植物表型組學(xué)研究技術(shù)——PhenoUAS^?無人機(jī)植物表型分析平臺

一、 表型組學(xué)研究面臨的挑戰(zhàn)

The current challenges are: ?rst, to weave these new techniques into a package that can be implemented across phenomics platforms on different plant species and second, to bridge the gap between lab and ?eld studies[Tim Brown, et.al, TraitCapture: genomic and environment modelling of plant phenomic data, Current Opinion in Plant Biology, 2014, 18: 73-79].

上世紀(jì)90年代末提出的表型組和表型組學(xué)概念，現(xiàn)在早已成為國際科學(xué)界的一大研究熱點。但對于植物表型的研究者來說，在技術(shù)上還面臨兩大挑戰(zhàn)：1.如何將這些技術(shù)整合起來，建立用于不同植物物種的表型平臺；2.縮小實驗室與野外研究的差距。

對于DY個挑戰(zhàn)，PlantScreen植物表型成像分析技術(shù)已經(jīng)提供了全面系統(tǒng)解決方案（圖1）。詳情請見：植物表型組學(xué)研究技術(shù) ——PlantScreen表型成像技術(shù)

圖1. PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)及其各個功能模塊

而對于第二個挑戰(zhàn)，野外樣帶版的PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)可以在很大程度上解決這個問題（圖2）。

圖2. PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)野外樣帶版

但是這種陸基（ground-based）表型成像分析平臺還是有一定的局限性：

1. 為了適應(yīng)不同的樣點面積和植被類型，需要對系統(tǒng)進(jìn)行專門設(shè)計和調(diào)整；

2. 無法同步測量大量的樣點，對于不同的樣點數(shù)量和面積，完成一遍測量可能需要幾分鐘到幾小時（圖3）；

3. 平臺會碾壓樣地的土壤；

4. 地面不平整造成的震動會影響測量結(jié)果。

圖3. 對于機(jī)動能力更差的固定式表型平臺，數(shù)據(jù)無法同步的問題會更加嚴(yán)重

二、 PhenoUAS^?無人機(jī)植物表型分析平臺

PhenoUAS^?無人機(jī)植物表型分析平臺是無人機(jī)技術(shù)與植物表型分析技術(shù)等高新技術(shù)的創(chuàng)新性集成系統(tǒng)平臺，使植物表型分析平臺真正從實驗室走向大田野外、從單個葉片或單株植物或幾十平方米的視野一下子躍升到幾百畝或者上千畝甚更大范圍、從每天幾千株植物的高通量躍升到幾百萬幾千萬甚更多的超高通量測量分析。PhenoUAS無人機(jī)高通量大田作物／植物表型分析平臺主要功能特點如下：

1) 由易科泰自主研制生產(chǎn)的UAS-4四旋翼專業(yè)表型分析無人機(jī)平臺或UAS-8八旋翼專業(yè)表型分析無人機(jī)平臺配置高清晰RGB鏡頭、多光譜鏡頭、高光譜鏡頭、紅外熱成像鏡頭及LiDAR等傳感器，及相應(yīng)數(shù)據(jù)處理分析軟件組成

2) 模塊式結(jié)構(gòu)，配置靈活，具備高度可擴(kuò)展性，UAS-4或UAS-8可同時配置兩個傳感器甚3個傳感器（比如RGB鏡頭與多光譜鏡頭等組合），可野外現(xiàn)場更換不同的傳感器組合，或以后擴(kuò)展更多的傳感器組合

3) 多年與PSI植物表型分析研究中心合作，積多年植物／作物表型分析技術(shù)服務(wù)經(jīng)驗，為植物表型分析提供全面技術(shù)方案；PhenoUAS^?可測量分析植物的形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀如葉面積、覆蓋度、株高、冠幅等等，還可測量分析植物的功能性狀如長勢、抗性、脅迫（包括生物脅迫與非生物脅迫）、產(chǎn)量評估等等

4) 全自動、超高通量植物表型數(shù)據(jù)采集，可根據(jù)測量分析需求自動控制無人機(jī)表型分析平臺的高度（如從幾米高度到100米高度或更高）、飛行速度、懸停、面積范圍等；可預(yù)先規(guī)劃飛行航線、覆蓋面積，使每次飛行都按同樣的航線作業(yè)

