缺乏有效的表型采集與分析能力已成為林木育種研究領(lǐng)域的瓶頸,其關(guān)鍵難點(diǎn)是生成準(zhǔn)確的表型數(shù)據(jù),以便正確解釋獲得的結(jié)果。在精確林業(yè)中面臨的核心挑戰(zhàn)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、大范圍、快速實(shí)時(shí)的表型性狀分析。長(zhǎng)久以來(lái),林木遺傳育種和精確林業(yè)監(jiān)測(cè)要花費(fèi)大量的人力收集常規(guī)表型數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的表型研究方法具有效率低、維度低、通量低、精度低、勞動(dòng)量大、主觀性強(qiáng)等缺點(diǎn),無(wú)法滿(mǎn)足挖掘"基因型—表型—環(huán)境型"內(nèi)在關(guān)聯(lián)、揭示特定生物性狀形成機(jī)制的科研需求。因此,亟需在林業(yè)上發(fā)展并應(yīng)用非破壞式、自動(dòng)化、高通量、高精度的表型監(jiān)測(cè)技術(shù)�，F(xiàn)代表型技術(shù)使用搭載多種類(lèi)型成像傳感器的系統(tǒng),自動(dòng)收集林木形態(tài)結(jié)構(gòu)和生理生化等大量表型數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)大批量林木個(gè)體的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。另外,無(wú)損測(cè)量的特點(diǎn)使對(duì)同一林木個(gè)體進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)得以實(shí)現(xiàn),從而獲取林木生長(zhǎng)相關(guān)的表型性狀,如在脅迫研究中,表型技術(shù)能明晰林木對(duì)脅迫的響應(yīng)模式及其對(duì)脅迫的抗性。利用新型傳感器技術(shù)對(duì)遺傳測(cè)定群體進(jìn)行準(zhǔn)確、高通量、無(wú)損式、快速高效的表型信息采集,對(duì)于加快林木遺傳改良進(jìn)程、實(shí)施精確林業(yè)戰(zhàn)略、挖掘優(yōu)良種質(zhì)、提高森林質(zhì)量和抗逆能力至關(guān)重要。本文回顧林木表型技術(shù)的發(fā)展,介紹了基于個(gè)體和基于林分... 

【文章來(lái)源】：林業(yè)科學(xué). 2020,56(06)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【部分圖文】：

用于樹(shù)木表型分析的超高密度無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)圖像

從激光雷達(dá)圖像中提取的樹(shù)高和胸徑等表型指標(biāo)

可見(jiàn)光相機(jī)克服了人工識(shí)別的主觀性強(qiáng)、分辨率低、精度差、持續(xù)性短等缺陷，可以快速、自動(dòng)化、無(wú)創(chuàng)地獲取樹(shù)木的幾何三維信息，重建植物冠層，進(jìn)行估測(cè)、分類(lèi)等(Milella et al.,2019)。美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)可利用可見(jiàn)光相機(jī)多個(gè)視角(通常是多個(gè)側(cè)視圖和俯視圖的組合)來(lái)提取植物形態(tài)結(jié)構(gòu)和顏色信息(圖3)，從而判斷其地上生物量和葉面積。針對(duì)表型的林木形態(tài)測(cè)量是一項(xiàng)基本的勞動(dòng)密集型活動(dòng)，利用RGB可見(jiàn)光相機(jī)可以有效提升工作效率，基于RGB可見(jiàn)光相機(jī)構(gòu)建形態(tài)學(xué)參數(shù)估計(jì)的視覺(jué)系統(tǒng)，從林木個(gè)體的兩側(cè)分別重建其三維模型，并精確融合樹(shù)干和局部地面信息，利用運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)(structure from motion,SFM)的方法獲取樹(shù)木三維信息，由此得到樹(shù)木的形態(tài)空間信息。在利用RGB可見(jiàn)光相機(jī)對(duì)一行樹(shù)木進(jìn)行圖像采集后，進(jìn)行圖像處理時(shí)構(gòu)建圓柱體對(duì)單株樹(shù)木進(jìn)行包圍，圓柱體的半徑為樹(shù)干到剖切面的距離。由于樹(shù)冠并非是相對(duì)樹(shù)干完全對(duì)稱(chēng)的，因此，俯視圖中，每株樹(shù)都由邊界框和2個(gè)直徑不相同的半圓柱體組成，然后通過(guò)移除圖像噪點(diǎn)來(lái)封閉單樹(shù)的所有3D點(diǎn)云對(duì)每株樹(shù)進(jìn)行自動(dòng)分割，最終得出樹(shù)高、冠層體積和樹(shù)干直徑等表型參數(shù)(圖4)(Dong et al.,2018)。采用雙可見(jiàn)光相機(jī)可以對(duì)實(shí)生樹(shù)苗的早期生長(zhǎng)速度評(píng)價(jià)(圖5)。定期采集2種闊葉樹(shù)(歐洲水青岡Fagus sylvatica、刺葉櫟Quercus ilex)和2種針葉樹(shù)(歐洲云杉Picea abies、歐洲赤松Pinus sylvestris)的RGB立體圖像，并對(duì)這些圖像的顏色飽和值進(jìn)行對(duì)比分析，利用立體成像系統(tǒng)對(duì)于反射光的連續(xù)分析能夠計(jì)算樹(shù)木幼苗高度的增量，利用俯視采集到的樹(shù)葉的綠色覆蓋率對(duì)反射光的分析能夠計(jì)算樹(shù)木幼苗葉片的總面積和綠色度百分比。將這些參數(shù)與破壞性生物量測(cè)量值進(jìn)行比較，結(jié)果表明，高度性狀可用于評(píng)價(jià)針葉樹(shù)的幼苗生長(zhǎng)，而綠色度百分比可用于評(píng)價(jià)闊葉樹(shù)的幼苗生長(zhǎng)。盡管需要根據(jù)樹(shù)木類(lèi)型、生長(zhǎng)階段和光照條件進(jìn)行調(diào)整，但這種新型的、廉價(jià)的、快速的、非破壞式的和可持續(xù)的表型分析方法可以用于研究由于基因組變異及與環(huán)境因素相互作用而產(chǎn)生的大規(guī)模表型變異(Montagnoli et al.,2016)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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