缺乏高通量表型是作物耐非生物逆境育种的瓶颈。高效、无损的高光谱成像可以量化植物在非生物胁迫下的生理特性，然而，通常只针对一个物种的少数几个基因类型建立预测模型，限制了这项技术的广泛应用。


因此，本研究的目的是探索在不同水氮处理下，基于高光谱反射率，通过偏最小二乘回归建立跨物种模型预测3种基因型高粱和6种基因型玉米生理性状(相对含水量和含氮量)的可能性。


多物种模型对高粱和玉米的相对含水率(R2=0.809)以及高粱和玉米的氮素含量(R2=0.637)进行了预测。506、535、583、627、652、694、722和964 nm的反射率对相对含水量的变化有响应，而486、521、625、680、699和754 nm的反射率对氮含量的变化有响应。高通量高光谱成像可以用来以可接受的精度预测不同基因型和一些类似物种的植物的生理状态。

来源：Multi-Species Prediction of Physiological Traits with Hyperspectral Modeling.by Meng-Yang Lin,Valerie Lynch,Dongdong Ma,Hideki Maki,Jian Jin and Mitchell Tuinstra
https://doi.org/10.3390/plants11050676