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              模塊式植物表型分析技術(shù)方案——水稻病害與干旱抗性的無(wú)損定量檢測(cè)

              發(fā)布時(shí)間: 2019-01-09  點(diǎn)擊次數(shù): 2930次

                  在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中,作物經(jīng)常會(huì)同時(shí)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(huán)境挑戰(zhàn)。在熱帶和亞熱帶地區(qū),水稻面臨的主要非生物脅迫就是干旱脅迫,同時(shí)如稻瘟病、白葉枯病等生物脅迫也會(huì)嚴(yán)重降低水稻的產(chǎn)量。氣候變化模型則預(yù)測(cè)環(huán)境變化將會(huì)進(jìn)一步加重這兩類脅迫的發(fā)生頻率與強(qiáng)度。因此,通過(guò)快速、無(wú)損、的植物表型光學(xué)分析技術(shù)進(jìn)行這方面的研究就成為了極其迫切的任務(wù)。

                  捷克科學(xué)院變化研究所聯(lián)合美國(guó)堪薩斯州立大學(xué)、水稻研究所等單位開展了這方面的研究。研究者通過(guò)FP100手持式葉綠素?zé)晒鈨x、FluorCam便攜式熒光成像儀和WinePen光譜儀分別測(cè)量多種近等基因系水稻在不同脅迫下的葉綠素?zé)晒鈪?shù)與植被指數(shù)。

               

              左圖:感染稻瘟病和白葉枯病的水稻;右圖:實(shí)驗(yàn)中使用的手持式儀器

                  葉綠素?zé)晒夥治霰砻?,光系統(tǒng)II大量子產(chǎn)額Fv/Fm、實(shí)際量子產(chǎn)額QY_Lss和穩(wěn)態(tài)葉綠素?zé)晒?/span>Ft_Lss都可以有效地分辨稻瘟病和白葉枯病。而在進(jìn)行干旱脅迫檢測(cè)時(shí),QY_Lss則效果不好。

               

              感染稻瘟病水稻葉片的Fv/Fm葉綠素?zé)晒獬上駡D

                  通過(guò)光譜儀獲得的植被指數(shù)則表明稻瘟病和干旱可以通過(guò)可見(jiàn)光波段的反射光譜植被指數(shù)來(lái)檢測(cè),而白葉枯病可以通過(guò)近紅外波段相關(guān)的反射光譜植被指數(shù)來(lái)檢測(cè)。

              研究中使用的植被指數(shù)

              植被指數(shù)

              公式

              相關(guān)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?cè)~綠素

              結(jié)構(gòu)反射指數(shù)SRI

              R750/R700

              總?cè)~綠素

              歸一化植被指數(shù)NDVI

              (R755+R664)/(R755-R664)

              總?cè)~綠素

              反射比RR

              (R780-R710)/(R780-R680)

              總?cè)~綠素

              歸一化光譜指數(shù)NDSI

              (R550-R410)/(R550+R410)

              葉綠素b

              光化學(xué)反射指數(shù)PRI

              (R531-R570)/(R531+R570)

              光合作用

              類胡蘿卜素反射指數(shù)CRI700

              1/R510-1/R700

              總類胡蘿卜素

                  除了葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)與反射光譜技術(shù)以外,本文獻(xiàn)作者還提到了UV紫外光激發(fā)熒光來(lái)監(jiān)測(cè)生物脅迫,即UV-MCF多光譜熒光成像技術(shù)。這一技術(shù)尤其適用于生物脅迫研究,其主要應(yīng)用有:1. 作物病害早期無(wú)損檢測(cè);2. 與FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)、Specim高光譜成像技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)聯(lián)合運(yùn)用,研究脅迫尤其是病害對(duì)光合系統(tǒng)、植物防御機(jī)制與次生代謝、氣孔關(guān)閉與葉片溫度的影響。

               

                  鱷梨感染白紋羽病的葉綠素?zé)晒?、多光譜熒光與熱成像分析。葉綠素?zé)晒獬上穹从彻夂舷到y(tǒng)的受損情況;多光譜熒光成像反映植物防御機(jī)制激活過(guò)程;熱成像通過(guò)溫度變化反映病菌造成的氣孔關(guān)閉(Granum E, et al. 2015)。

               

              模塊式植物表型分析技術(shù)方案推薦:

              1. 基礎(chǔ)方案:FP110手持式葉綠素?zé)晒鈨x+RP410手持式植物反射光譜儀或者廠家定制WinePen
              2.  進(jìn)階方案:FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)+Specim IQ 手持式高光譜成像儀
              3. 方案:FluorCam多光譜熒光成像系統(tǒng)+ FX10/FX17 輕便型高光譜成像儀或SisuCHEMA高光譜掃描成像分析系統(tǒng)

               

              參考文獻(xiàn):

              • 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
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