AgriPheno訂閱號(hào)專注于持續(xù)更新植物生理生態(tài)、植物表型組學(xué)和基因組學(xué)、基因分型、智能化育種及應(yīng)用、激光雷達(dá)探測技術(shù)及數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，國內(nèi)外最新資訊、戰(zhàn)略與政策導(dǎo)讀。本文節(jié)選了2020年4月-2020年6月推送的代表性文章，以供大家參閱。

植物逆境研究

? 基于圖像的葡萄抗旱性評(píng)價(jià)

本文進(jìn)行了基于3D圖像的植物表型分析對(duì)干旱脅迫下葉片角度響應(yīng)的系統(tǒng)表征研究。

? 高光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)在甜椒冷害早期檢測中的應(yīng)用

本研究使用VIS-NIR（400-1000nm）和SWIR（100-2500nm）兩個(gè)波段的高光譜成像系統(tǒng)，結(jié)合化學(xué)計(jì)量工具，對(duì)甜椒的冷害進(jìn)行早期檢測。

? 基于多光譜傳感器的葉片灰霉病癥狀前早期檢測

本文利用多光譜傳感器對(duì)接種灰霉菌和模擬接種的離體番茄葉片進(jìn)行時(shí)程實(shí)驗(yàn)，記錄了綠、藍(lán)、紅、近紅外（NIR，840 nm）、紅邊（RE，720 nm）等譜帶的光譜反射率，目的是評(píng)估多光譜成像技術(shù)能否比視覺檢測更早地識(shí)別番茄葉片灰霉病。

植物根系研究

? 基于X射線CT的水稻根系構(gòu)型高通量三維可視化

本研究利用X射線CT技術(shù)開發(fā)了水稻根系構(gòu)型三維可視化的高通量處理流程。

? Shovelomics：田間高通量根系表型研究方法

Shovelomics技術(shù)是一種簡單、廉價(jià)的作物田間高通量根系表型研究方法，可用于評(píng)價(jià)根系系統(tǒng)及其對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)。

? 菌根真菌及其相關(guān)因子對(duì)植物種群和群落生物學(xué)的影響

本文認(rèn)為菌根真菌通常是決定植物種群和群落動(dòng)態(tài)的關(guān)鍵因子。菌根真菌對(duì)植物種群和群落生物學(xué)有很強(qiáng)的影響，菌根類型對(duì)種子散布、幼苗建立、土壤生態(tài)位分化、種間和種內(nèi)競爭以及植物多樣性都有影響。

? 土層深度對(duì)吸收根和運(yùn)輸根功能屬性塑性的影響不同

本文測量了表層土壤（0-10 cm）和亞表層土壤（20-30 cm）前五級(jí)細(xì)根各根序級(jí)的生物量、解剖結(jié)構(gòu)、形態(tài)、化學(xué)和生理功能屬性，以期揭示上述功能屬性和生物量分配對(duì)與土層深度增加相關(guān)的資源可利用性變化的響應(yīng)。

植物表型研究方法/方案

? DiSCount：自動(dòng)定量獨(dú)角金種子萌發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺工具

本文介紹了一種計(jì)算機(jī)視覺工具——DiSCount，用于標(biāo)準(zhǔn)玻璃纖維過濾器中的獨(dú)角金種子總數(shù)和萌發(fā)種子數(shù)的自動(dòng)量化。

? 事半功倍：植物表型研究的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型

本文提出了一個(gè)多任務(wù)植物表型深度學(xué)習(xí)模型，能夠從植物圖像中同時(shí)提取不同的表型特征。

? 不同水稻基因型的圖像表型分析

本文通過高通量植物表型平臺(tái)進(jìn)行了耐旱和干旱敏感水稻基因型的評(píng)估。

? BELT和phenoSEED：便攜式種子表型分析平臺(tái)

本文開發(fā)了由圖像采集和分析軟件phenoSEED支持的便攜式表型分析系統(tǒng)BELT，可以輕松、快速地對(duì)種子的視覺信息進(jìn)行評(píng)估。

? 用于植物環(huán)境動(dòng)態(tài)響應(yīng)實(shí)時(shí)生理篩選的高通量稱重表型分析平臺(tái)

