以下文章來源于作物栽培研究圈

南農大聯合作物表型組學研究院發布
多物種氣孔表型原位高效群體監測黑科技產品
李慶1, 2, 4，孫壯壯1，張睿男1，
閔海江1，陳佳瑋1, 3, 4，姜東1, 2, 3*
1南京農業大學小麥生理生態與生產管理課題組, 2農業農村部小麥區域技術創新中心,3南京農業大學作物表型組學交叉研究中心, 4南京慧瞳作物表型組學研究院有限公司

1.研發背景
1.1 氣孔的重要性
氣孔是由植物葉片表皮組織上的保衛細胞所圍成的小孔，是植株與外界進行H2O和CO2等氣體交換的重要門戶，直接影響植株蒸騰和光合作用，進而影響植物的產量和品質。氣孔表型很大程度上影響植物的生理（如：脅迫響應）和生態過程（如：固碳和蒸騰）。例如，干旱缺水會使葉片氣孔開度變小，抑制蒸騰和光合，導致作物籽粒產量驟減；病原體可通過氣孔侵入植株內部，導致小麥等植物的條銹、白粉及赤霉病等病害爆發，嚴重影響作物籽粒品質的形成。因此，探究葉片氣孔形態及其變化規律，對深入解析其在植物生長及環境響應中的作用，闡明氣孔對植物的生長發育和產質形成的影響，及保障我國糧食生產安全都具有重要意義（如下圖所示）。

1.2 氣孔的靜動態表型特征概述
氣孔表型大體分為靜態（形態學）和動態（運動學）表型兩類。一般而言，氣孔的靜態表型參數主要包含氣孔數量、氣孔長度、氣孔寬度、氣孔面積、氣孔周長、氣孔開度、氣孔密度等形態學指標；氣孔的動態表型主要是指氣孔在內源信號和外界環境因子的刺激下，引起保衛細胞內外膨壓發生改變，進而導致氣孔孔徑變化而產生的運動學特征。需要指出的是，氣孔生長發育及其形態學建成主要受基因和外界環境因素的調控，而氣孔的運動學表型特征可能更偏向受植物的內源信號和外界環境因子（例如：光照、溫度和CO2濃度等）刺激的共同調控（如下圖所示）。前人研究表明，氣孔孔徑變化呈現出空間變異性（斑駁氣孔）和時間動態性（晝夜節律）兩大特征，斑駁氣孔即同一觀測區域中的氣孔可能有開有閉，又或氣孔開度大小不均勻，晝夜節律即植物氣孔一般呈現白天張開、夜晚關閉的運動特點。氣孔的辯駁性和晝夜節律是許多植物共有的生理學特性。然而，由于缺乏有效的氣孔動態觀測手段，對氣孔的斑駁性和晝夜節律等運動學表型的探究進展十分緩慢。

1.3 傳統氣孔表型觀測方法的局限性
氣孔原位動態監測是分析植物氣孔形態及運動學表型的基礎。印跡法等傳統氣孔觀測方法是將指甲油等粘性材料均勻涂抹在葉表，待風干后將其與葉片分離，從而得到氣孔形態的印跡，雖原理簡單、觀測成本低，但需將印跡制片并置于臺式顯微鏡觀察，觀測結果受葉片質地和制片效果等的多重影響，且不能原位活體、無損連續觀測。在個體尺度，農業生產中小麥等植物的氣孔實時監測對農田的水肥管理具有重要的監測預警作用，但現有顯微成像設備體積笨重、供電接線雜亂，操作繁瑣、集成度低，協同性差，難以滿足氣孔晝夜節律及其響應環境變化研究時的原位、無損、動態連續觀測的需求；在群體尺度，若想通過正向遺傳學等手段進行氣孔相關候選基因挖掘，則需通過人工收集或構建自然群體、自交系群體等材料，結合測序數據與群體氣孔表型數據進行全基因組關聯分析。前人基于氣孔監測需求開發了各種觀測技術，他們各有特點（如表所示），然而，國內外至今仍無相關設備可用于大群體材料的氣孔表型圖像的同步高效采集。

