高光譜 （HSI）和熱成像 便于高通量提取植物生長與脅迫響應表型性狀的數字火眼金睛

  近年來，熱成像技術在植物表型解析中取得了顯著進展，已被用于植物防御機制研究、植物脅迫檢測和癥狀嚴重程度評估、篩選抗旱耐鹽或耐寒作物品種、

評估植物生物量和產量等?？傮w而言，熱成像是評估生物脅迫、非生物脅迫和其他應用下植物表型的有效工具。

本綜述首先總結和對比了各成像技術在植物表型分析中的優缺點（如圖1所示），簡單分析了基于成像技術的2D、3D表型的特點；

接著介紹了熱成像的基本原理（如圖2所示）、熱成像圖像采集的近地與無人機平臺以及應用場景、

熱成像圖像識別的傳統方法以及深度學習方法（技術流程如圖3a所示）；隨后總結分析了熱成像的優缺點以及與其他成像技術結合應用，

重點統計并分析了2021年至2024年熱成像技術在植物生物脅迫（包括真菌、細菌、病菌和害蟲，如圖4所示）、非生物脅迫（包括水分脅迫、凍害、營養元素，

如圖5所示）、共存脅迫（包括多重生物誘導脅迫、非生物和生物誘導脅迫，如圖6所示）以及植物生長（包括作物產量、種子質量，如圖7所示）

檢測的研究應用?？傊?，本綜述總結了近年熱成像技術在表型領域的進展，為育種家培育高產、抗逆、耐逆、優質的作物品種提供了指導

圖1 植物表型與成像技術之間的關系，以及現有成像技術的優缺點。（a）植物表型與成像技術之間的關系。植物表型是在基因和環境的動態相互作用下形成的，

成像技術可以通過識別表型來檢測植物中的生物和非生物脅迫。（b）現有成像技術的優缺點。2D 成像技術，

包括可見、熒光、多光譜 （MSI）、高光譜 （HSI）和熱成像；3D成像技術主要包括 X 射線計算機斷層掃描、光檢測和測距、磁共振成像；

每種成像方法都有優點和缺點。

圖2 熱成像的相應電磁波譜與成像過程、成像原理以及熱成像的組成相互作用。（a）植物表型熱成像技術中所有感興趣的波譜。

（b）植物表型熱成像系統的典型構成。（c）熱成像捕捉電磁輻射與物質之間相互作用的變化，反射在物體表面的熱輻射信息和植物樣品發出的輻射

可以用熱成像儀檢測

圖3 植物表型熱成像的圖像識別。（a） 深度學習法流程圖。（b）基于CNN的圖像特征學習（以VGG模型為例。

（c）植物中植物病害的識別、分類、量化和預測（ICQP）

圖4 熱成像在檢測生物脅迫（真菌、細菌、病毒和蟲害）中的應用。

（a）真菌。使用遠程熱成像比較猝死綜合癥感染植物與健康植物。

（b）細菌。預測植物病害 Xf 細菌在植物葉片中的空間分布。

（c）病毒。確定甘薯羽毛斑駁病毒（SPFMV）和甘薯氯酸特技病毒（SPCSV）是否單獨或兩者導致甘薯減產。

（d）蟲害。蘋果綠蚜蟲侵擾早期對蘋果葉溫度分布的影響。

圖5 熱成像在檢測非生物脅迫（水分脅迫、凍害和營養元素）中的應用。

（a）水分脅迫。將PRI和RUE與葉片和葉片蒸騰量相關聯，從空中測量麥田光合作用和蒸騰量。

（b）凍害。IDTA和生存力評估，以探索結冰和凍傷機制。

（c）營養元素。研究了CCCI、WDI 和 NNI 之間的相互關系。

圖6 熱成像技術在檢測共存脅迫(多重生物誘導脅迫,非生物和生物誘導脅迫)中的應用。

(a) 多重生物誘導脅迫。利用機載熱成像和高光譜成像獲得的植物性狀區分橄欖樹上同時發生的兩種病原菌。

(b) 非生物和生物誘導脅迫。結合航空光譜和熱成像掃描的特征加權ML模型解析特定生物和非生物光譜效應。

圖7 熱成像技術在植物生長檢測中的應用(作物產量、種子質量)。

( a )作物產量。大面積、低成本、準確、無損的農業產量測量和估產模型的實現。

( b )評估榆樹和水稻種子在熱衰變過程中的活力。