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COVID-19与气候变化的叠加给全球粮食安全带来了巨大挑战。小麦作为世界主要经济作物，研究其表型，培育优质小麦品种是提高粮食产量的重要途径。然而，现有的表型分析平台大多存在建设和维护成本高、无法移动、受气候因素限制使用等缺点，而传统的气候室缺乏表型数据采集，使得作物表型研究开发困难重重。作物育种进展缓慢。目前，迫切需要开发一种低成本、易于推广、不受气候和场地影响的、集作物栽培和表型获取功能于一体的设施。提出了一种移动舱式智能人工气候箱，构建环境控制系统、作物表型监测系统、作物表型采集系统。

智能人工气候箱整体结构示意图

作者选择了两个不同早期活力的小麦品种，在智能人工气候箱中进行了不同氮肥施用量下小麦的栽培试验和表型获取。借助作物表型采集系统，采集小麦在三叶期、分蘖前、分蘖后期和拔节期的图像，通过作物表型采集系统提取小麦叶面积、株高、冠层温度等表型信息。作者比较了小麦表型的系统测量和手动测量。分析结果表明，小麦4个生育期叶面积、株高和冠层温度的系统测量与人工测量高度相关。相关系数（r）为正，决定系数（R2）大于0.7156。均方根误差 (RSME) 小于 2.42。其中，基于作物表型的采集系统对小麦三叶期表型特征的测量误差最小。冠层温度 RSME 仅为 0.261。小麦表型性状系统测量值与人工测量值呈显着正相关，拟合度较好，误差均在可接受范围内。实验表明，采用智能人工气候箱获得的表型数据具有较高的准确性。验证了基于智能人工气候箱的小麦栽培和表型获取的可行性。

环境控制系统架构

借助智能人工气候箱研究小麦栽培和冠层表型是可行的。基于多种环境监测传感器和环境调节设备，可以调节作物的生长环境因子。基于高精度机械传动和多维成像传感器，可采集农作物图像，提取农作物表型信息。它的使用不受环境和气候因素的限制。因此，智能人工气候室有望成为育种者培育优良种质品种的有力工具。

来源：Plant Methods.Evaluation of an intelligent artificial climate chamber for high-throughput crop phenotyping in wheat.Anhua Ren, Dong Jiang, Min Kang, Jie Wu, Fangcheng Xiao, Pei Hou & Xiuqing Fu

https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-022-00916-9