FluorCam叶绿素荧光成像技术

红外热成像技术

高光谱成像技术

PlantScreen植物高通量表型成像分析技术

北京易科泰生态技术有限公司

FluorCam叶绿素荧光成像技术方案

作物产量的提高需要同步化综合评估作物形态性状和生理性状，高通量定量化作物生理状态测量分析技术尤为重要，而叶绿素荧光成像技术是监测作物生理性状表型的最适合的技术

——引自IPK Henning Tschiersch、Thomas Altmann等：Establishment of integrated protocols for automated high throughput kinetic chlorophyll fluorescence analyses. Plant Methods, 2017.

PSI公司首席科学家Nedbal教授与公司总裁Trtilek博士等首次将PAM叶绿素荧光技术与CCD技术结合在一起，研制成功了FluorCam叶绿素荧光成像技术（Nedbal等，2000），并于1997年为美国华盛顿大学提供了第一台商业FluorCam系统。FluorCam叶绿素荧光成像技术成为上世纪90年代叶绿素荧光技术的重要突破，使科学家们对光合作用与叶绿素荧光的研究一下子进入二维世界和显微世界（Kupper等，2000；Sumava，2000），并成为高通量测量分析植物生理性状表型的有力工具。目前FluorCam叶绿素荧光成像技术已成为世界上最权威、使用最广、种类最全面、发表论文最多的植物生理生态与表型分析研究仪器。易科泰生态技术公司从2007年代理PSI公司中国市场以来，先后安装调试了FluorCam便携式叶绿素荧光成像仪、FluorCam便携式Chl/GFP荧光成像仪、FluorCam封闭式叶绿素荧光成像系统、FluorCam Chl/GFP封闭式荧光成像系统、FluorCam标准版开放式叶绿素荧光成像系统、FluorCam开放式大型版叶绿素荧光成像系统、FluorCam开放式多光谱荧光成像系统、FKM多光谱荧光动态显微成像系统、FluorCam移动式大型版叶绿素荧光成像系统等，并在Ecolab实验室装备了2台便携式叶绿素荧光成像仪、1台封闭式荧光成像系统、1台开放式叶绿素荧光成像系统及其它PAM调制叶绿素荧光仪。   

       FluorCam叶绿素荧光成像技术主要优势特点：

1)          应用最广、发表论文最多、最权威，是植物表型分析、生物技术、遗传育种等领域的最先进、最重要的研究工具

2)          种类最全面：

a)    成像面积有31.5x41.5mm、13x13cm、20x20cm、35x35cm乃至超大型70x70cm不同规格

b)    有便携式、封闭式、开放式、大型台式、样带扫描式、XYZ三维扫描式、光合连用式、FKM荧光显微成像与光谱分析等不同类型

c)    可应用于实验室、温室及野外（有专用于野外的便携式、移动式等）

 3)          功能最全：

a)          最全面的叶绿素荧光成像Protocols，包括Fv/Fm、Kautsky诱导效应、荧光淬灭、光响应曲线、QA再氧化（适于封闭式）、OJIP快速荧光动力学（适于封闭式）等Protocols

b)          可扩展GFP、YFP等稳态荧光成像

c)          可扩展UV-MCF多光谱荧光成像

d)         可扩展PAR吸收与NDVI成像

e)          可选择Protocols自动运行模式（用于无人值守监测等）

f)           可选配不同智能LED光源及相应滤波器等

 4)          在同等解析度条件下，灵敏度最高，可达50fps@720x560pixels，是分辨率和灵敏度最优的专业叶绿素荧光镜头；可选配其它高分辨率或超高灵敏度镜头

 5)          智能LED、荧光成像镜头等全部有PSI公司自主生产，兼容性、稳定性强，维护成本低（几乎是免维护），性价比最高

 6)          橙红色测量光源比蓝色更深入进到叶肉细胞并被叶绿素吸收，从而测量叶绿素荧光参数更准确稳定（Red photons reach the deeper mesophyll layers than blue ones which are more readily absorbed by chlorophylls closer to the surface——引自Zuzana Benediktyova and Ladislav Nedbal: Imaging of multi-color fluorescence emission from leaf tissues, Photosynth Res, 2009）

