田間條件下的植物表型分析在農(nóng)業(yè)研究中發(fā)揮著重要作用，高效準(zhǔn)確的高通量表型策略使基因型和表型之間的聯(lián)系更加緊密?；跓o人機(jī)的高通量表型平臺(UAV-HTPPs)為高效、高分辨率和低成本的植物性狀近端大規(guī)模檢測提供了新的機(jī)遇。


生長季中1752份不同玉米植被指數(shù)的采集(a)基于無人機(jī)的高通量表型平臺(UAV-htpp)由DJI S900多旋翼無人機(jī)(UAV)和佳能EOS Rebel SL1彩色紅外(CIR)轉(zhuǎn)換相機(jī)組成。(b)玉米自交系平均發(fā)育階段中的五次無人機(jī)飛行。(c)一架無人機(jī)飛越的三幅連續(xù)原始圖像。地面控制點(GCP)由圖片下方的白色×表示。(d)從數(shù)百張原始圖像生成的S自然色、彩色紅外和R歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)正切圖像(e)用于小塊地等級數(shù)據(jù)提取的橫斷面和30 cm緩沖區(qū)示例

本研究的目的是利用從無人機(jī)多光譜影像中提取的時間序列歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)來表征植物在發(fā)育過程中的模式，并對大型玉米群體的NDVI進(jìn)行遺傳解剖。利用UAV-HTPP獲取了1752份不同玉米生長季5個時間點的時間序列NDVI數(shù)據(jù)，為了捕捉這些基于靜態(tài)觀測的動態(tài)信息，使用懲罰樣條(P-樣條)模型來獲得基因型特定的曲線參數(shù)。

使用由靜態(tài)NDVI值和曲線參數(shù)作為表型性狀的全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWAS)檢測到與這些性狀顯著相關(guān)的信息。此外，利用p樣條模型預(yù)估的NDVI值進(jìn)行GWAS分析，揭示了遺傳效應(yīng)的動態(tài)變化，表明基因-環(huán)境相互作用在整個生長季控制NDVI中的作用。


五次無人機(jī)(UAV)飛行中每個種群的歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)的分布圖。DAP，種植后的天數(shù)

結(jié)果顯示了使用基于無人機(jī)的遙感獲取的超高空間分辨率多光譜圖像的實用性，可用于NDVI的遺傳解剖。

來源：The Plant Genome.Genetic dissection of seasonal vegetation index dynamics in maize through aerial based high-throughput phenotyping .Jinyu Wang,Xianran Li,Tingting Guo,Matthew J. Dzievit,Xiaoqing Yu,Peng Liu,Kevin P. Price,Jianming Yu
https://doi.org/10.1002/tpg2.20155