Multi-scale lodging in rice and wheat: bridging biomechanical traits, phenotypic detection, and intelligent harvesting systems

倒伏严重制约了水稻和小麦的生产力和可收获性，然而分子调控、组织结构、整株机械失效、田间表型与收获响应之间的机制联系仍未得到充分整合。本综述建立了一个力学一致、以植株为中心、跨尺度的框架，将遗传和生化调控与可量化的工程参数（包括弯矩、截面模量、抗弯刚度和抵抗弯矩）联系起来，并将这些参数与冠层尺度的结构和光学表型相关联，最终与可收获性相衔接。我们表明，组织层面的材料特性和器官尺度的几何形态共同决定了根系锚固、抗弯刚度、抗折强度和整株倒伏行为。我们进一步阐释了机械失效如何重组冠层几何形态和光学特性，从而产生可通过田间表型分析、无人机（UAV）遥感、三维传感以及机器学习和深度学习方法进行量化的结构和光谱表型。最后，我们指出根–冠机械耦合、标准化生物力学测量、跨环境模型验证以及感知与自适应收获控制的整合是未来研究的主要优先方向。通过将植物生物学、力学、数字表型分析和工程措施统一在一个共同的物理框架内，本综述为抗倒伏育种、田间监测和智能作物管理提供了基础。