大豆耐旱表型多样性评估与多传感器指标筛选：为美国中西部育种提供新资源

这篇研究通过3年田间试验，结合视觉评分与多平台传感器（RGB/高光谱/多光谱）技术，系统评估了450份早熟大豆（MG 0-III）在干旱胁迫下的表型多样性。研究发现8份持续低萎蔫度种质，并验证了红绿蓝植被指数（RGBVI）与人工选择的87.5%一致性，为美国中西部耐旱育种提供了高效筛选工具和种质资源。

　　

干旱胁迫与大豆生产危机
干旱是北美大豆减产的主要因素，极端干旱可导致产量损失高达74%。研究基于爱荷华州Muscatine的沙质土壤干旱圃，连续3年（2020-2022）筛选450份来自28个国家的早熟大豆种质，涵盖开花期（R1-R3）、结荚期（R4-R5）和籽粒发育期（R6-R7）三个关键生理阶段。

多维度表型采集技术
采用地面高光谱仪（350-2500 nm）与大疆无人机平台（RGB/多光谱RedEdge-MX）同步采集数据。创新性开发冠层掩膜算法，提取21项植被指数（VI），包括作物水质量指数（CWM I-III）、类胡萝卜素反射光谱比值（RARSc）等。其中RGB植被指数（RGBVI）通过绿色波段平方与红蓝波段乘积的比值，高效捕捉叶片卷曲导致的颜色变化。

关键发现与种质资源
8份种质（如PI 253651C、PI 479719）在三年试验中均表现低萎蔫评分（1-6级量表）。值得注意的是，MG I-II种质PI 479719和PI 91102首次被报道具有慢萎蔫特性。冠层面积筛选与萎蔫评分存在22%重叠，提示二者可能代表不同的耐旱机制。

传感器技术的育种应用
RGBVI与人工评分的相关性最高（r=0.87），其广谱遗传力（H²）达0.93，显著高于传统目测方法（H²=0.88）。多光谱指标如归一化差值植被指数（NDVI）和再归一化差值植被指数（RDVI）在水分状态监测中表现突出。研究证实无人机平台可将数据采集时间从3小时缩短至20分钟，大幅提升育种效率。

未来方向
尽管未发现萎蔫评分与产量显著相关，但部分高产品种（如CL0J173-6-8）同时具备耐旱特性，暗示通过慢萎蔫性状选育兼顾产量潜力的可能性。建议后续在大型试验圃验证这些种质的产量表现，并探索冠层维持与水分利用效率的分子机制。