1.4 傳統氣孔表型分析方法的局限性
目標氣孔檢測與分析是研究氣孔形態學及運動學表型的核心問題。以前通過人工方式對圖像中的氣孔計數，該過程費時費力，且長時間看圖會導致眼疲勞，增加出錯概率。隨后，學者們開發出了各種半自動化的氣孔圖像處理算法，例如，人們可通過Image-J等通用圖像處理軟件進行半手工測量，可用于長度、寬度、面積及周長等氣孔表型參數的提取，但類似的軟件通常要求使用者先手動調整每幅圖像的參數去較準確的實現氣孔像素分割，還需用戶手動標記氣孔孔隙和氣孔復合體邊界等興趣區，然后才能進行氣孔相關表型參數的計算提取。這種復雜的圖像分析流程非常占用時間，且基于圖像調參的方法往往難以準確描繪氣孔邊緣，更難以準確計算氣孔的表型參數，因此，大群體材料的氣孔表型監測與分析往往令相關學者望而生畏。開發適用于多物種、大群體、可實現氣孔形態學與運動學表型監測與分析的、輕便、靈活和高度集成的系統，已成為植物優良品種選育、抗逆高產優質生產栽培管理、碳匯及水循環等領域研究的迫切需求。

2.研發成效
2.1 多物種氣孔表型原位高效群體監測設備突破
為攻克上述問題，南京農業大學小麥生理生態與生產管理課題組、作物表型組學交叉研究中心聯合南京慧瞳作物表型組學研究院有限公司（市新型研發機構、國家高新技術企業），累計投入10名碩/博研究生，歷經6年的潛心鉆研積累，成功研發出適用于室內外多場景的多物種氣孔表型原位高效群體監測系統（如下圖）。

多物種氣孔表型原位高效群體監測系統可實現24小時晝夜不間斷的植物葉表氣孔圖像的采集與氣孔表型的實時解析，為分析微觀視野下植物氣孔對光、溫、水、肥、氣等環境因子變化的形態學（靜態）及運動學（動態）表型響應提供了一個低成本、全自動、高通量的活體原位無損檢測方案。該系統由PC端控制站點、無線信號基站以及多物種氣孔表型監測終端三部分構成。系統以現代物聯網技術為基礎，基于“無線互聯”的設計理念，首先通過微型信號基站發射WIFI信號覆蓋整個試驗區，隨后在信號覆蓋范圍內布設具備WIFI無線通訊功能的氣孔表型監測終端，最后通過信號基站、監測終端及PC端之間的無線互聯，耦合多個氣孔監測終端，實現PC端對系統內多個監測終端的遠程無線控制、大規模的氣孔監測終端的集群化部署及氣孔圖像的多終端協同采集與回傳。其中，系統內的每個氣孔表型監測終端都包含獨立的太陽能供電系統，能有效避免野外農田等應用場景中設備的接電困難、電線拉扯雜亂等難題，極大的增加了設備使用的便捷性；此外，為應對不同物種間氣孔大小及形態差異較大的問題，各個終端可靈活更換顯微物鏡（放大倍率：18-450），可實現對絕大多數植物葉片表皮氣孔圖像的高清動態采集。

2.2 多物種氣孔表型原位高效群體監測算法突破
同時，我們基于采集的多物種的海量氣孔圖像數據集，利用YOLO、U-Net、Mobile-Net等深度學習網絡框架（如圖所示），開發了適用于多物種的氣孔目標檢測、語義分割、單目標跟蹤及多目標跟蹤等算法，歷經三次的迭代升級，實現了氣孔形態學（靜態）及運動學（動態）表型參數的高通量提取，目前正在進行多物種通用算法的開發，屆時可廣泛應用于小/大麥、玉米、大豆、棉花、紅薯、花生、油菜等大田作物以及梨樹、菊花、茶葉等園藝作物的氣孔表型監測。

