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  小麥育種的核心目標(biāo)是“高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、抗逆”。傳統(tǒng)表型鑒定依賴(lài)人工取樣和化學(xué)分析，周期長(zhǎng)、通量低、破壞性強(qiáng)。高光譜成像技術(shù)憑借“圖譜合一”的優(yōu)勢(shì)，正在將傳統(tǒng)“經(jīng)驗(yàn)育種”推向“數(shù)據(jù)育種”與“精準(zhǔn)栽培”，在單籽粒、植株、冠層乃至根系尺度的表型研究中都發(fā)揮了巨大作用，為小麥栽培科學(xué)提供了全新工具。

一、高光譜成像：小麥精準(zhǔn)育種的新引擎

案例1：?jiǎn)巫蚜５鞍赘咄糠诌x——把“高蛋白”挑出來(lái)

  英國(guó)諾丁漢大學(xué)&Campden BRI利用1000–2500nm推掃式高光譜成像技術(shù)對(duì)2100余粒多品種、多年份的小麥單籽粒進(jìn)行蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，蛋白質(zhì)含量在6.2%–19.8%之間分布廣泛，硬麥均值高于軟麥，籽粒間及籽粒內(nèi)均存在顯著差異；創(chuàng)建的預(yù)測(cè)模型性能驗(yàn)證精度R²=0.79、RMSEP=0.94%。研究還直觀(guān)展示了蛋白質(zhì)在小麥籽粒內(nèi)的空間分布，發(fā)現(xiàn)籽粒兩端（尤其胚部）含量較高。該技術(shù)可替代傳統(tǒng)破壞性檢測(cè)，為育種篩選、品質(zhì)分級(jí)及貿(mào)易定級(jí)提供高效、可視化的單粒分析手段。

圖1：所有小麥籽粒的反射光譜曲線(xiàn)圖（左圖）；單個(gè)小麥籽粒雙面的蛋白預(yù)測(cè)反演圖（右圖 a）；低蛋白質(zhì)樣本和高蛋白質(zhì)樣本的小麥籽粒預(yù)測(cè)反演圖（右圖 b）

案例2：氮-水分布動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)——讓“看不見(jiàn)”的營(yíng)養(yǎng)“看得見(jiàn)”

  澳大利亞植物表型組學(xué)中心（Bruning et al.,Frontiers in Plant Science,2019）對(duì)九種土壤養(yǎng)分條件和兩種水處理?xiàng)l件下的四個(gè)基因型盆栽小麥進(jìn)行VNIR-SWIR（400–2500nm）成像，結(jié)合PLSR建立氮-水預(yù)測(cè)模型，驗(yàn)證R²分別達(dá)0.66與0.69，并生成植株氮-水分布圖。生成的“水分/氮素分布圖”可直觀(guān)展示葉基到葉尖的梯度差異，為精準(zhǔn)施肥與灌溉提供空間決策依據(jù)。

圖2：使用PLSR模型預(yù)測(cè)的水(上)和氮(下)回歸圖顯示了所有試驗(yàn)方法的最佳性能（左圖）；澆水(A)和干旱(C)植物的水分含量和低(B)和高(D)氮素土壤的植物氮水平預(yù)測(cè)（右圖）

  在大田栽培階段，通過(guò)無(wú)人機(jī)或田間植物表型系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)診斷氮虧/水缺區(qū)域，實(shí)現(xiàn)差異化施肥與節(jié)水灌溉，氮肥利用率提高10%以上。

案例3：早期條銹病監(jiān)測(cè)——提前3天發(fā)現(xiàn)“隱形病斑”

  西北農(nóng)林科技大學(xué)（Yao et al.,Sensors,2019）利用450–900nm可見(jiàn)-近紅外HSI系統(tǒng)與手持SPAD儀結(jié)合，通過(guò)PCA-BPNN模型成功在小麥條銹病潛育期第6天識(shí)別病斑采集小麥葉片，比肉眼可見(jiàn)癥狀提前3天，模型RPD=3.36。

圖3：不同接種天數(shù)（dpi）后的小麥葉片平均光譜反射率曲線(xiàn)（左圖）；小麥葉片在接種后不同天數(shù)的葉綠素分布情況（右圖）

  該成果可與無(wú)人機(jī)高光譜平臺(tái)結(jié)合，在拔節(jié)-孕穗期完成百畝級(jí)條銹病早期普查，降低噴藥量20%–30%，綠色高效。