 7)          标配为红、兰或红、白双色光化学光，白色可以模拟自然光照，红、兰组合可以实验不同光质组合的光合效率实验研究（参见Hogewoning等，2010，Blue light dose-responses of leaf photosynthesis, morphology, and chemical composition of Cucumis sativus grown under different combinations of red and blue light, Journal of Experimental Botany, 2010），比其它单一激发光源产品有更大的优势

 8)          FluorCam叶绿素荧光专业分析软件（参见《FluorCam叶绿素荧光成像技术及其应用》专辑）

红外热成像技术方案

    植物必须在吸收更多CO2以进行光合作用及降低因蒸腾作用而导致的水分消耗之间保持平衡，而气孔则是这个过程的关键所在，以至于植物气孔及其行为深刻影响着全球CO2和水分通量。鉴于气孔在植物水分利用效率（WUE）乃至水循环、及植物光合作用乃至生产力（农业中表现为作物产量）中扮演的重要角色，植物气孔成为生物技术、遗传育种、基因组学与表型组学、及生态学研究的重要目标。植物对各种环境胁迫因素的响应特别是干旱胁迫、热胁迫等都会引起气孔导度等行为变化，而气孔行为比如关闭或开放程度（气孔导度）的任何变化，都会表现为植物温度的变化，因此，植物叶片、冠层温度的时空变化成为科学家观测研究“诊断”植物生理生态、光合作用、遗传育种、WUE、植物胁迫与抗逆性等的最重要的数据源之一，红外热成像技术则成为最重要的研究工具。

    易科泰生态技术公司提供全球最先进的植     物红外热成像技术方案：

1)    From Ground-based to UAV-based, from a leave to plant canopy to a landscape

2)    高空间分辨率：640x512比特

3)    高温度分辨率：0.03°C

4)    传感器经过校准并具校准证书

 5)  每个像素点都具备多维数据：位置信息、时间信息和温度信息，可将每个像素的数据信息下载到excel表中

 6)  点、线、面可自由选择并显示最高温度、最低温度、平均温度、温度分布

 7)  具备实验室、野外大田地面观测及无人机红外热成像遥感全面解决方案

 8)  可与FluorCam叶绿素荧光成像技术组成集成技术方案，以全面成像测量分析植物光合效 率与气孔导度及WUE的关系，并分析计算植物内源性水分利用效率。

高光谱成像技术方案

    太阳光辐射照射到植物上，一部分被反射回大气中，一部分被吸收进行光合作用，一部分产生热散失。通过FluorCam叶绿素荧光成像技术可以成像测量分析植物吸收太阳能的光合利用效率等，通过红外热成像技术可以成像测量植物热时空分布进而分析气孔导度及水分利用效率等，而利用高光谱技术对植物反射光谱进行成像测量分析，可以得到植物特征光谱反射曲线，分析得出各种植物光谱反射指数如NDVI植被归一化指数（与叶绿素含量相关）、光化学反射指数PRI（可反应光利用效率）、SIPI（用于植物健康监测）、归一化氮指数NDNI、归一化木质素指数NDLI、植被衰减指数PSRI、类胡萝卜素指数CRI、花青素反射指数ARI等等。

