近年來，熱成像技術在植物表型解析中取得了顯著進展，已被用于植物防御機制研究、植物脅迫檢測和癥狀嚴重程度評估、篩選抗旱耐鹽或耐寒作物品種、評估植物生物量和產量等。總體而言，熱成像是評估生物脅迫、非生物脅迫和其他應用下植物表型的有效工具。本綜述首先總結和對比了各成像技術在植物表型分析中的優(yōu)缺點（如圖1所示），簡單分析了基于成像技術的2D、3D表型的特點；接著介紹了熱成像的基本原理（如圖2所示）、熱成像圖像采集的近地與無人機平臺以及應用場景、熱成像圖像識別的傳統方法以及深度學習方法（技術流程如圖3a所示）；隨后總結分析了熱成像的優(yōu)缺點以及與其他成像技術結合應用，重點統計并分析了2019年至2022年熱成像技術在植物生物脅迫（包括真菌、細菌、病菌和害蟲，如圖4所示）、非生物脅迫（包括水分脅迫、凍害、營養(yǎng)元素，如圖5所示）、共存脅迫（包括多重生物誘導脅迫、非生物和生物誘導脅迫，如圖6所示）以及植物生長（包括作物產量、種子質量，如圖7所示）檢測的研究應用。總之，本綜述總結了近年熱成像技術在表型領域的進展，為育種家培育高產、抗逆、耐逆、優(yōu)質的作物品種提供了指導。
圖1 植物表型與成像技術之間的關系，以及現有成像技術的優(yōu)缺點。（a）植物表型與成像技術之間的關系。植物表型是在基因和環(huán)境的動態(tài)相互作用下形成的，成像技術可以通過識別表型來檢測植物中的生物和非生物脅迫。（b）現有成像技術的優(yōu)缺點。2D 成像技術，包括可見、熒光、多光譜 （MSI）、高光譜 （HSI）和熱成像；3D成像技術主要包括 X 射線計算機斷層掃描、光檢測和測距、磁共振成像；每種成像方法都有優(yōu)點和缺點。
圖2 熱成像的相應電磁波譜與成像過程、成像原理以及熱成像的組成相互作用。（a）植物表型熱成像技術中所有感興趣的波譜。（b）植物表型熱成像系統的典型構成。（c）熱成像捕捉電磁輻射與物質之間相互作用的變化，反射在物體表面的熱輻射信息和植物樣品發(fā)出的輻射可以用熱成像儀檢測。
圖3 植物表型熱成像的圖像識別。（a） 深度學習法流程圖。（b）基于CNN的圖像特征學習（以VGG模型為例。（c）植物中植物病害的識別、分類、量化和預測（ICQP）。
圖4 熱成像在檢測生物脅迫（真菌、細菌、病毒和蟲害）中的應用。（a）真菌。使用遠程熱成像比較猝死綜合癥感染植物與健康植物。（b）細菌。預測植物病害 Xf 細菌在植物葉片中的空間分布。（c）病毒。確定甘薯羽毛斑駁病毒（SPFMV）和甘薯氯酸特技病毒（SPCSV）是否單獨或兩者導致甘薯減產。（d）蟲害。蘋果綠蚜蟲侵擾早期對蘋果葉溫度分布的影響。
圖5 熱成像在檢測非生物脅迫（水分脅迫、凍害和營養(yǎng)元素）中的應用。（a）水分脅迫。將PRI和RUE與葉片和葉片蒸騰量相關聯，從空中測量麥田光合作用和蒸騰量。（b）凍害。IDTA和生存力評估，以探索結冰和凍傷機制。（c）營養(yǎng)元素。研究了CCCI、WDI 和 NNI 之間的相互關系。
圖6 熱成像技術在檢測共存脅迫(多重生物誘導脅迫,非生物和生物誘導脅迫)中的應用。(a) 多重生物誘導脅迫。利用機載熱成像和高光譜成像獲得的植物性狀區(qū)分橄欖樹上同時發(fā)生的兩種病原菌。(b) 非生物和生物誘導脅迫。結合航空光譜和熱成像掃描的特征加權ML模型解析特定生物和非生物光譜效應。
圖7 熱成像技術在植物生長檢測中的應用(作物產量、種子質量)。( a )作物產量。大面積、低成本、準確、無損的農業(yè)產量測量和估產模型的實現。( b )評估榆樹和水稻種子在熱衰變過程中的活力。
文獻來源：Ting W, Jian-Hong L, Qi W, Yang-Yang G, Ge-Fei H, Bao-An S. Thermal imaging: The digital eye facilitates high-throughput phenotyping traits of plant growth and stress responses. Science of The Total Environment, 2023, 899:165626.
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