近日，中國林科院亞林所林木種質(zhì)資源研究團隊通過無人機多光譜遙感技術(shù)，成功構(gòu)建了濕地松冠層酚類化合物高效、精確的預(yù)測模型，實現(xiàn)了對松樹次生代謝物的快速、非破壞性監(jiān)測，揭示了酚類化合物的時空變化規(guī)律和遺傳變異性，為林木育種和森林管理提供了重要的科學(xué)依據(jù)，取得了顯著的研究進展。

相關(guān)研究成果發(fā)表在期刊Remote Sensing of Environment（《環(huán)境遙感》），論文題為“Multitemporal UAV study of phenolic compounds in slash pine canopies”（《基于多時相無人機的濕地松樹冠酚類化合物研究》）

隨著樹種改良研究的深入，次生代謝物在林木抗病性和環(huán)境適應(yīng)中的作用受到越來越多的關(guān)注。然而，傳統(tǒng)的酚類化合物檢測方法費時、具有破壞性，且適用范圍有限，無法滿足大規(guī)模、高通量的研究需求。為此，研究團隊利用無人機多光譜遙感技術(shù)，對濕地松樹冠中酚類化合物含量進行了多時相監(jiān)測。在2021年和2022年，分別進行了為期11個月和7個月的無人機數(shù)據(jù)采集。研究采用偏最小二乘回歸（PLSR）、隨機森林（RF）和支持向量機（SVM）三種機器學(xué)習(xí)模型，對樹冠酚類含量進行預(yù)測。結(jié)果表明，隨機森林模型在校準(zhǔn)集和驗證集中的R2值分別達到0.94和0.82，預(yù)測效果最佳。同時，團隊還評估了酚類化合物的遺傳變異性，發(fā)現(xiàn)其在2021年9月和2022年7月的遺傳率最高。

本研究由中國林科院亞林所已畢業(yè)的聯(lián)合培養(yǎng)碩士研究生宋釗穎為第一作者，副研究員李彥杰為通訊作者。研究得到了中國林業(yè)科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費優(yōu)秀青年創(chuàng)新人才項目和科技創(chuàng)新2030—“農(nóng)業(yè)生物育種”重大項目的資助。（李彥杰）