Dualex是一款源自于法国国家科学院 (CNRS)及巴黎第十一大学技术，由奥地利PESSL公司生产（原法国Force-A公司）开发的新型多功能叶片测量仪。它可同时准确测量叶片的叶绿素含量、叶片表层的类黄酮和花青素含量，适用于植物生理学和农学（如水稻叶绿素浓度，玉米氮素状况，葡萄藤等）相关研究。

其测量对象可以是单子叶植物，双子叶植物或多年生植物。这款设备简单易用，可进行实时和非破坏性测量。由于不需要校准标定和事先的样品制备，测量工作可在实验室或现场完成。此外，该设备在各种温度的和环境光照条件下均可正常使用。系统采用专利设计，光学传感器可进行简单、快速、无损测量叶片中的叶绿素、多酚以及花青素。

Dualex便携式智能气象-叶绿素-花青素-黄酮醇测量仪

摘要

近距离遥感设备正在被广泛应用于田间植物研究，以估计生物化学（例如色素或氮）或农学（例如叶面积、生物量或产量）参数作为胁迫指标。与传统方法相比，植物反应的非侵入性特征可以更快地筛选更多的种群，除了需要更多的时间外，还可能意味着材料被破坏或筛选是主观的（例如，视觉排序）。这项研究探索了单叶和整个冠层水平上的遥感设备的比较，基于此来评估茄子及其产量如何响应嫁接以耐受根结线虫方面的表现。结果表明，整个冠层的测量结果，例如从红-绿-蓝（RGB）图像（r=0.706，p值=0.001**）得到的绿面积（GA）或冠层温度（r=−0.619和p值=0.005**），优于单叶测量，例如通过Dualex（r=0.422和p值=0.059）评估产量的叶片叶绿素含量。此外，在讨论中还考虑了其他参数，如测量每个样本所需的时间或传感器的成本。总之，从RGB图像得出的指数显示了它们在评估作物状况方面的强大潜力，可作为其他更昂贵和耗时设备的低成本替代品。

关键词：近距离遥感；茄子；根结线虫；单叶测量；冠层测量；RGB图像；叶绿素含量；叶温

Comparison of Proximal Remote Sensing Devices for Estimating Physiological Responses of Eggplants to Root-Knot Nematodes 

Abstract

Proximal remote sensing devices are becoming widely applied in field plant research to estimate biochemical (e.g., pigments or nitrogen) or agronomical (e.g., leaf area, biomass, or yield) parameters as indicators of stress. Non-invasive characterization of plant responses allows for the screening of larger populations faster than conventional procedures which, in addition to requiring more time, either imply the destruction of material or are subjective (e.g., visual ranking). This study explores the comparison of a set of remote sensing devices at single-leaf and whole-canopy levels based on their performance in assessing how the eggplant and its yield responds to grafting as a way to tolerate root-knot nematodes. The results showed that whole-canopy measurements, such as the Green Area (GA) derived from the Red-Green-Blue (RGB) images (r = 0.706 and p-value = 0.001**) or the canopy temperature (r = −0.619 and p-value = 0.005**), outperformed single-leaf measurements, such as the leaf chlorophyll content measured by the Dualex (r = 0.422 and p-value = 0.059) assessing yield. Moreover, other parameters, such as the time required to measure each sample or the cost of the sensors, were taken into account in the discussion. In sum, indices derived from the RGB images demonstrated their robust potential for the assessment of crop status as a low-cost alternative to other more expensive and time-consuming devices.

Keywords: proximal remote sensing; eggplants; toot-knot nematodes; single-leaf measurements; canopy measurements; RGB images; Chlorophyll content; leaf temperature 

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