基于上述氣孔表型提取算法，配套開發氣孔表型參數分析軟件，簡化科研，賦能探索，具有以下優點：
一鍵簡易分析：用戶無需復雜編程知識，只需簡單點擊，選擇圖片或視頻文件，系統便會自動完成參數分析，讓科研變得更加輕松。
數據多維解析：集成交互式圖表、靜態表格和動態視頻等多種分析方式，幫助用戶從不同維度深入探索表型變化趨勢。
批量高效分析：支持單次任務處理多張圖像，提高分析效率。
個性化定制分析：提供靈活的參數設置，用戶可以根據研究需求重點自定義分析參數，提高分析效率。
技術迭代與支持：團隊將持續更新軟件，優化算法精度、分析指標與使用體驗，并提供專業的用戶支持服務。

2.3 多物種氣孔表型原位高效群體監測系統可提取的主要參數

2.4 多物種氣孔表型原位高效群體監測系統的主要技術特點
獨特葉夾設計：夾固葉片零損傷，適應多物種葉形，滿足長周期原位監測需求。
光源亮度可調：確保圖像高質量采集，有效避免氣孔原有生理規律受擾。
野外靈活安裝：高功率太陽能充電+鋰電池供電，電力充沛、保障連續采集；穩定集成，無線化部署，簡化安裝過程、避免接線困擾，真正做到插拔即用！
遠程無線控制：WIFI6.0技術，超1800Mbps傳輸速率，超5公里信號覆蓋范圍，鏈路穩定、高速暢行、無線互聯，支持一千套設備的集群化部署與遠程協同操控。
實時高清采集：氣孔圖像可實時預覽，可高清晰精準捕捉氣孔靜動態表型細節并實現多終端協同采集與回傳，為相關研究分析提供高質量原始圖像。
智能高效提取：整合目標檢測/分類、語義分割、單/多目標跟蹤等深度學習算法，全自動提取氣孔輪廓、追蹤不同氣孔靜動態表型變化，高效解析海量氣孔表型。
適用范圍廣泛：設備/算法通用性強，大田及室內等多種使用場景適用、多物種適用、植物物種差異、生長發育及環境響應監測等多種需求適用，野生種質/人造種質/栽培品種等群體監測適用，且支持設備及模型的定制化開發和自訓練拓展。

3.研發歷程及應用案例
3.1研發歷程
南京農業大學小麥生理生態與生產管理課題組與小麥氣孔的“愛恨情仇”始于團隊首席科學家姜東教授2007年在丹麥訪學期間，相關內容請閱讀《小麥葉片氣孔實時觀測系統研發與應用》。

多物種氣孔表型原位高效群體監測系統的自主研發之路，則始于2018年初，2017年，時任南京農業大學科學研究院院長的姜東教授牽頭成立全國首個作物表型組學交叉研究中心，中心引進多個研究團隊，專業涵蓋光電傳感、自動化、智能制造、數學等學科，吸引了一批機械與自動控制、物聯網、光電、圖像分析、人工智能、植物表型組學、大數據分析等領域的優秀人才。隨后，姜東教授聯合小麥生理生態與生產管理團隊與作物表型組學交叉研究中心，依托南京慧瞳作物表型組學研究院有限公司（市新型研發機構、國家高新技術企業），正式啟動植物氣孔表型監測設備的研發，期間累計投入10余名碩士/博士研究生，歷經6年的潛心鉆研積累至今，完成了植物氣孔表型監測與分析設備及算法的四次升級優化。相關研發進展如下：