本文介紹了一種直接進(jìn)行生理表型分析的無損研究平臺(tái)，并利用該平臺(tái)研究了干旱處理后水稻相關(guān)生理性狀的變化。

? 基于作物表型信息的實(shí)時(shí)變量施肥技術(shù)研究進(jìn)展

本文結(jié)合目前國際上基于作物表型信息的變量施肥技術(shù)的研究進(jìn)展，對(duì)我國目前正在進(jìn)行的變量施肥技術(shù)的研究進(jìn)行了綜述。

光譜技術(shù)

? 基于無人機(jī)系統(tǒng)的能源甘蔗產(chǎn)量及木質(zhì)纖維素含量預(yù)測

本文對(duì)基于無人機(jī)RGB圖像和多光譜圖像的能源甘蔗產(chǎn)量和總纖維素含量預(yù)測進(jìn)行了評(píng)估。

? 森林衰退背景下基于Sentinel-2A和高光譜成像的針葉林葉綠素含量評(píng)估

本項(xiàng)研究中在兩個(gè)不同物候期（夏季和冬季），利用Sentinel-2A衛(wèi)星圖像評(píng)估了正在衰退的稀疏松林針葉葉綠素的含量。

? 無人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)田土壤鹽分分析中的應(yīng)用

本文使用無人機(jī)平臺(tái)結(jié)合三種不同的傳感器（熱成像相機(jī)WIRIS、高光譜相機(jī)機(jī)和激光雷達(dá)）對(duì)藜麥鹽脅迫的潛力進(jìn)行了研究，分析了植被指數(shù)、冠層溫度、激光雷達(dá)測量的株高與鹽分處理、氣孔導(dǎo)度、實(shí)際株高等地面測量參數(shù)的關(guān)系。

? 利用分類熱成像和可見光成像表征小麥水分脅迫的歸一化照光陰影指數(shù)

本研究使用近紅外和可見光成像系統(tǒng)，在不同水分脅迫處理下，利用支持向量機(jī)的有監(jiān)督圖像分類方法分離出小麥的四個(gè)不同組分，開發(fā)歸一化照光陰影指數(shù)，以表征在水分脅迫條件下不同生長階段生長的小麥作物的狀況。

新觀點(diǎn)/新技術(shù)

? 智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)趨勢：經(jīng)濟(jì)和環(huán)境影響、勞動(dòng)力影響以及采用意愿

本文從研究（科學(xué)論文）、創(chuàng)新（研究項(xiàng)目）和市場（商業(yè)產(chǎn)品）的角度對(duì)智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)行了全面的評(píng)估和比較，以更好地理解智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的演變，以及這種演變?nèi)绾斡绊懖捎靡庠负拖嚓P(guān)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和勞動(dòng)力方面的因素。

? 植物種子壽命快速靈敏的評(píng)估方法：基于加速老化測試

本研究的目的是確定一種快速而敏感的方法，通過加速老化來評(píng)估世界范圍內(nèi)分布的入侵植物莫邪菊的種子壽命和活力，為生物多樣性管理者評(píng)估入侵物種入侵潛力和制定有效的根除計(jì)劃提供工具。

? 提高栽培品種遺傳增益的小扁豆野生種質(zhì)評(píng)價(jià)與鑒定

本研究的主要目的是對(duì)小扁豆野生種進(jìn)行評(píng)價(jià)與鑒定。

? 利用定制生長室制備13C和15N高度富集均勻標(biāo)記的植物

本文提出了一種利用封閉生長室和水培技術(shù)制備13C和15N全局均勻標(biāo)記植物的方法。

? 利用X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描篩選小麥耐旱耐熱性

本文開發(fā)了一個(gè)快速、準(zhǔn)確的小麥X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描分析方法，通過對(duì)種子和穗部形態(tài)的詳細(xì)分析來評(píng)估不同脅迫條件下不同品種小麥種子的性狀。

植物生理生態(tài)研究

? 海洋被子植物Zostera marina的PSI中依賴于NDH高效的環(huán)式電子通路

本文通過多重葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)和Western blot分析，研究了大葉藻PSI環(huán)式電子傳遞對(duì)高光輻照的響應(yīng)。

