以表型监测平台为目标的表型性状。

近十年来，植物表型组学逐步从新兴的研究课题演变为高速发展的多学科交叉研究领域。它是一个基因型在多个环境中相互作用的结果(Genotype-environmentInteraction)它不仅可由细胞、组织、器官和植物的物理结构变化来测量，而且也可由各种与生理、生化有关的表型参数得到验证[7，61]。

国际、国内的各种室内植物表型平台一般都是根据以上的设计研发的。目前，由比利时CropDesign公司开发的首个大型植物高通量表型分析平台TraitMill发表至今[62]，室内植物表型提取技术正在向多样化、自动化、高通量的方向发展。获得的性状可分为地上获得(如生物量、株高、穗粒数和结实率等收获指数)和地下两个部分(例如，根系形态性状的三维空间特征等)[42]。本节重点从不同的生物问题出发，重点讨论室内表型平台针对的各种表型性状以及相应的采集参数和生物学问题。

产量表型性状。

采收植物器官如禾谷类作物的种子生物量与产量之间的关系在很大程度上是生物量[63]。在进行产量评价时，通常包括三个重要指标：单位面积穗数、每穗粒数和单位重[64]。因为这些指标难以在大田试验中进行无损检测，与产量相关的表型被广泛用于各种作物的产量检测和研究[65]。室内外条件下与产量有关的表型性状被划分为地面和地下两个部分：地下部分针对植物根部(如根深等)的根径。两维根的根宽、根长等)、三维形态，结构特征等[66-68]；地上部分对某些重要器官(例如，叶长，)叶片宽、冠层面积、株高和立体株量)和一系列重要农艺性状(如：分蘖数、叶数、单位面积穗数等)。在最近的研究中，利用X射线断层扫描分析技术(X-rayComputedTomographicAnalysis)重建了麦穗和穗粒的三维特征，据此分析不同处理条件下穗重、粒重、粒数与粒型、穗型之间的相关关系[71]。结果表明，产量相关性状与植物的生长发育关系密切，各种生长特征曲线(即生物量和时间的相关性)也用于产量评估，例如，将生长率与生物量参数结合在一起用于室内表现型研究[72]，采用多角度摄像和多视角运动恢复结构技术(StructurefromMotionwithMulti-ViewStereo，采用SfM-MVS方法测定了盆栽小麦的株高、叶数、分蘖数等特性，并通过人工校验得到了作物早期生物量、叶面积增长率与最终产量的关系[60]。除形态学结构外，还可以通过光合作用相关表型参数预测产量[73]。利用光强不同的表型性状，可以评价各种光能转换指数，从而在植株层次上模拟生物量的转换。该方法在光能、营养素、CO2释放速率、水分利用效率及单株产量等方面也得到了应用[74]。

采收后的产量表型非常重要，因此，如何准确地提取产量表型性状也越来越受到研究者的关注。例如，在收获后，通过phenoSeeder平台上的机械臂和吸盘，可以对单个小麦或油菜等单粒进行三维形态分析和称量。

[75]。

由于对长宽粒径、粒径、量、重的大规模自动化分析能准确地反映出产量，因此，新的玉米籽粒性状测定系统(MaizeKernelTraitsScorer)，MKTS)采用线扫描、图像处理及自动控制等技术，自动检测玉米12个性状，为玉米遗传及玉米育种研究提供可靠的产量相关参数[76]。最近，微电脑断层扫描(micro-CT或μCT)也被用于产量分析，用来分析玉米粒间的差别和玉米丰硕程度(例如籽粒密度)。对孔洞、孔隙率等表型进行分类评价后，综合这些参数可以反映玉米产品的产量和质量，为玉米品质鉴定和种质资源服务[77]。