易科泰生态技术公司积多年植物科学、农业科学技术研究服务经验，与国际合作伙伴合作，提供植物高光谱技术应用全面解决方案：

1)  基于地面机器人技术与空中无人机遥感技术平台，可以对叶片、冠层、样方或大面积景观高光谱遥感影像分析

2)  手持式、便携式、样带扫描式、无人机遥感等不同技术方案

3)  从多光谱到高光谱，不同光谱范围、不同波段数量、不同分辨率、各种价位方案供选配

4)  可与FluorCam叶绿素荧光成像技术、红外热成像技术等组成技术集成方案，全面进行植物表型成像测量分析

PlantScreen高通量植物表型成像分析技术

    PlantScreen高通量植物表型成像分析平台由国际知名公司PSI公司研制生产，整合了LED植物智能培养、自动化控制系统与机器人技术、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像、激光扫描分析、自动称重与浇灌系统等多项先进技术，以最优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的全方位生理功能与形态结构成像分析，用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别、作物抗性筛选、作物遗传育种及植物生理生态分析研究等。作为全球第一家研制生产植物叶绿素荧光成像系统的厂家，PSI公司在植物表型成像分析领域处于全球的技术前列，大面积叶绿素荧光成像分析功能使PlantScreen成为植物表型分析与功能成像分析的最为先进的仪器设备。

主要技术特点：

1)          From FluorCam to PlantScreen，多样化选配方案满足不同实验研究需求、不同预算要求

2)          台式、样带式、XYZ三维扫描式、传送带式，实验室、温室、野外移动式各种安装使用条件

 3)          模块式结构，灵活配置，可扩展：

a)          智能LED光源及生长箱、温室

b)          智能LED光源光适应室，保障不同光辐射强度的均一光适应或暗适应

c)          不同容量大小、不同安装设计规格的植物自动传送系统

d)         基于机器人技术、不同规格大小的XYZ三维自动扫描系统

e)          FluorCam叶绿素荧光成像技术，35x35cm成像面积或80x80cm成像面积，满足不同大小植物叶绿素荧光成像分析

f)           3D RGB彩色成像分析技术

g)          VNIR或NIR高光谱成像分析，0.8nm光谱分辨率，全面分析植物各种光谱反射指数

h)          NIR近红外成像分析技术，三维成像分析植物水分时空分布

i)            红外热成像分析技术

j)            激光扫描成像分析技术

k)          自动称重与浇灌技术

 4)          无与伦比的FluorCam叶绿素荧光成像技术，是植物生理功能表型组学研究、生物技术、胁迫敏感性与抗性检测分析、光合效率高通量表型分析等最先进也是唯一的选择。在表型分析领域，这一技术在国际上仍然没有其它产品可以替代。其它商业化表型分析系统尽管列出可以有叶绿素荧光成像，但根据非常有限的资料介绍看，勉强可做的是Kautsky诱导效应，然后给出一个近似的参数ΔF/Fm，由于技术不够成熟，至今仍难以找到有影响力的参考文献（用于表型分析）

 5)          PlantScreen采用的是校准的红外热成像传感器，得到的不仅是影像，还有大量数据——实际温度；而且PlantScreen红外热成像有专门的智能LED可控光源（气孔动态与光照关系密切），没有可控光源，成像室内的温度变动噪音会大于植物生理生态变化造成的温度差异；另外，还可以通过RGB“面具”技术，得到边境清晰精准的红外热成像。这些性能特点是其它同类产品所不具备的

 6)          PlantScreen NIR成像采用多滤波器技术，不仅测量水分吸收峰值1450nm，还可进行reference测量如植物对1000nm反射，从而得到高反差水分分布信息。而其它产品近红外成像只有一个滤波器得到1400nm的反射影像，没有reference测量（对照参考测量），得到的数据很大程度上缺乏量化、信噪比非常低

 7)          PSI不仅是FluorCam叶绿素荧光成像技术的研发生产者，应用于PlantScreen的传感器（包括高光谱、近红外、红外热成像等）、智能LED光控技术、FytoScope生长室等都由自己生产，从而保障了产品技术的稳定性、可靠性、兼容性及性能指标和价格的实在性，有效避免了维护费用高、兼容性差、容易出问题、性价比低等缺陷

