低温冷冻胁迫对小麦幼苗生长和最终产量有不利影响，传统的小麦冻害评价方法是目测，既费时又费力。因此，迫切需要一种更有效、更准确的冻害识别方法。本文开发了一种高通量表型系统，即RGB冻害系统，以有效和高效地量化小麦在田间环境中的冻害。



该系统能够在田间条件下使用移动表型舱自动采集、处理和分析小麦图像，还开发了一个数据管理系统，用于存储和管理系统中的原始图像和计算出的表型数据。本试验共种植小麦品种128个，施氮 3 种，生物技术重复 2 次。在拔苗期采集小麦冠层图像，对每个小麦样品提取三个图像特征，包括ExG、ExR和ExV。我们比较了不同的测试参数，发现覆盖率对冻害的影响更大。


因此，作者根据试验结果初步划分了4个冻害等级，以评价不同品种小麦在幼苗期的冻害情况。冻害自动表型分析方法为大田作物高通量冻害分析提供了替代解决方案，可用于冻害量化，对小麦优良抗冻基因型的筛选具有指导意义。

来源：Plant Methods.A method for obtaining field wheat freezing injury phenotype based on RGB camera and software control.Xiuqing Fu, Yang Bai, Jing Zhou, Hongwen Zhang & Jieyu Xian
https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00821-7