葉綠素?zé)晒鈭D像的高通量玉米圖像分割與性狀提取

植物分割和單個(gè)器官的特征提取是高通量表型(HTP)操作中的兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),，

普渡大學(xué)的 Ag Alumni Seed Phenotyping Facility (AAPF) 利用葉綠素?zé)晒鈭D像 (CFIs) 來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)不同物種,、

年齡或顏色的植物進(jìn)行一致且高效的自動(dòng)分割,。此外,，還開(kāi)發(fā)了一系列的圖像分析程序,，以便于對(duì)關(guān)鍵玉米植株性狀進(jìn)行定量測(cè)量,。

                                                                                               兩種不同尺寸的花盆（圖像比例為 1/12）

通過(guò)進(jìn)行概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提取的性狀在評(píng)價(jià)玉米植株干旱脅迫反應(yīng)中的應(yīng)用價(jià)值,。

圖像分析程序成功地測(cè)量了幾種不同大小的玉米形態(tài)特征,，如株高、面積,、頂節(jié)高度和直徑,、葉數(shù)、葉面積和與莖的角度,。

概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)顯示了玉米植株在用不同的水處理或在不同大小的盆栽中生長(zhǎng)時(shí)的表現(xiàn),。

                                            不同大小植物的玉米表型：不同大小植物的原始圖像及其骨架和標(biāo)記葉片，以檢查算法的有效性,。

事實(shí)證明,，基于植物熒光圖像的高通量圖像分割與分析是一種高效可靠的方法。通過(guò)對(duì)玉米莖葉節(jié)段性狀的提取,，

證明了這類(lèi)性狀數(shù)據(jù)在評(píng)價(jià)玉米在脅迫下的表現(xiàn)方面的重要性和實(shí)用性,。從種植在不同體積花盆中的玉米植物收集的數(shù)據(jù)表明，

在受控環(huán)境設(shè)施中進(jìn)行和報(bào)告植物表型數(shù)據(jù)時(shí),，使用標(biāo)準(zhǔn)大小的花盆的重要性,。