案例4：根系研究——根構(gòu)型與理化性狀同步解析

  維也納自然資源與生命科學(xué)大學(xué)（Bodner et al.,2018,Plant Methods）利用近紅外高光譜成像系統(tǒng)掃描1m高根盒，結(jié)合ALS基線(xiàn)校正與模糊聚類(lèi)，實(shí)現(xiàn)了根-土高精度分割（誤差<5%）。同時(shí)建立指數(shù)模型，可準(zhǔn)確追蹤根組織水分與結(jié)構(gòu)碳的消長(zhǎng)（R²=0.96），實(shí)現(xiàn)根分解動(dòng)態(tài)的可視化。該方法為抗旱育種中“深根-保水”表型鑒定提供了新思路。

圖4：通過(guò)決策樹(shù)模型對(duì)根部光譜反射率的徑向分布模式進(jìn)行分類(lèi)，該模型基于從中心到邊緣以0.2毫米為間隔劃分的八個(gè)徑向類(lèi)別（左圖）；根腐截枝28天（a）及101天（b）的高光譜根系識(shí)別效果圖

  從單籽粒到冠層再到根系，高光譜成像技術(shù)已貫穿小麥育種與栽培的全生育期、全器官類(lèi)型。隨著無(wú)人機(jī)/地面機(jī)器人表型平臺(tái)、實(shí)時(shí)在線(xiàn)分析及AI算法的融合，易科泰依托多年光譜成像與表型技術(shù)研發(fā)與集成經(jīng)驗(yàn)，可為科研院所及種業(yè)企業(yè)提供“硬件-軟件-服務(wù)”一站式解決方案，共同推進(jìn)我國(guó)小麥栽培科學(xué)進(jìn)入“高通量-數(shù)字化-智能化”時(shí)代。

二、易科泰解決方案

  1.實(shí)驗(yàn)室級(jí)：①Fluortron^®多功能高光譜成像系統(tǒng)，支持單籽粒、葉片及幼苗期表型成像，可同步測(cè)量反射高光譜及UV-MCF紫外光激發(fā)生物熒光高光譜成像；②PhenoTron^®-PTS植物表型成像系統(tǒng)，集成高光譜成像、葉綠素?zé)晒獬上褚约癟hermo-RGB融合熱成像，從光譜到葉綠素?zé)晒庠俚捷椛錅囟?，全面解析植物表型性狀；③RhizoTron^®植物根系高光譜成像系統(tǒng)，可對(duì)生長(zhǎng)于RhizoBox根盒（帶根窗）的作物根系進(jìn)行表型成像分析，為根系多角度研究提供非接觸、非損傷、數(shù)字化、可視化解決方案。

圖5：從左至右依次為Fluortron®多功能高光譜成像系統(tǒng)、PhenoTron-PTS植物表型成像系統(tǒng)、RhizoTron®植物根系高光譜成像系統(tǒng)

2.溫室級(jí)：①PlantScreen智能表型成像系統(tǒng)：培養(yǎng)與自動(dòng)化表型監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)自動(dòng)分析、遠(yuǎn)程操控、環(huán)境監(jiān)測(cè)、自動(dòng)灌溉、聯(lián)動(dòng)氣候室自動(dòng)傳送等；②PhenoPlot®懸浮軌道式表型成像分析系統(tǒng)，基于懸浮雙軌表型成像掃描平臺(tái)專(zhuān)利技術(shù)，采用STP技術(shù)，可基于溫室結(jié)構(gòu)定制化搭建，懸浮安裝于溫室兩側(cè)，具備高光譜成像、葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像、UV-MCF生物熒光高光譜成像、紅外熱成像、可見(jiàn)光成像等多傳感器成像功能，內(nèi)置高性能主機(jī)，數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)集于一體，有效整合多傳感器表型大數(shù)據(jù)。

圖6：從左至右依次為PlantScreen智能表型成像系統(tǒng)、PhenoPlot®懸浮軌道式表型成像分析系統(tǒng)、三維效果圖

3.田間級(jí)：①易科泰田間智能巡檢機(jī)器人表型分析平臺(tái)，采用易科泰研發(fā)的FluorTronn®葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)（被評(píng)為十大“重大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果”）、多功能高光譜成像技術(shù)、Thermo-RGB成像技術(shù)，可以全自動(dòng)、非損傷、高通量、原位全面采集分析植物形態(tài)、顏色、生理生化、光合生理狀態(tài)、健康狀態(tài)、脅迫與抗性等信息；②Ecodrone^®一體式多源無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)，以無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)為載體，搭載多種傳感器技術(shù)，可快速捕獲大田植物表型信息，指導(dǎo)作物育種栽培、病害檢測(cè)與管理、抗性研究與產(chǎn)量評(píng)估等。

圖7：從左至右依次為易科泰田間智能巡檢機(jī)器人表型分析平臺(tái)、易科泰機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)、Ecodrone®一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)

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