目前，農業(yè)都受到土壤和灌溉水鹽分升高的威脅。大約50%的灌溉農田都受到了鹽分的影響。2013年的經濟分析指出由于鹽分誘發(fā)的土壤退化和作物產量損失在造成了273億美元的損失。作為一種重要的蔬菜作物，萵苣（Lactuca sativa L.）在世界范圍內進行了廣泛的種植。萵苣產量高的國家有美國、歐盟和中國。而萵苣對鹽分就是非常敏感的。鹽分脅迫會造成萵苣生物量減少、誘發(fā)葉燒病和早衰。

    美國農業(yè)部（USDA）的科學家嘗試確定萵苣鹽脅迫的關鍵生理性狀，用于篩選高耐鹽的萵苣品種。從開始，他們就把關注點放在了葉綠素熒光動力學分析上。與傳統的作物表型測量（鮮重、葉面積、葉綠素指數、CO₂同化速率等）相比，一方面光系統對各種生物和非生物脅迫因素都非常敏感，而葉綠素熒光成像分析可以無損地直接測量脅迫對光系統的損傷程度和機理；另一方面，葉綠素熒光成像分析技術與自動傳送系統集合，能夠實現對大量樣品的高通量無損快速檢測，非常適用于作物品種的篩選。他們使用的PlantScreen XYZ植物表型成像分析系統就能夠將這兩方面的優(yōu)勢完美地結合起來。

實驗中使用了球生菜、奶油生菜、直立生菜、葉生菜等不同的栽培品種和萵苣的野生親緣種L. serriola L，共240株樣品進行了葉綠素熒光成像分析。

葉綠素熒光動力學曲線

葉綠素熒光分析數據及相應成像圖

   研究者重點分析了QY_max（Fv/Fm）大光化學效率、Fv/Fm_L光適應大光化學效率、NPQ非光化學淬滅（大熒光）、qN非光化學淬滅（可變熒光）、qP光化學淬滅、QY實際光化學效率（量子產額）、Rfd熒光衰減比率等熒光參數。

    同時，葉綠素熒光成像圖經過校準后，還可以直接獲得整株植物具備光合活性的葉面積。結合熒光參數還可以對葉面積進行不同脅迫程度的定量分級和圖像分割。

    熒光數據與鮮重等傳統表型數據進行了相關性分析和主成分分析，結果表明敏感栽培種的特征是低QY，qN，NPQ和Rfd，而耐受栽培種的特征是高QY_max，Fv/Fm_L和QY_D。論文結尾建議在篩選高耐受品系時以較高的葉面積配合較高的Fv/Fm和QY作為初篩指標。

    論文作者由于使用的是PlantScreen表型分析系統的簡化型號，因此不得不使用其他儀器和生長箱進行培養(yǎng)和形態(tài)學測量。而實際上PlantScreen植物表型成像系統可以整合LED植物智能培養(yǎng)、自動化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌等多項先進技術，理想情況下可以自動無人值守監(jiān)測植物整個生活史的光合、形態(tài)、光譜特性等表型數據并進行初步分析。

      同時葉綠素熒光表型分析也并不局限于萵苣這樣的蔬菜和鹽脅迫。幾乎所有的植物/作物和脅迫都可以用葉綠素熒光成像技術進行表型分析。

葉綠素熒光成像技術在植物脅迫中的應用（岑海燕，2018）

參考文獻：

Adhikari N D, et al. 2019. Phenomic and Physiological Analysis of Salinity Effects on Lettuce. Sensors, 19: 4814