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模塊式植物表型分析技術(shù)方案——水稻病害與干旱抗性的無(wú)損定量檢測(cè)
發(fā)布時(shí)間： 2019-01-09 點(diǎn)擊次數(shù)： 2948次在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中，作物經(jīng)常會(huì)同時(shí)面臨生物和非生物脅迫的雙重影響。水稻作為種植面積廣的作物，從而面臨一系列的環(huán)境挑戰(zhàn)。在熱帶和亞熱帶地區(qū)，水稻面臨的主要非生物脅迫就是干旱脅迫，同時(shí)如稻瘟病、白葉枯病等生物脅迫也會(huì)嚴(yán)重降低水稻的產(chǎn)量。氣候變化模型則預(yù)測(cè)環(huán)境變化將會(huì)進(jìn)一步加重這兩類(lèi)脅迫的發(fā)生頻率與強(qiáng)度。因此，通過(guò)快速、無(wú)損、的植物表型光學(xué)分析技術(shù)進(jìn)行這方面的研究就成為了極其迫切的任務(wù)。
捷克科學(xué)院變化研究所聯(lián)合美國(guó)堪薩斯州立大學(xué)、水稻研究所等單位開(kāi)展了這方面的研究。研究者通過(guò)FP100手持式葉綠素?zé)晒鈨x、FluorCam便攜式熒光成像儀和WinePen光譜儀分別測(cè)量多種近等基因系水稻在不同脅迫下的葉綠素?zé)晒鈪?shù)與植被指數(shù)。
左圖：感染稻瘟病和白葉枯病的水稻；右圖：實(shí)驗(yàn)中使用的手持式儀器
葉綠素?zé)晒夥治霰砻?，光系統(tǒng)II大量子產(chǎn)額Fv/Fm、實(shí)際量子產(chǎn)額QY_Lss和穩(wěn)態(tài)葉綠素?zé)晒?/span>Ft_Lss都可以有效地分辨稻瘟病和白葉枯病。而在進(jìn)行干旱脅迫檢測(cè)時(shí)，QY_Lss則效果不好。
感染稻瘟病水稻葉片的Fv/Fm葉綠素?zé)晒獬上駡D
通過(guò)光譜儀獲得的植被指數(shù)則表明稻瘟病和干旱可以通過(guò)可見(jiàn)光波段的反射光譜植被指數(shù)來(lái)檢測(cè)，而白葉枯病可以通過(guò)近紅外波段相關(guān)的反射光譜植被指數(shù)來(lái)檢測(cè)。
研究中使用的植被指數(shù)
植被指數(shù)
公式
相關(guān)性
反射比RR
R550/R675
稻瘟病
反射比RR
R570/R675
稻瘟病
反射比RR
R675/R700
葉綠素a
反射比RR
R672/R550
葉綠素b
反射比RR
R750/R550
總?cè)~綠素
結(jié)構(gòu)反射指數(shù)SRI
R750/R700
總?cè)~綠素
歸一化植被指數(shù)NDVI
(R755+R664)/(R755-R664)
總?cè)~綠素
反射比RR
(R780-R710)/(R780-R680)
總?cè)~綠素
歸一化光譜指數(shù)NDSI
(R550-R410)/(R550+R410)
葉綠素b
光化學(xué)反射指數(shù)PRI
(R531-R570)/(R531+R570)
光合作用
類(lèi)胡蘿卜素反射指數(shù)CRI700
1/R510-1/R700
總類(lèi)胡蘿卜素
除了葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)與反射光譜技術(shù)以外，本文獻(xiàn)作者還提到了UV紫外光激發(fā)熒光來(lái)監(jiān)測(cè)生物脅迫，即UV-MCF多光譜熒光成像技術(shù)。這一技術(shù)尤其適用于生物脅迫研究，其主要應(yīng)用有：1. 作物病害早期無(wú)損檢測(cè)；2. 與FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)、Specim高光譜成像技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)聯(lián)合運(yùn)用，研究脅迫尤其是病害對(duì)光合系統(tǒng)、植物防御機(jī)制與次生代謝、氣孔關(guān)閉與葉片溫度的影響。
鱷梨感染白紋羽病的葉綠素?zé)晒?、多光譜熒光與熱成像分析。葉綠素?zé)晒獬上穹从彻夂舷到y(tǒng)的受損情況；多光譜熒光成像反映植物防御機(jī)制激活過(guò)程；熱成像通過(guò)溫度變化反映病菌造成的氣孔關(guān)閉（Granum E, et al. 2015）。
模塊式植物表型分析技術(shù)方案推薦：
- 基礎(chǔ)方案：FP110手持式葉綠素?zé)晒鈨x+RP410手持式植物反射光譜儀或者廠家定制WinePen
- 進(jìn)階方案：FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)+Specim IQ 手持式高光譜成像儀
- 方案：FluorCam多光譜熒光成像系統(tǒng)+ FX10/FX17 輕便型高光譜成像儀或SisuCHEMA高光譜掃描成像分析系統(tǒng)
參考文獻(xiàn)：
- Šebela1D, et al. 2017. Chlorophyll fluorescence and reflectance-based non-invasive quantification of blast, bacterial blight and drought stresses in rice. Plant and Cell Physiology，59(1):30-43
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