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作物表型是作物基因的外在表达，是基因和和环境共同作用的结果，反映作物生长发育全部过程的生理、生化特征及性状。作物的一些表型特性，如叶面积指数、绿色面积指数、株高、株间距、生物量等会随着作物器官的生长而变化。长时间连续、快速、动态的监测作物表型特性和性状，对实现作物有效诊断与管理调控具有重要意义。叶片是作物表型特性中的重要参数之一，对作物的生长至关重要，直接影响了作物的光合效率。如绿色面积指数（Green area index：GAI）包含了作物的叶片、茎、穗等其他绿色部分，较能反映作物冠层的光合作用，呼吸作用和蒸腾作用，是反映作物群体生长态势的重要指标，此外，如平均叶倾角（Average leaf angle，ALA）和作物株高是描述作物冠层结构和理想株型的重要参数。

大田条件下，几十甚至上百个田块，作物冠层结构信息的高通量监测是绝大多数农业实验的要求。现有的表型监测方法可分为直接测量和间接测量两种方式。直接监测方法为人工取样，破坏性测量。通过剪纸称重法、叶片称重法测定作物叶面积指数、米尺测定株高，费时费力，适用于小区域范围的作物采样，无法高通量、大区域范围获取作物信息。间接测量主要利用无人机，田间机器人等搭载可见光相机，雷达或多光谱相机等探头，进一步借助图像分析和光传输等模型算法，实现对作物结构和功能特性的估算。相较于直接测量方法，这种方法容易实现大尺度范围内有效和有效的监测，也就是高通量的表型。但是，在大田条件下，基于无人机的系统，容易受到环境条件的影响，同时由于滞空时间的限制，无人机获取的影像信息的精度往往并不能很好满足有效的表型特性提取的要求。尽管基于田间机器人的系统可以很好克服无人机系统的不足，但其造价高昂，同时对田块布设等有非常苛刻的要求，因而除了上千个田块的育种实验，它并不适用于大多数的农业实验。综上所述，满足大多数农业实验对高通量的需求，便于操作且价格可以接受的表型设备还有待进一步开发。

综合考量价格和精度，普通的可见光相机是常用的表型监测探头，广泛搭载于无人机等表型平台，通过构建经验模型，实现对于叶面积指数和生物量等作物冠层结构信息的估算。

但现有方法大多数局限于应用单一相机，由于冠层内茎秆和叶片分布的复杂性，单一角度拍摄的照片反应的冠层结构信息单一，且精度不一定都能得到很好保证。因而，融合多个角度相机拍摄的信息以及多光谱相机，将有助于实现冠层结构信息以及表型信息的较为有效和有效的估算。

经过多年研究和技术积累，法国农业科学院以及Hiphen公司设计推出了划时代突破性的手持便携式植物表型成像系统，测量植株高度可达3m，可整合RGB、多光谱、激光雷达等各种传感器，将田间表型研究成本拉到了一个新维度。

该高通量田间作物表型监测系统系统重量轻、功能强大，可集成多种表型传感器，可快捷、便携进行植物田间表型研究。系统有多种备选传感器，标配RGB可见光和多光谱表型成像模块 ，适于野外作物表型特征提取和分析。系统配置有专用配套光照系统，提供多项表型参数输出，例如可计算数十种植被指数、LAI、叶绿素含量算、植株数、器官数等，设备上还配有自动设置装置，备选2种地理信息设置，数据获取界面友好，从而进行有效表型数据处理。系统专门配有可调支撑杆，植株测量高度可达3m。电池为肩背设计，续航工作时间可达10个小时，电池为所有摄像机和采集盒供电，从而保证了全天检测的电源。该表型装置还安装有RTK定位系统，通过平板或计算机界面测量规划与设置。所有的传感器都连接在一个采集盒上，采集盒可以触发摄像头，存储数据，并与平板电脑进行通信。平板电脑可以通过用户友好的图形界面定义测量场景。测量场景详细显示传感器配置、试验计划和每个小区中的测量数量。现场轻松使用，并确保正确引用每个获取的图像和元数据所有采集数据与其它高通量表型采集设备获取数据兼容，可用于云数据平台（cloverfield）的数据分析。

北京欧亚国际科技有限公司是法国Hiphen公司中国区总代理，全面负责其系列产品在中国市场的推广、销售和售后服务。