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利用高光谱成像技术评估作物耐盐性
2024/03/27 17:59
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方案摘要：
产品配置单：
高光谱相机Pika L-天津瑞利-Resonon
型号： Pika L
产地： 美国
品牌： Resonon
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方案详情：
利用高光谱成像技术评估作物耐盐性
概述
当过量的盐在土壤中积聚并干扰作物的水分吸收和养分吸收时，就会发生盐分胁迫。随着时间的推移，盐度胁迫会导致作物生产力下降。
世界上一些地区正面临着土壤盐度的快速上升，这导致大片农田无法使用。耕地减少，潜在产量下降，粮食不安全加剧。
选择耐盐作物品种是解决这一问题的一个有希望的方法；然而，需要一种更敏感、更不费力的方法来评估和筛选耐盐性。
使用的设备
实验装置包括一个推扫式（即沿轨道扫描仪）高光谱相机，Resonon的Pika II（现在的Pika L），用于图像采集。该相机扫描了范围从400到900纳米的240个光谱通道，光谱分辨率约为2.1纳米。在沿着轨迹的方向上，像素数量被设置为2000，因此对照组和盐处理组都被捕获在单个图像中。在图像处理过程中，使用Resonon的Spectronon软件进行辐射校准。
应用概述
为了开发一种分析高光谱图像的方法，在有对照和盐处理的水培系统中测定了四个耐盐性不同的面包小麦品系。在施盐24小时后，使用推扫式高光谱相机和滑翔装置进行图像采集。一旦收集到图像，就对其进行校准，以说明不均匀性。从那时起，研究人员开始使用三种方法来分析小麦品系的高光谱图像：归一化反射距离（NRD）曲线下的面积、成对分配的最小差分（MDPA）和后验概率。
解决方案
高光谱成像（HSI）非常适合研究植物的内部结构、组成和功能。迄今为止，HSI在植物表型方面引起了人们的关注，因为它使研究人员能够观察植物如何受到环境变量的影响。
明尼苏达大学的研究人员开始使用HSI和图像分析来评估和定量排列小麦的耐盐性。
研究人员试图根据四个不同的小麦品系的抗逆性对其进行排序，建立一种定量排序（而不是定性排序）的方法，并评估精确排序的可行性。
在上图中，绘制了四个不同小麦品系的NRD（归一化反射率差）。NRD表示与所测试的四个不同品系的对照组相比，盐胁迫小麦在每个波长上采样的反射率的变化。较低的NRD值表示小麦品系更能耐受盐胁迫。
实验结果
• 该方法展示了一种更可行的方法来对单个小麦品系的耐盐性进行排序（从劳动力和成本的角度来看）。
• 研究人员能够使用机器学习和高光谱成像说明植物表型的定量、非侵入性方法。
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