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。基于無人機的高通量表型平臺(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)基于無人機的高通量表型平臺(UAV-htpp)由DJI S900多旋翼無人機(UAV)和佳能EOS Rebel SL1彩色紅外(CIR)轉(zhuǎn)換相機組成。(b)玉米自交系平均發(fā)育階段中的五次無人機飛行。(c)一架無人機飛越的三幅連續(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(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