在植物氣孔表型監測設備的方面，完成植物氣孔表型觀測設備的四次迭代升級。初代設備實現了小麥氣孔圖像的原位無損長周期動態采集；第二代設備在第一代設備的基礎上，進行了結構和外觀優化，從而使其適用于室內外多種場景下的小麥氣孔圖像的原位、無損、連續的采集；第三代設備在第二代設備的基礎上繼續優化，能夠靈活更換顯微物鏡，適用于多物種葉表氣孔圖像的高清動態采集，有效解決了不同物種間氣孔大小及形態差異較大的問題；而最新的第四代設備，基于“無線互聯”的設計理念，在保留第三代功能的基礎上，整合太陽能供電、無線通訊等物聯網技術再次優化升級，突破了電力供應、多應用場景、多物種適用及遠程多終端協同控制等因素限制，真正意義實現了多物種氣孔表型的原位、無損、高通量的集群式連續監測，暨本次發布的多物種氣孔表型原位高效群體監測系統（四代系統如下圖所示）。

在植物氣孔表型參數提取算法方面，研發團隊完成了小麥氣孔表型分析算法的三次迭代升級，初步建成了多物種氣孔圖像數據集及算法庫。第一代的氣孔表型提取算法利用目標檢測方法完成了開閉狀態監測及計數等初步的小麥氣孔靜態指標的提取；第二代算法在第一代算法的基礎上，結合單目標跟蹤以及語義分割等深度學習方法，成功捕獲小麥保衛細胞所圍成的小孔，暨氣孔開孔面積的動態變化；第三代算法基于研發團隊前期采集積累的2000多萬張小麥氣孔圖像，耦合目標檢測、語義分割、多目標跟蹤等多種深度學習算法，實現了小麥的氣孔形態學（靜態）及運動學（動態）表型參數的高通量提取（三次算法迭代如下圖）。最近，第四代，暨多物種氣孔表型提取通用算法即將完成，屆時可應用于小麥、大麥、玉米、大豆、棉花、紅薯、花生、油菜等大田作物及梨樹、菊花、茶葉等園藝作物的氣孔表型監測。

3.2部分應用案例
多物種氣孔表型原位高效群體監測與分析系統，可用于高通量的定性和定量分析單個或群體氣孔的形態學（靜態）及運動學（動態）表型差異，極大地提高了氣孔表型觀測與分析效率，揭示了一些前人未曾揭示的氣孔生物學規律，主要發現如下：

①氣孔比我們想象的更“勤奮”，氣孔可在黎明前內源性地打開，不受外界環境因素影響（沒有光，氣孔也會開放）；

②氣孔存在斑駁性，氣孔的開閉狀態及開孔面積并不統一，且氣孔晝夜節律與氣孔本身的解剖學特征密切相關，小氣孔的夜間休眠時間（關閉時長）更長；

③氣孔存在大小之分，小麥的小氣孔在響應非生物脅迫的過程中具有更快地響應速度，具有“先鋒”作用；

④氣孔具有“記憶”功能，鍛煉可提高小麥氣孔對干旱脅迫等非生物脅迫的響應能力，即經鍛煉后的植株氣孔在脅迫下提早關閉，在脅迫解除后提早開放。

上述相關研究成果在發表在國內外知名學術期刊Journal of Integrative Agriculture (2024)、Computers and Electronics in Agriculture (2023)、Frontiers in Plant Science (2023)、Plant Phenomics (2021)及農業工程學報(2019)，授權國家發明及實用新型(CN202210730549.0; CN202011071627.8; CN202022480211.3)等專利3項。

系統目前被南京大學、南京農業大學、香港大學、浙江大學、石河子大學及新疆省農科院等高校院所的多個團隊應用，應用市場表現良好。

4.免費試用及經銷商招募

始于2018，自主研發之路走了6年，歷經四次迭代升級，現今，南京慧瞳作物表型組學研究院正式推出多物種氣孔表型原位高效群體監測系統—PheyeStomata，一個有潛力將植株的光合/蒸騰視像化的氣孔表型監測與分析系統，現誠邀全國區域經銷商加入，讓我們一起共謀行業發展，見證品牌發展。

