根系成像系统

PSC公司成立于2004年，2年后其首款产品植物根系X-光扫描成像分析系统RootViz FS面世，并于今年6月获得2006年度美国R&D 100大奖。RootViz FS是在美国能源部创新项目资助下研发成功的一套新型、高效率、高精度、非破坏性的测量系统，用于对盆栽植物的根系进行原位成像分析，可以拍摄根系的立体X-光照片。是继根视系统后植物根系研究领域最激动人心的发明。美国R&D 100大奖被称为"发明界的奥斯卡奖"，RootViz FS刚一面世即获此大奖，足见其影响力之大。这套系统是植物根系研究领域继根视（rhizotron）系统（如加拿大Regent WinRHIZO根系分析系统）后最激动人心的发明。根视系统需要将根取出清洗后，借助扫描仪进行分析，这个过程往往会折断植物的根尖等脆弱部分，而且属于离体分析，不能进行动态监测。而植物根系X-光扫描分析系统是非破坏性的原位分析系统，可以全方位分析植物根系所有部分（包括根尖等），并且可以在植物生长的不同阶段对根系的生长进行长期动态监测。这套系统非常适合于研究植物根系对胁迫的动态响应。根系X-光成像的特性* 高分辨率的X-光立体成像* 进行长期动态监测* 获得原位根系角度信息* 完全可控条件下的生理、病理实验* 大规模快速筛选根系突变株根系X-光扫描成像系统的主要技术参数* X-射线发生器: 25KeV@800uA* X-射线数码相机: 2002 x 2054 CMOS；GdOs Scintillator* 精确的三维调节工作台* 速度：平面图25株/h；立体图15株/h* 范围：最大根长0.6 m；最大高度2.1 m* 分辨率：2002× 2054像素

