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缺乏高通量表型是作物耐非生物逆境育種的瓶頸。高效、無損的高光譜成像可以量化植物在非生物脅迫下的生理特性，然而，通常只針對一個物種的少數幾個基因類型建立預測模型，限制了這項技術的廣泛應用。


因此，本研究的目的是探索在不同水氮處理下，基于高光譜反射率，通過偏最小二乘回歸建立跨物種模型預測3種基因型高粱和6種基因型玉米生理性狀(相對含水量和含氮量)的可能性。


多物種模型對高粱和玉米的相對含水率(R2=0.809)以及高粱和玉米的氮素含量(R2=0.637)進行了預測。506、535、583、627、652、694、722和964 nm的反射率對相對含水量的變化有響應，而486、521、625、680、699和754 nm的反射率對氮含量的變化有響應。高通量高光譜成像可以用來以可接受的精度預測不同基因型和一些類似物種的植物的生理狀態。

來源：Multi-Species Prediction of Physiological Traits with Hyperspectral Modeling.by Meng-Yang Lin,Valerie Lynch,Dongdong Ma,Hideki Maki,Jian Jin and Mitchell Tuinstra
https://doi.org/10.3390/plants11050676