? 光系統(tǒng)Ⅰ及其類囊體腔內(nèi)電子供體活性測量新方法

在光合作用研究中，原位活體光譜分析技術(shù)是研究電子傳遞的實(shí)用工具。本文利用DUAL-KLAS-NIR四通道光譜儀評(píng)估了植物葉片和藍(lán)藻懸浮液中P700、質(zhì)體藍(lán)蛋白(Pcy)和鐵氧還蛋白(Fd)的氧化還原狀態(tài)和數(shù)量。

? 天然生境中含葉綠素f的藍(lán)藻在大量近紅外輻射驅(qū)動(dòng)下的光合作用

本文創(chuàng)新性的結(jié)合了高光譜成像、共聚焦激光掃描顯微鏡和基于納米顆粒的氧成像技術(shù)，展示了廣泛分布于（亞）熱帶海岸線的天然海灘巖生物膜中的石內(nèi)含Chl f藍(lán)藻在大量近紅外驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)氧光合作用。

? 土壤鹽分誘導(dǎo)番茄對(duì)干旱脅迫交叉耐受的光合響應(yīng)機(jī)制

本文通過對(duì)番茄葉片光合作用相關(guān)光譜的綜合分析，揭示土壤鹽分誘導(dǎo)番茄葉片抵抗干旱脅迫的光合機(jī)制。

人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)

? SpikeSegNet：基于計(jì)算機(jī)視覺的麥穗分割和計(jì)數(shù)深度學(xué)習(xí)方法

本文提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的麥穗識(shí)別與計(jì)數(shù)方法。

? ROSE-X：一個(gè)用于評(píng)價(jià)3D植物器官分割方法的帶注釋數(shù)據(jù)集

本文介紹了一個(gè)包含11種帶注釋的薔薇植物3D模型的數(shù)據(jù)集——ROSE-X，用于訓(xùn)練和評(píng)估器官分割方法。

其他

? EMPHASIS植物表型攝影大賽開賽 靠才華掙裝備的機(jī)會(huì)來了

對(duì)攝影感興趣嗎？對(duì)植物表型感興趣嗎？對(duì)植物表型攝影感興趣嗎？展示攝影才華的機(jī)會(huì)到了！由LemnaTec贊助的EMPHASIS植物表型攝影大賽開賽，所有入圍的照片將由EMPHASIS及其合作伙伴出版，并在各種場合展出。

? 專家和公眾對(duì)基因編輯作物的看法：與科學(xué)知識(shí)有關(guān)的態(tài)度變化

本文實(shí)證論證了專家和公眾對(duì)于將基因編輯應(yīng)用于農(nóng)作物的態(tài)度，以及對(duì)其他基因修飾和常規(guī)育種技術(shù)的態(tài)度。

? 果實(shí)貯藏期延長和成熟度控制中乙烯濃度檢測與調(diào)控的研究進(jìn)展

本文綜述了乙烯檢測技術(shù)和乙烯調(diào)節(jié)策略，介紹了乙烯對(duì)果實(shí)品質(zhì)和貯藏期的影響以及現(xiàn)有的乙烯檢測和監(jiān)測技術(shù)，如氣相色譜法、電化學(xué)法、光學(xué)法、化學(xué)法等，特別是基于比色法、發(fā)光法、金屬有機(jī)框架、有機(jī)場效應(yīng)晶體管和表面增強(qiáng)拉曼光譜等的新方法。

? 關(guān)于光合作用測量儀器，您必須知道的使用要點(diǎn)

提起光合作用測量儀器，可能很多人都會(huì)搶答，這個(gè)我知道，光合儀和熒光儀嘛！關(guān)于光合作用測量儀器，您必須知道的使用要點(diǎn)。

感謝各位老師、同學(xué)的關(guān)注、推薦與積極轉(zhuǎn)發(fā)，Agripheno將不忘初心，堅(jiān)持把國內(nèi)外最新資訊、戰(zhàn)略與政策導(dǎo)讀分享給大家，以支持到大家的研究工作。作為開放公眾平臺(tái)，我們歡迎大家撰寫各自已發(fā)表文章的介紹投稿，分享最新研究成果。此外，如您有最新的業(yè)內(nèi)信息需要推送，我們也樂意效勞。