 专题导读——作物表型前沿技术与应用 杨万能1，郭新宇2 1.华中农业大学 作物遗传改良国家重点实验室 表型精准鉴定是培育突破性新品种、保障国家粮食安全的迫切需求。与飞速发展的基因组技术相比，目前农业表型性状获取手段主要依靠人工完成，存在低效、主观、可重复性差等缺点。由于缺乏足够的表型技术和方法去分析和挖掘现有成千上万份遗传资源，极大地制约了我国作物基因功能解码和育种进展，急需高通量精准的表型技术突破。随着计算机技术、光学成像技术、传感器技术、人工智能等多学科技术的发展，表型技术研究已成为当前智慧农业研究热点之一。为集中报道农业表型技术及应用方面的最新理论、技术与成果，《智慧农业（中英文）》期刊在2021年第3卷第1期组织了“作物表型前沿技术与应用”专题，刊载文章8篇。期待本专题的出版能为本领域从业人员提供参考和思路。也感谢作者、审稿人以及编辑团队为本专题出版做出的努力。 在农业表型前沿技术与应用方面，华中农业大学作物表型团队张建副教授等总结了国内外基于遥感方法的大田作物株高检测平台及传感技术，重点论述激光雷达和可见光相机两种传感器的测高流程与关键技术，归纳了株高在作物生物量估算、倒伏监测、产量预测和辅助育种等方面的应用研究进展，并展望了近地遥感作物株高测量的主要问题和未来发展方向。中国农业大学王喜庆教授和马韫韬副教授团队聚焦基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估，比较分析了地面高光谱数据与无人机高光谱影像这两种方法在玉米冠层参数上的监测能力，指出田间非成像高光谱和无人机成像高光谱在玉米叶面积指数及生物量估算方面具有较好的一致性，均能够快速有效地提取地块尺度玉米农学参数信息。 在作物微观表型检测方面，北京农业信息技术研究中心赵春江院士团队研究了基于Micro-CT扫描技术的玉米籽粒显微表型精准鉴定方法，不但实现了玉米籽粒显微表型的精准鉴定，且为玉米籽粒分类、品种检测等提供技术支撑，并指出显微表型获取的效率与精度提升是未来显微表型检测的重要研究方向。 在表型检测技术应用方面，浙江大学岑海燕研究员团队探究了不同氮素处理水平下油菜苗期冠层内的叶绿素、类胡萝卜素、干物质和水分等生化参数的垂直分布变化特性，并利用快速叶绿素荧光技术测定了叶片的光合性能，剖析了荧光响应与生化参数的内在联系，以及应用快速叶绿素荧光技术对作物进行生化信息的垂直异质性监测具有可行性。山西农业大学郝王丽博士等基于YOLOv4和自适应锚框调整的谷穗检测方法实现了田间谷穗的准确检测。表型技术在园艺作物应用研究方面，华中农业大学刘洁副教授等提出了一种采用轮廓坐标系转换拟合、果形特征提取结合方向角补偿算法检测柚子纵、横径尺寸，并基于果形指数对柚子形状缺陷进行了判断，为柚子尺寸和形状的自动化检测与分级提供一种快速无损方法。 在三维表型检测方面，华中农业大学作物表型团队翟瑞芳副教授等基于三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序激光点云数据，实现了棉花植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计，并实现了棉花表型参数的动态量化。沈阳农业大学苗腾副教授团队提出了一种基于超体素聚类和局部特征的分割方法，对玉米成熟期植株点云数据进行识别分析，准确分割出雄穗点云区域，为玉米高通量表型检测、玉米三维重建等研究和应用提供技术支持。 专题主编简介 杨万能 教授 杨万能，教授，博士生导师，华中农业大学作物信息教研室/中心副主任，负责作物遗传改良国家重点实验室作物表型组学团队和平台建设。2011年博士毕业于华中科技大学武汉光电国家研究中心。长期从事作物表型组学研究，研发一系列原创作物表型技术和设备，相关研究成果在Nature Communications, Molecular Plant等期刊发表，其中自主研发水稻高通量表型技术工作被Nature Reviews Genetics点评为亮点研究工作；作为项目主持人承担国家自然科学基金等国家省部级科研项目6项。现为国际植物表型组学会会员、中国农业生物技术学会植物表型组学专业委员会委员、中国光学学会生物医学光子学专业委员会青年委员；获批发明专利16项，转让2项，相关表型产品技术在全国18省份41家单位推广示范，显著提高作物表型检测效率，促进我国作物功能基因组和育种研究。 郭新宇 研究员 |
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