5) 采集數(shù)據(jù)除時間戳外，可以帶地理信息（GPS信息）、多光譜信息乃高光譜信息等

6) 測量范圍由地面高通量表型分析平臺的幾平方米或幾十平方米，躍升幾百畝或更大范圍，超高通量測量分析作物／植物表型

7) 是作物／植物表型性狀的大數(shù)據(jù)采集分析平臺

8) 高時空分辨率，空間分辨率可以達(dá)到1cm左右，十幾分鐘即可完成幾百畝樣地的數(shù)據(jù)采集工作

圖4. PhenoUAS-4四旋翼無人機(jī)植物表型分析平臺在新疆昌吉棉田飛行作業(yè)

圖5. PhenoUAS-8八旋翼無人機(jī)植物表型分析平臺陜西楊凌飛行作業(yè)示范

PhenoUAS^?無人機(jī)植物表型分析平臺配置的傳感器主要有：RGB真彩相機(jī)、NDVI鏡頭、多光譜鏡頭、高光譜鏡頭、紅外熱成像鏡頭、LIDAR傳感器、相關(guān)氣象傳感器等（表2）。相關(guān)成像分析請參見圖6。

表2. PhenoUAS^?S主要傳感器類型及功能

圖6. 用于植物表型分析的玉米不同生長階段成像圖a）RGB真彩成像；b）NDVI（多光譜）成像；c）基于NDVI成像獲得的冠層覆蓋度；d）26.07.2011獲取的部分熱成像圖[4]

在華盛頓州立大學(xué)（WSU）-美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究局（USDA-ARS）聯(lián)合豆類干旱研究中，20種抗性和20種易感重組自交系進(jìn)行了晚期干旱狀況比較。之后通過無人機(jī)獲取了高分辨率的多光譜照片。計算得到的改進(jìn)綠色歸一化植被指數(shù)（green normalized difference vegetation index，GNDVI）與產(chǎn)量數(shù)據(jù)表型出極高的相關(guān)性。通過GNDVI數(shù)據(jù)和成像結(jié)果也可以非常直觀地分辨不同品種之間的差異。（圖8）

圖7. 無人機(jī)傳感器用于水分脅迫的豆類研究（a）多光譜假彩成像圖（b）GNDVI與產(chǎn)量數(shù)據(jù)的相關(guān)擬合（源自Trapp, J., Doctoral dissertation, Washington State University, Ph.D. Thesis 2015）

日本北海道農(nóng)業(yè)研究中心Ryo Sugiura等利用無人機(jī)表型分析平臺對馬鈴薯品種晚疫病抗性進(jìn)行了研究，在53.8m x 27.0m的樣方內(nèi)按行距75cm種植了270個栽培品種，具體研究結(jié)果參見下圖。在這種樣方內(nèi)，PhenoUAS可以懸?？罩胁杉瘶臃焦庾V信息。

圖8. 不同時間（7月17日8月15日）晚疫病的發(fā)展過程，其中紅色區(qū)域為晚疫病侵襲部分

International Maize and Wheat Improvement Center利用無人機(jī)表型分析技術(shù)，對大田玉米貧氮脅迫抗性進(jìn)行了研究分析，研究結(jié)果參見下列圖表。

圖9. 不同梯度氮脅迫（左圖中ss指高度氮脅迫、ms為中度氮脅迫、c為正常施肥）及根據(jù)NDVI得出的氮脅迫指數(shù)

圖10. 左圖（A、a）為氮脅迫情況下玉米長勢高度變異情況，右圖（B、b）為正常情況下玉米生長狀況

圖11. 右上圖為不同施肥強(qiáng)度與作物衰老指數(shù)（根據(jù)無人機(jī)表型分析平臺RGB正射影像算出）的關(guān)系，右下圖為無人機(jī)表型分析平臺得到的NDVI與作物衰老指數(shù)的關(guān)系）；右圖為無人機(jī)表型分析平臺得出的氮脅迫指數(shù)與玉米產(chǎn)量的關(guān)系