以田間選擇為主的“經驗育種”表型評價方法仍然需要耗費大量的人力和物力，且效率低。由于植物表型本身的復雜性以及動態變化的特性，傳統人工測量誤差大且費時耗力、數據質量參差不齊，嚴重限制了優良品種的評估和利用過程。因此，高效信息采集工具越來越備受關注，其中無人機采集分析一體化技術為田間作物品種選育提供了最優方法，可實現光譜數據的快速精準采集和檢測，從而反映植物健康程度或生理生態情況。

一、工具/材料

• 無人機(搭載可見光、多光譜、高光譜鏡頭均可)

• PhenoAI air分析系統

二、方法/步驟

步驟一：無人機飛行進行圖像采集

步驟二：利用拼接軟件對無人機圖像進行影像處理

步驟三：使用PhenoAI air對圖像進行數據分析，僅需點擊三步即可（①標記小區②尺度校正③點擊分析）

*分析結果自動彈出(精準分割各植被的輪廓標記圖及數據匯總表)

三、結論:

植被光譜指數分析可以為品種篩選提供重要標準，本次將以NDVI、mSR、RVI、LCI、OSAVI植被指數為抗逆的標準。通過PhenoAI air系統分析結果的圖表可以看出，1號小區的NDVI、mSR、RVI、LCI、OSAVI等關鍵植被指數均比2號小區表現優異，結果表明：1號小區品種比2號小區品種更抗逆。

本方案可高效助力抗逆選育，減輕育種人員工作負擔，加速作物基因挖掘和品種篩選，助力高產優良品種的育成。
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