利用无人机（UAV）影像进行水稻植株高度估算的研究，并通过数量性状遗传学（QTL）分析进行验证

《Journal of Crop Science and Biotechnology》：Study on rice plant height estimation using unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and validation with QTL analysis

本研究利用无人机影像技术对水稻株高进行高精度测量，结合人工测量和QTL分析验证，证实无人机数据可准确反映实际株高，并定位到1号染色体上的sd1基因主效QTL及8号染色体上的次要QTL，为高通量表型遗传分析提供可靠工具。

　　

摘要

准确评估植物高度在水稻育种和遗传学研究中至关重要，然而手动测量耗时费力，且不适合大规模试验。本研究利用无人机（UAV）图像来估算稻田中的水稻植株高度，并通过手动测量和数量性状位点（QTL）分析对估算结果进行了验证。使用Pix4D生成了正射影像图和数字表面模型（DSM），结果表明无人机获取的植株高度数据与地面实测数据具有很强的相关性。Bland–Altman分析进一步证实，无人机估算的结果能够可靠地反映实际植株高度。QTL分析一致地发现1号染色体上188至191 cM之间存在一个主要位点，该位点与已充分研究的semi-dwarf1 (sd1)基因相对应。此外，在8号染色体上也反复检测到一个次要QTL。这些发现共同表明，基于无人机的表型分析方法兼具精确性和可靠性，为其在遗传学研究中的直接应用提供了支持。此外，这项工作还凸显了无人机支持的高通量表型分析技术在水稻及其他作物中用于精确性状测量和遗传分析的巨大潜力。