马铃薯关键表型性状的高通量鉴定

佟青松; 刘勇; 倪响; 魏峭嵘; 尹燕斌; 唐海涛; 石瑛

doi:10.19918/j.cnki.1672-3635.2025.03.004

中国马铃薯 ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (03) : 186 -195. DOI: 10.19918/j.cnki.1672-3635.2025.03.004

马铃薯关键表型性状的高通量鉴定

佟青松, 刘勇, 倪响, 魏峭嵘, 尹燕斌, 唐海涛, 石瑛

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摘要

马铃薯（Solanum tuberosum L.）是中国第四大粮食作物，对保证国家粮食安全具有重要意义，而高效的表型评估体系和关键性状的基因挖掘是培育高产、优质马铃薯品种的基础。随着无人机遥感技术的发展，高效、精准、无损的表型获取成为可能。以40个东北中晚熟期马铃薯品种为研究对象，旨在通过无人机搭载可见光和多光谱相机高效、无损的获取5个关键生育时期的田间影像数据，并结合地面实测数据，利用4种机器学习模型，以2023年表型数据为建模集，2024年表型数据为验证集，建立冠层高度、SPAD、叶面积指数和产量的高效评估体系。冠层高度反演模型R²最高达0.91,SPAD反演模型R²最高达0.97，叶面积指数反演模型R²最高达0.96，产量反演预测模型R²最高达0.96。马铃薯产量估测模型表明，淀粉积累期随机森林（RF）的估测结果最好，R²和RMSE为0.86和82.6 g/株。通过该研究，可以高效快速的获得马铃薯关键生育期的关键表型，为马铃薯高效育种提供理论支撑。