日前，西北農(nóng)林科技大學(xué)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室借助PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)和干旱脅迫狀態(tài)識(shí)別模型，對(duì)番茄的干旱脅迫進(jìn)行早期監(jiān)測(cè)和等級(jí)判定，獲得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。研究成果發(fā)表在2021年6月的《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》雜志上。

  研究小組首先利用PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)中的FluorCam葉綠素?zé)晒獬上駟卧杉煌珊得{迫程度的植株冠層葉綠素?zé)晒鈭D像：每個(gè)樣本共獲取98幅熒光圖像，即共有98個(gè)葉綠素?zé)晒鈪?shù)；并將頂層葉片圖像像素均值作為該植株的葉綠素?zé)晒鈪?shù)。從而克服了目前大部分研究未能充分利用葉綠素?zé)晒鈪?shù)信息和未利用熒光圖像信息的問(wèn)題。

  之后使用連續(xù)投影法（Successive Projections Algorithm，SPA）等3種算法提取了5個(gè)公共熒光參數(shù)并分析了其在不同干旱等級(jí)下的變化趨勢(shì)：
  1.QY_L2：光適應(yīng)過(guò)程中L2 時(shí)刻的實(shí)際光量子效率，隨著干旱脅迫程度的增加呈現(xiàn)
減小的趨勢(shì)，說(shuō)明干旱脅迫降低了葉片的光化學(xué)淬滅能力；
  2.NPQ_L3：光適應(yīng)過(guò)程中L3 時(shí)刻的非光化熒光淬滅，隨著干旱脅迫程度的增強(qiáng)而上升說(shuō)明葉片在干旱脅迫下天然色素通過(guò)熱耗散的方式釋放過(guò)多的熱量，來(lái)減少PSⅡ吸收的過(guò)多光能，從而減緩衰老；
  3.qL_L2：基于“Lake"模型光適應(yīng)過(guò)程中L2 時(shí)刻的光適應(yīng)光化學(xué)淬滅
  4.qL_Lss基于“Lake"模型的穩(wěn)態(tài)光適應(yīng)光化學(xué)淬滅
  5.qL_D3基于“Lake"模型暗弛豫過(guò)程中D3 時(shí)刻的光適應(yīng)光化學(xué)淬滅
以上3個(gè)均為光化學(xué)淬滅，除qL_Lss 在輕度干旱狀態(tài)下稍有上升外，其余均隨著干旱脅迫程度增加而降低，表明干旱脅迫導(dǎo)致PSⅡ天然色素捕捉光能分配給電子傳遞速率的值減少。

  最后，研究小組利用線(xiàn)性判別分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）、支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）和k 最近鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）建立干旱脅迫狀態(tài)識(shí)別模型。其中IRIV-LDA 和VISSA-LDA 建模效果好，識(shí)別準(zhǔn)確率均可達(dá)97.8%，且IRIV-LDA 對(duì)干旱脅迫程度的區(qū)分度更好，對(duì)適宜水分、輕度干旱、中度干旱、重度干旱的識(shí)別率分別為100%、95%、98%、98%。僅用5個(gè)公共參數(shù)建立干旱識(shí)別模型的識(shí)別準(zhǔn)確度最高可達(dá)83.7%，說(shuō)明這5個(gè)熒光參數(shù)與番茄干旱脅迫高度相關(guān)。
  位于西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院的PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)具備光適應(yīng)室、葉綠素?zé)晒獬上袷摇魉蛦卧⒆詣?dòng)澆灌稱(chēng)重單元及配套的控制、通訊單元及軟件，配合人工氣候室可實(shí)現(xiàn)植物的高通量、全自動(dòng)的培養(yǎng)及光合生理表型的監(jiān)測(cè)。
  該系統(tǒng)由捷克PSI（Photons Systems Instruments）公司研制生產(chǎn)及安裝，由PSI代理商北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司提供培訓(xùn)和維護(hù)。