以田間選擇為主的“經(jīng)驗育種”表型評價方法仍然需要耗費大量的人力和物力，且效率低。由于植物表型本身的復(fù)雜性以及動態(tài)變化的特性，傳統(tǒng)人工測量誤差大且費時耗力、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，嚴(yán)重限制了優(yōu)良品種的評估和利用過程。因此，高效信息采集工具越來越備受關(guān)注，其中無人機采集分析一體化技術(shù)為田間作物品種選育提供了最優(yōu)方法，可實現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)的快速精準(zhǔn)采集和檢測，從而反映植物健康程度或生理生態(tài)情況。

一、工具/材料

• 無人機(搭載可見光、多光譜、高光譜鏡頭均可)

• PhenoAI air分析系統(tǒng)

二、方法/步驟

步驟一：無人機飛行進(jìn)行圖像采集

步驟二：利用拼接軟件對無人機圖像進(jìn)行影像處理

步驟三：使用PhenoAI air對圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，僅需點擊三步即可（①標(biāo)記小區(qū)②尺度校正③點擊分析）

*分析結(jié)果自動彈出(精準(zhǔn)分割各植被的輪廓標(biāo)記圖及數(shù)據(jù)匯總表)

三、結(jié)論:

植被光譜指數(shù)分析可以為品種篩選提供重要標(biāo)準(zhǔn)，本次將以NDVI、mSR、RVI、LCI、OSAVI植被指數(shù)為抗逆的標(biāo)準(zhǔn)。通過PhenoAI air系統(tǒng)分析結(jié)果的圖表可以看出，1號小區(qū)的NDVI、mSR、RVI、LCI、OSAVI等關(guān)鍵植被指數(shù)均比2號小區(qū)表現(xiàn)優(yōu)異，結(jié)果表明：1號小區(qū)品種比2號小區(qū)品種更抗逆。

本方案可高效助力抗逆選育，減輕育種人員工作負(fù)擔(dān)，加速作物基因挖掘和品種篩選，助力高產(chǎn)優(yōu)良品種的育成。
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