4.1客戶免費試用報名條件

全國范圍內與農、林、草、園藝等植物領域相關的高校在職科研人員；

全國范圍內與農、林、草、園藝等植物領域相關的院所在職科研人員；

全國范圍內與農、林、草、園藝等植物領域相關的公司所屬科研人員。

4.2代理商招募條件

具備一定的行業客戶基礎，擁有相關專業背景知識。

有意者請聯系下方微信

          陳佳瑋                             李慶

南農作物表型組學研究中心  南農小麥生理生態生產管理課題組

南京慧瞳作物表型組學研究院    農業農村部小麥技術創新中心

5.研發團隊簡介

南京農業大學小麥生理生態與生產管理課題組：

南京農業大學農學院小麥生理生態與生產管理團隊以長江中下游麥區小麥高產、優質高效生產為目標，以技術創新、產品創制及推廣服務為主要途徑，致力于小麥多維度、多尺度表型高通量獲取與分析平臺研發應用、品質生理生態與品質調優、非生物逆境脅迫記憶與抗逆豐產、小麥資源高效利用機制與安全清潔生產、營養功能食品開發和利用等領域的研究。

團隊現有固定人員10名，其中教授5名，副教授2名，鐘山青年研究員2名，實驗師1名。獲“CJ學者”講座教授榮譽1人，“杰青”1人，“萬人計劃”科技創新領軍人才1人，省“333工程”高層次人才2人。依托農業部作物生理生態與生產管理重點實驗室，建設有農業農村部小麥區域技術創新中心，建成了設施一流、配備精良、功能齊全的的科研基地和實驗室。

近年來，團隊承擔國家自然科學基金重點項目、國家863計劃、面上項目、國家重點研發計劃、農業部公益性行業科技專項以及部省科研課題等20余項。累計發表論文360余篇，其中SCI論文180余篇。授權國家發明專利20余項、實用新型和軟著50余件；發布《小麥微課》、《圖說小麥》等多個視頻、專著和教材。團隊成員以主要完成人先后獲國家科技進步二等獎2項、省部科技進步一等獎2項、省科技進步二等獎2項、農業部全國農牧漁業豐收獎一等獎1項、江蘇省農業技術推廣一等獎1項，2項技術入選農業農村部糧油生產主推技術，制定地方標準3項。

南京農業大學作物表型組學交叉研究中心：

南京農業大學是中國最早開展表型組學相關研究的單位之一，2017年設立了國內首個“作物表型組學交叉研究中心”，并于2020年正式納入我校前沿交叉研究院實體化運行，著力打造“人才特區、學術特區”，統籌協調推進交叉學科發展所需師資、經費、空間和人才培養等事宜。中心現有科研辦公場地共約25000㎡（含衛崗校區辦公空間約1000㎡，實驗空間約2000㎡，以及位于白馬基地的植物表型研發大樓，總建筑面積22120㎡）。中心擁有國際一流的植物表型組學研究平臺設施，總價值近4000萬元。學校年均投入教學、科研等運行經費逾500萬元。現已初步構建了一支多學科交叉融合、國內外頂尖專家匯聚的師資團隊，擁有國外兼聘+校內專聘PI團隊6個，專任教師16人。

南京慧瞳作物表型組學研究院有限公司：

南京慧瞳作物表型組學研究院有限公司是一家從事農業科技研發,生物科技研發,軟件科技研發等業務的公司，成立于2019年，企業的經營范圍為:農業科技、生物科技、軟件科技研發；作物栽培與耕作學研究、作物遺傳育種研究技術咨詢、技術服務；植物組織培養、栽培和表型分析科學實驗外包；水、氣體、土壤、植物樣品檢測和研究服務；開展農業科學知識的普及、傳播和推廣農業先進技術；組織農業科技培訓和農業科學教育活動；物聯網技術咨詢、技術服務、技術轉讓；機械設備、機電設備、人工智能系統、自動化控制系統設備的技術研發、技術服務、銷售、數據處理；植物表型檢測儀器設備研發、制造、銷售；成像儀器設備設計、生產、銷售和維修。

