文献类型： 中文期刊

作者： 陈龙跃 ¹ ; 段丹丹 ¹ ; 徐卫兵 ² ; 李作麟 ¹ ; 赵冲 ³ ; 姜毅 ⁴ ; 高永钢 ⁴ ; 左文庆 ⁴ ;

作者机构： 1.北京市农林科学院信息技术研究中心

2.岳西县农业农村局

3.农芯科技(广州)有限责任公司

4.岭南现代农业科学与技术广东省实验室河源分中心

关键词： 农业;地、空尺度;高通量表型分析;大数据挖掘;传感器;遥感

期刊名称： 广东农业科学

ISSN： 1004-874X

年卷期： 2024 年 51 卷 011 期

页码： 149-162

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 农作物高通量表型分析作为一种新兴的技术手段，旨在通过分析大量的表型数据，快速、准确地揭示农作物性状与基因和环境之间的关系，进而优化育种效率和准确性、提升作物产量和品质、解决全球人口增加及环境恶化趋势下对粮食需求提升的问题。该文对农作物高通量表型分析的关键技术架构进行剖析后，从传感器、多尺度观测和大数据挖掘层面阐述收集、整理和分析农作物表型信息的手段及其不足。在此基础上综述了近年来农作物表型分析的主要应用领域，研究证实农作物高通量表型分析是量化作物性状、监测作物长势、优化田间管理、提升育种效率的有效工具，但其应用性能仍具有提升潜力。最后，探讨农作物高通量表型分析面临的挑战、优化方案、广阔前景及未来发展趋势。表明其在数据处理和解析、跨品种、跨组织、跨环境的应用等方面还存在着挑战，但随着对大体量、高复杂度数据处理有着巨大优势的云端大数据处理平台和人工智能等前沿技术的日益发展，同时结合生物技术和基因组学研究方法，农作物高通量表型分析将在对抗全球环境变化和人口增加所带来的粮食短缺隐患中发挥举足轻重的作用。