EN
Hyperspectral reflectance contains valuable information about leaf functional traits, which can indicate a plant’s physiological status. Therefore, using hyperspectral reflectance for high-throughput phenotyping of foliar traits could be a powerful tool for tree breeders and nursery practitioners to distinguish and select seedlings with desired adaptation potential to local environments. We evaluated the use of 2 nondestructive methods (i.e., leaf and proximal/canopy) measuring hyperspectral reflectance in the 350- to 2,500-nm range for phenotyping on 1,788 individual Scots pine seedlings belonging to lowland and upland ecotypes of 3 different local populations from the Czech Republic. Leaf-level measurements were collected using a spectroradiometer and a contact probe with an internal light source to measure the biconical reflectance factor of a sample of needles placed on a black background in the contact probe field of view. The proximal canopy measurements were collected under natural solar light, using the same spectroradiometer with fiber optical cable to collect data on individual seedlings’ hemispherical conical reflectance factor. The latter method was highly susceptible to changes in incoming radiation. Both spectral datasets showed statistically significant differences among Scots pine populations in the whole spectral range. Moreover, using random forest and support vector machine learning algorithms, the proximal data obtained from the top of the seedlings offered up to 83% accuracy in predicting 3 different Scots pine populations. We conclude that both approaches are viable for hyperspectral phenotyping to disentangle the phenotypic and the underlying genetic variation within Scots pine seedlings.
Stejskal, J., Čepl, J., Neuwirthová, E., Akinyemi, O. O., Chuchlík, J., Provazník, D., ... & Lhotáková, Z. (2023). Making the Genotypic Variation Visible: Hyperspectral Phenotyping in Scots Pine Seedlings. Plant Phenomics, 5, 0111.
Read HERE.
CZ
Hyperspektrální odrazivost obsahuje cenné informace o funkčních vlastnostech listů, které mohou indikovat fyziologický stav rostliny. Proto použití hyperspektrální odrazivosti pro vysoce výkonné fenotypování fyziologických znaků může být pro šlechtitele a školkaře užitečným nástrojem rozlišení a výběru sazenic s požadovaným adaptačním potenciálem. Hodnotili jsme použití 2 nedestruktivních metod měření hyperspektrální odrazivosti v rozsahu 350 až 2 500 nm u 1 788 sazenic borovice lesní nížinného/náhorního ekotypu ze 3 různých místních populací z České republiky. Měření na úrovni listů proběhla s pomocí spektroradiometru a kontaktní sondy se světelným zdrojem – měření bikónické odrazivosti vzorku jehlic umístěného na černém pozadí v zorném poli kontaktní sondy. Proximální měření na úrovni „porostu“ byla realizována pod přirozeným slunečním světlem za použití totožného spektroradiometru, jehož optický kabel měřil reflektanční faktor odrazivosti jednotlivých sazenic. Druhá zmíněná metoda byla vysoce citlivá na změny v příchozím záření. Oba soubory spektrálních dat vykazovaly statisticky významné rozdíly mezi populacemi borovice lesní v celém spektrálním rozsahu. Navíc, pomocí „Random Forest“ a dalších algoritmů vektorového strojového učení získaná proximální data z horní části sazenic vykazovala až 83% přesnost při předpovědi příslušnosti ke 3 různým populacím borovice lesní. Došli jsme k závěru, že oba přístupy jsou dobře uplatnitelné pro hyperspektrální fenotypizaci k vylišení fenotypu a základní genetické variace mezi populacemi borovice lesní.
