用途场景
规格参数
使用高通量表型系统和非破坏性成像被广泛认为是解决作物优良基因-表型互作研究的关键技术，此项技术可以允许科学家和育种者在不同的环境条件下开展作物的表型研究。许多表型研究已经使用模式植物—拟南芥，进行了优化实验。下面我们主要以C4模式经典植物—玉米与高粱为例，进行表型案例的具体分析。
玉米（学名：Zea mays）是一年生禾本科草本植物，是全世界总产量很高的重要粮食作物。近代美国为了扩大玉米产量，有私营公司研究出以基因重新排序的方式改造玉米生长与面对环境的能力，演变出产量巨大的超级玉米。用途：转基因玉米被拿来当作饲料喂牛、猪，以及制成玉米淀粉间接制成给人类食用的食品与调味料。用高通量成像系统可以准确地识别和区分玉米的生长相关的特异性表型性状。软件提供用了强大而简约的R脚本，以允许其他用户的成像系统可以很容易地提取有用的数据，从而减轻了表型筛选的瓶颈，更快进行重要作物的多种基因型后续分析。
玉米株型研究领域重点关注的参数：植物冠层宽度、垂直高度、紧密度、对称性、投影叶面积、空间体积、植物结构、叶角度、节间长度、叶长
玉米对生物胁迫反应的领域重点关注的参数：垂直高度、投影叶面积、空间体积、叶颜色、叶病斑、植物结构、叶角度、节间长度、叶长
玉米对非生物胁迫反应的领域重点关注的参数：整株相对含水量分布、植物结构、叶角度、节间长度、叶长、垂直高度、投影叶面积、空间体积、叶颜色、投影叶面积、空间体积
玉米产量研究领域重点关注的参数：植物冠层宽度、垂直高度、空间体积（生物量）、玉米轴直径、玉米轴厚度、玉米种子成熟度、性状。
玉米可以计算单叶叶长、叶朝向，如下图。
文章来源：Lloren, Cabrera-Bosquet et al., New Phytologist(2016)
上面这篇文章通过顶部和侧面的3D成像，分析、提取出不同品种的玉米植株骨架数据，可进一步计算包括叶倾角在内的多种参数。
另外一项研究中，澳大利亚阿德莱德大学的PlantAccelerator®进行了高粱的表型研究，后者和玉米类似，同样是C4植物。他们进行了不同浓度的N处理和控水处理，使用成像并发现与胁迫耐受性相关的参数，例如昼夜叶卷曲和叶面积指数。使用不同光谱范围的成像来监测植物组成，叶绿素和水分含量。表型图像分析准确测量植物生物量。数据采集还获得了不同高粱品种对实验处理的响应，并建模。
各项相关性分析，植株投影面积与生物量呈现正相关性。
不同浓度N处理高粱的表型图像（植株大小、颜色分析）
干旱处理下高粱的表型（植株形态、生物量、叶面积、叶卷曲度）
近红外反射
（NIR）分析是水分含量和叶厚度的良好预测因子，与植物水分含量相关。
颜色分析图像显示，叶面颜色和叶绿素含量相关
如果是离体的穗，我们以水稻为例，可以精准分离每一颗种子，再进一步做表型分析。
如果是在体测量植物的穗，可以使用激光3D的方法，结合RGB成像，分型穗型、穗夹角等参数。