入選南京市新型研發機構，國家高新技術企業，企業成立至今擁有表型工廠面積約3000㎡，申請專利143項，授權發明專利23項，實用新型專利52項，軟件著作權6個，申請PCT專利19項，研發創制具有自主知識產權的多元傳感器、植物多器官多表型高通量分析系統、扁根盒及圓根盒式植物根系形態表型原位動態觀測系統、種子萌發表型原位動態監測系統、氣孔表型原位動態監測系統、籽粒切片表型分析系統、田間龍門及無軌索驅式表型平臺等20多款植物室內外多維度、多尺度形態及生理表型高通量獲取與分析平臺，參與海南省崖州灣種子實驗室揭榜掛帥，江蘇省種業振興揭榜掛帥及江蘇省自主創新等多項省市級科研項目。

6.相關文章及專利

6.1 涉及論文

[1] Zhuangzhuang Sun#, Yunlin Song#, Qing Li, Jian Cai, Xiao Wang, Qin Zhou, Mei Huang, Dong Jiang* An Integrated Method for Tracking and Monitoring Stomata Dynamics from Microscope Videos. Plant Phenomics, 2021, 2021(23), 1-11.中科院一區

[2] Zhuangzhuang Sun#, Xiao Wang#, Yunlin Song, Qing Li, Jin Song, Jian Cai, Qin Zhou, Yingxin Zhong, Shichao Jin*, Dong Jiang* StomataTracker: Revealing circadian rhythms of wheat stomata with insitu video and deep learning, Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 212, 108-120.中科院一區

[3] Qing Li, Zhuangzhuang Sun, Xiao Wang*, Chuan Zhong, Wenliang Wan, MagujeMasa Malko, Linfeng Xu, Zhaofeng Li, Zihan Jin, Qin Zhou, Jian Cai, Yingxin Zhong, Mei Huang, Dong Jiang*. Time-course transcriptomic information unravel the mechanisms of improved drought tolerance by drought-priming in wheat, Journal of Integrative Agriculture, 2024.中科院一區

[4] Mengxiang Yang, Jiawei He, Zhuangzhuang Sun, Qing Li, Jian Cai, Qin Zhou, Bernd Wollenweber, Dong Jiang, Xiao Wang. Drought priming mechanisms in wheat elucidated by in-situ determination of dynamic stomatal behavior. Frontiers in Plant Science, 2023.中科院二區

[5] K.H. Cheng, Zhuangzhuang Sun*, Wanlu Zhong, Zhihui Wang, Zhengbing Yan, Ruinan Zhang, Jingrong Zang, Yingyi Zhao, Shuwen Liu, Shichao Jin, Jin Wu* Enhancing wheat crop physiology monitoring through spectroscopic analysis of stomatal conductance dynamics, Remote Sensing of Environment, 2024. (Accepted)，中科院一區TOP

[6] 孫壯壯, 姜東, 蔡劍, 王笑, 周琴, 黃梅, 戴廷波, 曹衛星. 單子葉作物葉片氣孔自動識別與計數技術[J]. 農業工程學報, 2019, 35（23）, 170-176.

6.2授權專利

[1] 孫壯壯 金時超 李慶 姜東，植物葉片氣孔個體行為檢測分析方法、系統及存儲介質，發明專利，CN202210730549.0，2023年。

[2] 孫壯壯 李慶 蔡劍 王笑 姜東，一種植物葉片氣孔開閉狀態的實時監測系統及方法，發明專利，CN202011071627.8，2024年。

[3] 李慶 孫壯壯 蔡劍 王笑 姜東，一種用于氣孔開閉狀態監測的葉片固定裝置及系統，實用新型，CN2020101269037.3，2021年。