菠菜(Spinacia oleracea L.)是一种可四季栽种的重要经济作物,适应能力强,在全世界都有广泛播种,这使其种质资源具有丰富的遗传多样性。在植物遗传多样性的研究过程中,形态学标记是常用的一种标记,然而传统依靠人工实测的表型数据既费事费工又容易产生人为误差,而通过植物可视化技术建立的模型能更为有效地提取表型数据。本试验根据实测与三维建模参数提取的生理与形态性指标研究,对665份国内外菠菜资源进行了遗传多样性分析,旨在为菠菜系统分类与品种改良育种提供理论依据。主要研究结果如下:1.21个生理与形态性状间平均多样性指数为1.65,蛋白质的多样性指数最高为2.18,叶片圆度最低为0.76,之间相差1.43。其中蛋白质,可溶性草酸,投影面积,硝态氮与维生素C等的多样性指数偏高,说明其遗传多样性更为丰富。国内资源的平均遗传多样性指数1.56,低于国外资源的1.69;中国资源的各项表型性状指标平均遗传多样性指数为1.56,中东资源的各项表型性状指标平均遗传多样性指数最低为1.39,而欧洲资源的平均遗传多样性指数最高为1.69,这说明国内外菠菜种质资源遗传变异较大。2.使用形态学标记将665份菠菜种质资源分成了5个组群。不同菠菜能根据其不同的地理来源被分类,由美国、中国(未分类)、北京、荷兰与日本聚为第一类群;阿富汗、马其顿、比利时、土耳其、伊朗和叙利亚聚为第二类群;酒泉、德国、俄罗斯、希腊、安徽、湖北与匈牙利共组成第三类群;丹麦、法国、山西与西班牙聚为第四类群;上海与山东聚为第五类群,从遗传距离上可以发现上海与山东的遗传背景最为特殊,且第五类群具有低可溶性草酸含量、低硝态氮含量与高蛋白含量的特点,是最适宜育种的种质资源。3.本实验利用Visual SFM程序将拍摄的普通图像与多视觉图像序列建立成菠菜三维点阵云,同时利用Trait Analyzer计算得出叶色、株高、株幅、叶片长、叶宽、投影面积、投影周长、圆度、紧凑性与凸包顶点数等值。通过Trait Analyzer验证了最小外接矩形长度(对应叶长)与最小外接矩形宽度(对应叶宽)和实测数据叶长与叶宽的相关性,结果表明最小外接矩形长度与叶长显著正相关,相关系数为0.60,矩形宽度与叶宽显著正相关,相关系数为0.59,这说明该试验方法获得形态特征参数并回馈到表型指标的提取上是可靠并可行的,未来该试验方法可以更多投入表型指标遗传多样性的研究并取代一部分传统的数据测量方法。