ 手持式高光譜成像儀
- 方案：FluorCam多光譜熒光成像系統+ FX10/FX17 輕便型高光譜成像儀或SisuCHEMA高光譜掃描成像分析系統
參考文獻：
- Šebela1D, et al. 2017. Chlorophyll fluorescence and reflectance-based non-invasive quantification of blast, bacterial blight and drought stresses in rice. Plant and Cell Physiology，59(1):30-43