濕地松原產于美國東南部，是南方地區重要的人工林樹種。濕地松以其在木材和松脂產量上的優勢，成為重要的碳匯樹種之一，木材和生態價值巨大，重要固碳造林樹種的良種化對于提升碳匯能力，實現雙碳目標具有重要的生態和經濟意義。
 

近日，Plant Phenomics 在線發表了中國林業科學研究院亞熱帶林業研究所林木種質資源研究組題為 Enabling Breeding Selection for Biomass in Slash Pine Using UAV-Based Imaging 的研究論文，提出了利用無人機圖像技術推動林木常規遺傳育種進程，助力濕地松高固碳良種選育。
 

目前，專門針對濕地松固碳表型數字化育種研究仍較少，林木生物量與其碳匯能力關系密切，而傳統林木生物量測量耗時、耗力，在實際林木遺傳育種工作中作用較為有限，因此，本研究以重要碳匯樹種濕地松為試驗材料，以固碳樹種良種化提升為出發點，圍繞數字化育種，開發和比較了基于無人機RGB成像技術的濕地松外在形態和生物量相關指標的高通量、快速測量方法，使用無人機成像獲取的濕地松固碳相關指標進行了遺傳參數估算，深度解析了濕地松生物量相關表型的遺傳變異規律，并對比了無人機數據與實際測量數據的準確性。結果表明，無人機RGB成像技術能夠以最高85%的準確率實現濕地松樹高、胸徑、冠幅、地上和地下生物量的高通量、快速預測。無人機獲取的所有性狀取得了與地面實際測量性狀相似的遺傳增益，所有性狀的遺傳力（h2）范圍在0.13-0.47，遺傳差異顯著， 本研究成功篩選出優良的濕地松高固碳良種，該研究提出的方法為推動林木從“試驗選優”的傳統常規育種向“計算選優”智能化育種的轉變，縮短育種周期，實現林木遺傳育種數字化等方面提供了良好技術支撐。
 

Figure 1 Workflow used to evaluate the potential usage of UAV-SfM-based methods to estimate above- and belowground biomass of slash pine breeding plantations at Matou National Forest Farm, Jing County, Xuancheng City, Anhui Province, China

作者介紹

中國林業科學研究院亞熱帶林業研究所宋釗穎碩士研究生為論文的第一作者，李彥杰助理研究員（aj7105@gmail.com）為論文的通訊作者。李彥杰博士畢業于新西蘭坎特伯雷大學，是2018年坎特伯雷大學優秀博士畢業生，目前主要從事林木表型高通量監測與林木種質資源數字化評價研究，入選2019國家人社部高層次留學人才回國和海外赤子為國服務行動計劃等資助。近5年來，發表SCI期刊收錄論文20篇，編寫《R語言基礎與光譜建模》專著1部。

論文鏈接：

https://doi.org/10.34133/2022/9783785

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About Plant Phenomics

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。2021年中科院期刊分區表影響因子5.706，位于農藝學、植物科學兩個小類一區，遙感小類二區，生物大類一區（Top期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。

中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。

編輯：趙瑜涵（實習）

審核：王平、孔敏