作物适应气候和环境变化的生物特征表现出某些修改。例如,植物生长在沙漠展览抗旱性。然而,有时,植物育种是必要的,以确保最佳的作物产量、压力反应和水的利用率。然后使用高通量表现型工具所需的成本效益和快速筛选的生物特征。然而,这样的监控变得费力、耗时。它也可以导致主观解释和农作物的破坏。在美国一个研究小组最近试图克服这种限制使用快速高光谱遥感。
克里斯托弗·屈服强度从植物科学系的黄,加州大学戴维斯,“我们评估生理(气孔导度和黎明前和中午叶水势)和地面,tower-based高光谱遥感(400 - 2400和400 - 900 nm)分别测量评估干旱响应在12个菜豆和4 tepary豆基因型在3场活动(1 predrought和2 post-drought)。”
研究小组利用高光谱成像技术的帮助下手持设备和tower-based设备。豆种植灌溉或离开干旱分别模拟正常和干旱。的帮助下收集到的数据进行偏最小二乘回归(PLSR)。
PLSR模型能够专门检查两个共同的生理特征和tepary bean-stomatal电导和叶水势(LWP)。气孔导度和LWP都是植物水分状况和指标通常用于评估耐旱。
研究小组还部署无人驾驶飞行器(无人机)进一步促进远程测量。比较被用来评估地面和tower-based方法的有效性。例如,研究小组注意到地面的方法通常比执行tower-based三traits-stomatal电导的方法,黎明前的LWP LWP中午。研究人员然后使用热图clustering-primarily用来强调干旱响应描述干旱响应表型。
高光谱数据是能够成功地预测bean特征进行调查。此外,地面之间有良好的协议和生理测量,从而验证技术。据研究人员介绍,这种新的remote-sensing-based现代农业技术还可以用于预测作物特征完全润湿和干旱地区。
“这项研究显示高分辨率高光谱遥感预测植物的应用特点和表型出现干旱响应在基因型植被监测和繁殖人口筛查”,特洛伊s Magney总结说,他是在同一个部门助理教授。
