近视距高光谱成像（HSI）在高通量植物表型成像平台（HTTP）中得到广泛的应用，在植物整个生长季，可用来快速、无损监控和评估植物生长动力学。多数研究者仍在研究如何将近视距HSI高光谱模块集成到HTPP中来提取植物性状，集成是个比较复杂，需要兼顾生物学以及技术整合层面。近视距获取高光谱数据设置非常有挑战性，需要详细审查与图像设置相关因素，例如影响光谱获取的因素。近视距叶片反射光谱较易受植物形状以及成像系统方向影响。这些引发记录信号里面高度无信息的外在变量，无法揭示植物生理性状的光谱信号信息。高光谱研究中常用SNV（标准正态变量（SNV）标准化）方法来去除线性影响，同时，采用聚类法来移除表现出非线性多重散射效应的像素。一旦对由外部因子导致的非信息变量进行归一化，从光谱反射中就可提取出所需信息。例如有研究人员开发出了2种策略，即无监督和有监督的数据驱动方法，用来诠释植物表型性状的反射光谱。在无监督数据驱动方法中，即便事先不知道植物参数任何信息，也可完全通过光谱指纹来指示植物特征。研究中，采用了光谱相似测量以及波段选择策略来对细微生物信息进行定量并对植物生长动力学进行鉴定。在监督数据驱动方法中，采用了机器学习回归算法来对光谱变量和植物生理参数之间建模。例如，研究者对开发模型进行了检测，可对4个植物生理参数进行估算，该4个参数与抗旱反应缺水胁迫高度相关。所建议的方法在高通量植物表型平台运行，用于植物水胁迫与恢复研究。研究结果显示该分析方法可用于干旱胁迫反应早期胁迫以及再浇水很短时间后的恢复效果。近视距HSI高光谱是一种新型高通量表型研究的快速、无损技术，应用前景较大。

较近来自比利时和马来西亚的植物科学家利用高通量植物表型平台所集成的高光谱成像模块发表了题为Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform的论文，文章发表在先进期刊ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 138: 121–138上。高光谱成像模块的集成和分析是个性难题，目前上能整个该系统的厂家非常有限，对厂家的自动化集成能力和数据分析能力提出了巨大的挑战，如前文所述其它科研研究人员在整合中也遇到很多挑战。

WIWAM Conveyor高通量植物表型成像系统 

作为先进家将大规模自动化理念和工业级零件和设备整合入植物成像系统的厂家，SMO公司在植物表型成像分析领域处于先进的技术前列，大面积叶绿素荧光成像系统、高光谱成像模块、激光3D多光谱成像系统使WIWAM成为植物表型分析与功能成像领域较为先进的仪器设备，植物生长、胁迫响应等测量参数达几百个。工业级部件品质使系统非常耐用，基本免维护，与同类产品相比，特点突出。目前WIWAM植物表型平台分为WIWAM XY，WIWAM Line、WIWAM Conveyor、WIWAM Imaging Box以及WIWAM FIELD等几个系列，涵盖从室内表型成像到室外表型成像各个领域，多维度、多类型传感器和设备的应用为植物表型科研提供了很好的借鉴思路。

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