无人机多光谱成像测定植物叶面积测定

　　高粱育种的遗传改良计划需要评估多个环境内小型育种试验中的适应性状。这些评估过程大部分是利用手动测量或视觉评估的方法，但二者的缺点是耗时并且昂贵，因此限制了试验规模和遗传增益的潜力。此外，这些方法通常局限于对特定性状的估计（例如叶片衰老或开花），并不能捕获作物生长的动态性。特别是在有限的环境中，随着时间的推移，叶面积发展的动态将为作物特定物候阶段的用水和适应缺水过程提供有价值的信息。目前测定植物叶面积指数（LAI）的方法涉及破坏性采样，在育种上并不实用。值得关注的是，无人机（UAV）和近地遥感技术为大小型试验多次评估这些特征提供了新的机会。研究人员通过分析30个（10个基因型，3次重复）小型试点试验，在无人机平台上的窄带多光谱相机可捕获到植被特异性作物指数。通过这些变化，他们能够评估植被指数在大范围植物密度下估计冠层覆盖率和LAI的作用。试验发现在营养生长期（前期）和开花后不久的最大冠层覆盖下，归一化植被指数（NDVI）和植被指数（EVI）与植被单株数、冠层覆盖率、LAI之间存在良好的相关性。与此同时研究人员还分析了时间序列数据的效用，以评估被称为快速（衰老）或慢衰老（保持绿色）类型的高粱基因型的衰老模式。在作物多个基因型大面积以及高时间跨度的测量中，这些方法可以有效地监测叶片绿色面积以及衰老面积动态，并有利于进一步挖掘作物冠层额外特征和潜在作物产量性状。

　　来源：Andries B.Potgieter, BarbaraGeorge-Jaeggli , Scott C. Chapman , Kenneth Laws , Luz A.Suárez Cadavid , Jemima Wixted, James Watson , Mark Eldridge , David R.Jordan and Graeme L.Hammer （2017）Multi-SpectralImaging from an Unmanned Aerial Vehicle Enables the Assessment of Seasonal LeafArea Dynamics of Sorghum Breeding Lines, Front. Plant Sci. doi:10.3389/fpls.2017.01532