高光谱 （HSI）和热成像

高光谱 （HSI）和热成像 便于高通量提取植物生长与胁迫响应表型性状的数字火眼金睛

  近年来，热成像技术在植物表型解析中取得了显著进展，已被用于植物防御机制研究、植物胁迫检测和症状严重程度评估、筛选抗旱耐盐或耐寒作物品种、

评估植物生物量和产量等。总体而言，热成像是评估生物胁迫、非生物胁迫和其他应用下植物表型的有效工具。

本综述首先总结和对比了各成像技术在植物表型分析中的优缺点（如图1所示），简单分析了基于成像技术的2D、3D表型的特点；

接着介绍了热成像的基本原理（如图2所示）、热成像图像采集的近地与无人机平台以及应用场景、

热成像图像识别的传统方法以及深度学习方法（技术流程如图3a所示）；随后总结分析了热成像的优缺点以及与其他成像技术结合应用，

重点统计并分析了2021年至2024年热成像技术在植物生物胁迫（包括真菌、细菌、病菌和害虫，如图4所示）、非生物胁迫（包括水分胁迫、冻害、营养元素，

如图5所示）、共存胁迫（包括多重生物诱导胁迫、非生物和生物诱导胁迫，如图6所示）以及植物生长（包括作物产量、种子质量，如图7所示）

检测的研究应用。总之，本综述总结了近年热成像技术在表型领域的进展，为育种家培育高产、抗逆、耐逆、优质的作物品种提供了指导

图1 植物表型与成像技术之间的关系，以及现有成像技术的优缺点。（a）植物表型与成像技术之间的关系。植物表型是在基因和环境的动态相互作用下形成的，

成像技术可以通过识别表型来检测植物中的生物和非生物胁迫。（b）现有成像技术的优缺点。2D 成像技术，

包括可见、荧光、多光谱 （MSI）、高光谱 （HSI）和热成像；3D成像技术主要包括 X 射线计算机断层扫描、光检测和测距、磁共振成像；

每种成像方法都有优点和缺点。

图2 热成像的相应电磁波谱与成像过程、成像原理以及热成像的组成相互作用。（a）植物表型热成像技术中所有感兴趣的波谱。

（b）植物表型热成像系统的典型构成。（c）热成像捕捉电磁辐射与物质之间相互作用的变化，反射在物体表面的热辐射信息和植物样品发出的辐射

可以用热成像仪检测

图3 植物表型热成像的图像识别。（a） 深度学习法流程图。（b）基于CNN的图像特征学习（以VGG模型为例。

（c）植物中植物病害的识别、分类、量化和预测（ICQP）

图4 热成像在检测生物胁迫（真菌、细菌、病毒和虫害）中的应用。

（a）真菌。使用远程热成像比较猝死综合症感染植物与健康植物。

（b）细菌。预测植物病害 Xf 细菌在植物叶片中的空间分布。

（c）病毒。确定甘薯羽毛斑驳病毒（SPFMV）和甘薯氯酸特技病毒（SPCSV）是否单独或两者导致甘薯减产。

（d）虫害。苹果绿蚜虫侵扰早期对苹果叶温度分布的影响。

图5 热成像在检测非生物胁迫（水分胁迫、冻害和营养元素）中的应用。

（a）水分胁迫。将PRI和RUE与叶片和叶片蒸腾量相关联，从空中测量麦田光合作用和蒸腾量。

（b）冻害。IDTA和生存力评估，以探索结冰和冻伤机制。

（c）营养元素。研究了CCCI、WDI 和 NNI 之间的相互关系。

图6 热成像技术在检测共存胁迫(多重生物诱导胁迫,非生物和生物诱导胁迫)中的应用。

(a) 多重生物诱导胁迫。利用机载热成像和高光谱成像获得的植物性状区分橄榄树上同时发生的两种病原菌。

(b) 非生物和生物诱导胁迫。结合航空光谱和热成像扫描的特征加权ML模型解析特定生物和非生物光谱效应。

图7 热成像技术在植物生长检测中的应用(作物产量、种子质量)。

( a )作物产量。大面积、低成本、准确、无损的农业产量测量和估产模型的实现。

( b )评估榆树和水稻种子在热衰变过程中的活力。