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模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三) ——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

教育裝備采購(gòu)網(wǎng) 2019-01-07 09:09 圍觀1500次

模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三)

——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

為了進(jìn)一步減少低品質(zhì)葡萄的產(chǎn)量,減少歐盟對(duì)葡萄酒產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼,同時(shí)提高歐盟葡萄酒的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力,2011年歐盟啟動(dòng)了EU科研項(xiàng)目PREMIVM(improving grape quality with multiparametric field analysis of grapes and leaves in vineyards,通過(guò)葡萄園中葡萄與葉片的田間多參數(shù)分析提高葡萄品質(zhì))。

模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三) ——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)是目前檢測(cè)植物生長(zhǎng)狀況與受脅迫程度最為重要的無(wú)損測(cè)量技術(shù)之一,不但適用于測(cè)量葉片,也可以測(cè)量含有葉綠素的果實(shí)。同時(shí)葡萄果實(shí)在成熟過(guò)程中,其糖分、葉綠素、多酚、氮素和花青素等色素和生化成分都會(huì)有相應(yīng)的變化。反射光譜技術(shù)正是無(wú)損檢測(cè)這些成分的最佳工具。

這一項(xiàng)目初期主要使用PSI公司(Photon Systems Instruments)專門(mén)為此項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的WINEPEN葉綠素?zé)晒馀c光譜儀。

模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三) ——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),在不同的生長(zhǎng)期其葉綠素?zé)晒夤庾V都會(huì)有顯著的變化。而綠色和紅色果實(shí)的反射光譜更是有非常大的差異,表明其色素組成與相關(guān)生化成分都有極大的差異。從而為定量分析葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定提供科學(xué)依據(jù)。

模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三) ——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

隨著技術(shù)的進(jìn)步,這類研究使用的儀器從手持式的葉綠素?zé)晒馀c光譜儀,逐漸升級(jí)為葉綠素?zé)晒獬上駜x與高光譜成像儀。研究人員可以同時(shí)測(cè)量多個(gè)果實(shí)乃至整個(gè)葡萄果穗。進(jìn)行葉片測(cè)量時(shí),也可以獲得整個(gè)葉片的全面數(shù)據(jù)與相應(yīng)圖像,而不是以前手持式儀器僅僅只能測(cè)量葉片一個(gè)點(diǎn)的有限數(shù)據(jù)。以FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)和Specim高光譜成像技術(shù)為代表的現(xiàn)代植物表型成像分析技術(shù)宣告植物與作物表型研究由傳統(tǒng)的一維時(shí)代,進(jìn)入了更為全面、精確的二維時(shí)代。

模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三) ——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三) ——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

模塊式植物表型分析技術(shù)方案推薦:

  1. 基礎(chǔ)方案:FP110手持式葉綠素?zé)晒鈨x RP410手持式植物反射光譜儀或者廠家定制WinePen

  2. 進(jìn)階方案:FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng) Specim IQ 手持式高光譜成像儀

  3. 高級(jí)方案:FluorCam多光譜熒光成像系統(tǒng) FX10/FX17 輕便型高光譜成像儀或SisuCHEMA高光譜掃描成像分析系統(tǒng)

模塊式植物表型分析技術(shù)方案(三) ——葡萄生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)與品質(zhì)鑒定

參考文獻(xiàn):

  1. FernandesLM, et al. 2013. PREMIVM – improving grape quality with multiparametric field analysis of grapes and leaves in vineyards. EFITA-WCCA-CIGR Conference “Sustainable Agriculture through ICT Innovation”, Turin, Italy

  2. Navrátil M, et al. 2013. Fluorescence and reflectance signatures with a handheld radiometer for quality assessment in vineyards

  3. SerrantiS, et al. 2017. Classification of Peronospora infected grapevine leaves with the use of hyperspectral imaging analysis. Spie Commercial Scientific Sensing & Imaging

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