 8)          PlantScreen所测量的所有数据都是透明的、可以追溯的，而不像其它同类产品只是一个“黑箱”，缺乏原数据的透明性等

 9)          PSI的表型大数据软件功能全面先进，具备强大的分析能力、可视化、数据库等，如对叶片跟踪监测功能（leaf tracking），可以持续跟踪监测叶片的生长、变化等等，这是其它同类产品所不具备的

 10)          PlantScreen不仅可以通过高分辨率RGB镜头 或激光扫描构建3D模型，而且还可以通过投射技术，将与其它传感器所得数据如叶绿素荧光、红外热成像温度数据、近红外数据、高光谱数据等投射在3D模型上一起进行对比分析等，其它同类产品完全不具备，甚至不能创建真正的3D模型

 11)          PSI公司建有植物表型分析研究中心，中心有首席科学家带队的技术团队，并发表多篇学术论文，与中国易科泰生态技术公司有着长达10年的合作，设有技术支持中心和EcoLab实验室，售后服务和技术支持有着充分的保障

上图为RGB二维形态成像分析；下图为不同表型成像分析技术（2D RGB成像、FluorCam叶绿素荧光成像、高光谱成像）同步分析，结果表明，Rfd最为敏感，实验一小时后就可以检测到实验组（干旱胁迫）与对照组的明显差别（左图为RGB彩色成像分析（叶面积），中图为FluorCam叶绿素荧光成像分析（荧光衰减指数），右图为高光谱成像分析（植被归一化指数））

 根窗技术高通量根系表型分析

近期部分参考文献：

1)          Celine Rousseau etc. High throughput quantitative phenotyping of plant resistance using chlorophyll fluorescence image analysis. Plant Methods 2013

2)          Anna Rusaczonek etc. Role of phytochromes A and B in the regulation of cell death and acclamatory responses to UV stress in Arabidopsis thaliana. Journal of Experimental Botany 2015

3)          Celine Rousseau etc. Phenoplant: a web resource for the exploration of large chlorophyll fluorescence image datasets. Plant Methods 2015

4)          Fildas Bourdais etc. Large-scale Phenomics identifies primary and fine-tuning roles for CRKs in responses related to oxidative stress. PLOS Genetics 2015

5)          Katarzyna Mozdzen etc. Effect of drought stress induced by mannitol on physiological parameters of Maize(Zea mays L.) seedlings and plants. Journal of Microbiology, Biotechnology and Food Sciences 2015

6)          Jan F Humplik etc. Automated integrative high-throughput phenotyping of plant shoots: a case study of the cold-tolerance of pea. Plant Methods 2015

7)          Jan F Humplik etc. Automated phenotyping of plant shoots using imaging methods for analysis of plant stress responses – a review. Plant Methods 2015

8)          Maria L. Perez-bueno etc. Multicolor fluorescence imaging as a candidate for disease detection in plant phenotyping. Frontiers in Plant Science 2016.

9)          Mariam Awlia etc. High-throughput non-destructive phenotyping of traits that contribute to salinity tolerance in Arabidopsis thaliana. Frontiers in Plant Science 2016

10)      Tepsuda Rungrat etc. Using phenomic analysis of photosynthetic function for abiotic stress response of gene discovery. BioOne 2016

11)      Matthew Jacobs etc. Photonic multilayer structure of Begonia chloroplasts enhances photosynthetic efficiency. Nature Plants 2016

12)      Carmen M. Ortiz-Bustos etc. Fluorescence imaging in the red and far-red region during growth of Sunflower Plantlets diagnosis of the early infection by the parasite Orobanche Cumana. Frontiers in Plant Science 2016

13)      Henning Tschiersch etc. Establishment of integrated protocols for automated high throughput kinetic chlorophyll fluorescence analyses. Plant Methods 2017.

14)      Joao Serodio etc. A chlorophyll fluorescence-based method for the integrated characterization of the photophysiological response to light stress. Journal of Experimental Botany 2017

15)      Monica Pineda etc. Use of multicolour fluorescence imaging for diagnosis of bacterial and fungal infection on zucchini by implementing machine learning. Functional Plant Biology 2017