以田間選擇為主的“經(jīng)驗(yàn)育種”表型評(píng)價(jià)方法仍然需要耗費(fèi)大量的人力和物力，且效率低。由于植物表型本身的復(fù)雜性以及動(dòng)態(tài)變化的特性，傳統(tǒng)人工測(cè)量誤差大且費(fèi)時(shí)耗力、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，嚴(yán)重限制了優(yōu)良品種的評(píng)估和利用過(guò)程。因此，高效信息采集工具越來(lái)越備受關(guān)注，其中無(wú)人機(jī)采集分析一體化技術(shù)為田間作物品種選育提供了最優(yōu)方法，可實(shí)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)的快速精準(zhǔn)采集和檢測(cè)，從而反映植物健康程度或生理生態(tài)情況。

一、工具/材料

• 無(wú)人機(jī)(搭載可見(jiàn)光、多光譜、高光譜鏡頭均可)

• PhenoAI air分析系統(tǒng)

二、方法/步驟

步驟一：無(wú)人機(jī)飛行進(jìn)行圖像采集

步驟二：利用拼接軟件對(duì)無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行影像處理

步驟三：使用PhenoAI air對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，僅需點(diǎn)擊三步即可（①標(biāo)記小區(qū)②尺度校正③點(diǎn)擊分析）

*分析結(jié)果自動(dòng)彈出(精準(zhǔn)分割各植被的輪廓標(biāo)記圖及數(shù)據(jù)匯總表)

三、結(jié)論:

植被光譜指數(shù)分析可以為品種篩選提供重要標(biāo)準(zhǔn)，本次將以NDVI、mSR、RVI、LCI、OSAVI植被指數(shù)為抗逆的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)PhenoAI air系統(tǒng)分析結(jié)果的圖表可以看出，1號(hào)小區(qū)的NDVI、mSR、RVI、LCI、OSAVI等關(guān)鍵植被指數(shù)均比2號(hào)小區(qū)表現(xiàn)優(yōu)異，結(jié)果表明：1號(hào)小區(qū)品種比2號(hào)小區(qū)品種更抗逆。

本方案可高效助力抗逆選育，減輕育種人員工作負(fù)擔(dān)，加速作物基因挖掘和品種篩選，助力高產(chǎn)優(yōu)良品種的育成。
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