低溫冷凍脅迫對小麥幼苗生長和最終產(chǎn)量有不利影響，傳統(tǒng)的小麥凍害評價方法是目測，既費(fèi)時又費(fèi)力。因此，迫切需要一種更有效、更準(zhǔn)確的凍害識別方法。本文開發(fā)了一種高通量表型系統(tǒng)，即RGB凍害系統(tǒng)，以有效和高效地量化小麥在田間環(huán)境中的凍害。



該系統(tǒng)能夠在田間條件下使用移動表型艙自動采集、處理和分析小麥圖像，還開發(fā)了一個數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，用于存儲和管理系統(tǒng)中的原始圖像和計算出的表型數(shù)據(jù)。本試驗(yàn)共種植小麥品種128個，施氮 3 種，生物技術(shù)重復(fù) 2 次。在拔苗期采集小麥冠層圖像，對每個小麥樣品提取三個圖像特征，包括ExG、ExR和ExV。我們比較了不同的測試參數(shù)，發(fā)現(xiàn)覆蓋率對凍害的影響更大。


因此，作者根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果初步劃分了4個凍害等級，以評價不同品種小麥在幼苗期的凍害情況。凍害自動表型分析方法為大田作物高通量凍害分析提供了替代解決方案，可用于凍害量化，對小麥優(yōu)良抗凍基因型的篩選具有指導(dǎo)意義。

來源：Plant Methods.A method for obtaining field wheat freezing injury phenotype based on RGB camera and software control.Xiuqing Fu, Yang Bai, Jing Zhou, Hongwen Zhang & Jieyu Xian
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00821-7