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    高通量作物表型監(jiān)測:育種和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的加速器

    發(fā)布時(shí)間:2018-09-28 14:11:18  |  來源:中國網(wǎng)·中國發(fā)展門戶網(wǎng)  |  作者:郭慶華 楊維才 吳芳芳等  |  責(zé)任編輯:趙斌宇
    關(guān)鍵詞:育種,高通量,表型,激光雷達(dá),無人機(jī)

     

    中國網(wǎng)/中國發(fā)展門戶網(wǎng)訊 作為世界上的農(nóng)業(yè)大國,持續(xù)推動農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步和保障糧食安全對于我國的國計(jì)民生具有重要意義,同時(shí)也是我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略需求。雖然目前我國糧食產(chǎn)量持續(xù)穩(wěn)健增長,但由于耕地的持續(xù)減少和人口增長,預(yù)計(jì)到?2020?年,我國仍將面臨約?2?000?億斤的糧食缺口。“十三五”規(guī)劃建議提出“藏糧于技”,通過綠色增產(chǎn)技術(shù)來提高糧食產(chǎn)能,加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)新品種新技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用,走中國特色的新型農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路。“分子模塊設(shè)計(jì)育種創(chuàng)新體系”通過分子模塊的解析、耦合,有目標(biāo)地進(jìn)行全基因組水平多模塊優(yōu)化組裝,為當(dāng)前育種產(chǎn)量和品質(zhì)雙提升提供了最新的解決方案。“表型為王,基因?yàn)楹蟆笔潜硇拖嚓P(guān)領(lǐng)域的學(xué)者常掛在嘴邊的一句話。對于育種和農(nóng)業(yè)管理而言,表型分析是理解基因功能及環(huán)境效應(yīng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在育種的整個(gè)進(jìn)程中,表型監(jiān)測不僅可對育種前期的室內(nèi)種質(zhì)篩選進(jìn)行指導(dǎo),而且能在后期推廣種植中對品種的田間表現(xiàn)進(jìn)行評估。因此,高通量表型監(jiān)測能夠加速整個(gè)育種進(jìn)程,并為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)監(jiān)測中的資源調(diào)控和管理策略制定提供重要的數(shù)據(jù)支撐。

    作物表型監(jiān)測發(fā)展現(xiàn)狀

    表型監(jiān)測平臺通過搭載不同類型的傳感器,能夠在短時(shí)間內(nèi)獲取多源遙感數(shù)據(jù),為通量化地實(shí)現(xiàn)表型測量提供了可能。依據(jù)所處的工作環(huán)境,表型平臺可分為室內(nèi)固定平臺和室外移動平臺。其中室內(nèi)固定平臺具有精度高、重復(fù)性強(qiáng)、不受外界干擾等優(yōu)點(diǎn)。當(dāng)前,室內(nèi)固定平臺根據(jù)工作時(shí)目標(biāo)作物和傳感器的運(yùn)動狀態(tài),可分為“plant-to-sensor”(作物移動型)和“sensor-to-plant”(傳感器移動型)工作方式。

    “plant-to-sensor”指的是傳感器保持位置固定,目標(biāo)作物通過傳送帶等運(yùn)輸平臺進(jìn)入到工作區(qū),傳感器對不同批次進(jìn)入的目標(biāo)作物進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。當(dāng)前,國外研發(fā)的此類平臺比較成熟,主要出現(xiàn)在法國、德國、比利時(shí)、荷蘭、澳大利亞等國家。其中,比利時(shí)?CropDesign?公司設(shè)計(jì)出國際上第一套表型平臺——TraitMill;德國?Lemna Tec?公司的室內(nèi)平臺能全自動、高通量和全生育期地獲取表型結(jié)構(gòu)參數(shù)、生理參數(shù)以及進(jìn)行環(huán)境脅迫等分析;法國農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院建立了適用于小型植物的?Phenoscope和?PHENOPSIS表型平臺;類似的整合基因性狀和表型性狀的研究平臺還有荷蘭?KeyGene?公司研發(fā)的?PhenoFab平臺,以及澳大利亞的?PlantScan?表型平臺。相比之下,國內(nèi)表型平臺起步晚,發(fā)展相對滯后。以華中農(nóng)業(yè)大學(xué)為代表的科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)了斷層掃描儀和數(shù)字化考種機(jī)用于獲取單株水稻的株高、分蘗等結(jié)構(gòu)信息和收獲后的種子性狀。綜上,“plant-to-sensor”類型的平臺整體上比較成熟,這主要得益于此類平臺單次作業(yè)的樣本量少,環(huán)境均一,難度較低。然而,“plant-to-sensor”方式整體效率較低,且容易對成熟期和易斷折倒伏的作物帶來影響,造成監(jiān)測中的誤差以及作物本身的損毀。更為重要的原因是,很多重要的農(nóng)藝性狀只有當(dāng)作物種植在真實(shí)環(huán)境下的群體中才會表現(xiàn)出來。因此,實(shí)現(xiàn)作物固定大田種植模式下的數(shù)據(jù)獲取顯得尤為必要。

    “sensor-to-plant”室內(nèi)表型平臺通過移動傳感器到目標(biāo)作物區(qū)域,進(jìn)行圖像采集等信息獲取。這種掃描作業(yè)方式保持了作物位置的固定,對作物的真實(shí)生長干擾少,傳感器移動的靈活性大,工作效率高,成為當(dāng)前表型平臺研發(fā)的主要方向。但是,傳感器在移動過程中實(shí)時(shí)采集群體數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)高通量的表型參數(shù)提取,這無論是對于硬件集成還是軟件開發(fā)都是巨大的挑戰(zhàn)。

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