一种基于表型机器人的水稻抗旱表型检测和遗传解析方法

本发明公开了一种基于表型机器人的水稻抗旱表型检测和遗传解析方法，基于表型机器人获取水稻高光谱表型性状数据，预测水稻相对含水量RWC。通过高频次的数据获取，得到基于时间序列RWC(t)，计算RWC(t)曲线变化特征指标，量化水稻实验材料在整个干旱实验周期内的动态变化过程，得到其抗旱性能指数DTI，综合评估水稻品种的抗旱性。DTI作为自定义表型性状，可用于全基因组关联分析（GWAS），挖掘控制水稻抗旱性的关键基因。本发明解决了传统水稻表型检测低效率、低通量的问题，实现了基于移动机器人的表型‑基因挖掘，为水稻遗传育种改良扩展了新的途径。