一、 用途：SpectraScan-R是一套专用于离体（ex-situ）根系VIS-NIR波段光谱扫描成像分析的仪器系统，完整植物根系取土后可直接进行可见光近红外高光谱扫描成像分析，还可以进一步经过洗根后扫描成像然后通过专业软件进行根系分析，可以分析根系长度、直径、面积、体积、根尖记数等，还可以分析新生根系、根系水分分布、根系生化结构二维时空分布成像等，甚至可以通过高光谱技术二维成像分析根系土壤基质有机碳、水分含量等时空动态变化。功能强大，操作简单，软件可分析植物根系的形态，色彩、分级伸展分析及根系的整体结构分布等等。可广泛应用于植物根系动态、植物表型分析、植物胁迫、土壤生态修复、湿地监测等领域。 二、 原理：SpectraScan-R根系分析系统利用高质量RGB图形扫描仪及高光谱成像系统，获取高分辨率植物根系可见光图像及高分辨率光谱数据，然后通过专业分析软件对根系形态结构、光谱特征、生化组成等进行分析。扫描仪在扫描面板下方和上盖中安装有专门的双光源照明系统，并且在扫面板上预留了双光源校准区域。扫描时，扫面板下的光源和上盖板中的光源同时扫过高透明度根盘中的根系样品，这样可以避免根系扫描时容易产生的阴影和不均匀等现象的影响，有效地保证了获取的图像质量。 WinRHIZO软件可以读取TIFF，JPEG标准格式的图像。针对获取的图像，利用插入加密狗解密的软件，同时配合厂家针对扫描仪配置的Scanner.cal校准文件，对扫描获得的高质量根系图像进行分析。采用非统计学方法测量计算出交叉重叠部分根系长度、直径、面积、体积、根尖等基本的形态学参数；利用软件的色彩等级分析功能、高光谱成像分析，还可以对根系RGB、近红外光谱进行分析，从而进行根系存活数量、水分、根系生长和营养状况、土壤基质等方面进行分析研究；利用软件的高级分析功能，还可以对完整的植物根系图像进行根系连接分析（研究根系分支角度、连通性等形态特征）、根系拓扑分析（研究根系连接数量、路径长度）和根系分级伸展分析（记录根系整体等级分布情况）。从而满足研究者针对植物根系不同类别和层次的研究。 三、 组成：1、 图像扑捉系统：经过厂家调试的标准根系扫描设备，匹配专门的光源、具有永久校正特点、根系固定装置等2、 高光谱成像分析单元，对根系及土壤基质进行高光谱成像3、 根系分析系统：基本版 /标准版 /专业版WinRHIZO分析软件4、 电脑（最低配置：Pentium III / 64 MB内存 / 17"显示器）用户自备 光谱扫描设备类型及区别见下表：STD4800LA2400**VIS-NIRNIR描述RGB高质量高速扫描仪RGB多功能、高速扫描面积大的扫描仪400-1000nm波段高光谱扫描成像900-1700nm近红外波段高光谱扫描成像可否在野外使用NNYY是否需要电脑操作YYY分辨率DPI（点/英寸）48002400512x512，或1024x，可选配更高分辨率640x扫描速度较快快330fps670fps最大扫描面积cm21.6x2830x43可局部或任意大小完整根系是否可对土壤基质扫描YY是否适合WinFoliaYY是否适合 WinRHIZOYY是否适合 WinSEEDLEYY是否适合 WinDENDROYY**WinRhizo Pro版本包括蓝色背景板 四、 基本技术指标：1、不同版本WinRhizo主要技术指标：整体参数基本版标准版专业版拟南芥版*总长YesYesYesYes平均直径YesYesYesYes总面积YesYesYesYes总体积YesYesYesYes根尖、分叉和交叠计数YesYesYesYes根直径等级分布参数长度NoYesYesYes面积NoYesYesYes体积NoYesYesYes根尖计数NoYesYesYes* 拟南芥版具有专业版所有功能，另外还可针对拟南芥类植物的细小、交叉根系进行测量 2、VIS-NIR光谱扫描成像分析：1) 高光谱扫描成像分析波段：400-1000nm（标配），可选配900-1700nm或1000-2500nm短波红外波段2) 智能一体式高光谱扫描成像技术（标配），内置自动推扫系统、取景器相机等，高度便携，集光谱成像数据采集、可视化数据处理、触摸屏与控制键等于一体，采用图形用户界面（GUI）3) 高光谱分析软件采用SAM算法及Savitzky-Golay滤波器技术，可创建类别或分级模型并建立App直接导入高光谱成像仪使用，建议同时选配ENVI软件4) 取景器相机分辨率5Mpix，高光谱成像空间分辨率512x512（标配），可选配1024x或其它分辨率高光谱成像分析5) 4.3”触摸屏、13操作键（标配）6) 光谱分辨率7nm（标配），波段数204（标配）7) 标配视野31度，成像距离15cm至无穷远，1m距离成像视野55x55cm8) 具备默认模式、自动筛选模式、客户定义APP模式及自动时间间隔记录模式9) 根系RGB颜色分析（专业版RGB扫描分析软件）：根的长度、面积、体积、根尖计数、根系存活数量等研究（对根系或者根系附着菌种颜色进行分类，如健康根、浅程度受害根、重程度受害根等，软件可计算每种颜色根系的总长、总表面积、总体积、总根尖数量；每种颜色根系的平均长度、平均表面积、平均直径等）10) 根系连接（link）分析（专业版RGB扫描分析软件）：用于根系分支角度、连通性等形态研究（与拓扑和发育分析最大的区别是，link分析可以针对非完整根系！软件给出的结果有分析对象的根系平均直径、平均长度、平均表面积、每个分叉角度的平均值；分叉的总数量；每个分叉的长度、表面积、平均直径、角度、级别等）11) 根系拓扑（Topology）分析（专业版RGB扫描分析软件）：连接数量、路径长度等研究（需要根系完整）（必须是要完整的根系扫描图像。软件可计算主根的长度、所有次级根的总长度、平均长度、平均直径、平均表面积；每一级分叉的下级总分叉数量；每一级分叉的总数量等）12) 根系发育（Development）分析：记录根系整体等级分布情况（可通过专业版分析软件需要要完整的根系扫描图像。软件可计算每一个分级根系总长、总表面积，平均长度、平均直径、平均表面积等） 五、 产地：客户定制集成技术

1、概述根系是植物地下部分为适应陆地生活长期进化而形成的营养器官，具有支撑地上部分的基本作用，不仅在水、矿物质和碳水化合物的吸收、转化和储存中发挥着重要的作用，还能够稳定植物体并与土壤形成物理和化学联系。有研究学者认为，优良根系的品种有利于提高产量稳定性、资源利用效率及对环境胁迫的抵抗力[1]，根系也被作为育种目标。根系的形态，例如根长、根系体积、根系直径和根干物质，可以反映根系的健康情况。当植物受到胁迫时，根系会产生一系列生长和发育、形态、生物量以及生理生化代谢变化以适应胁迫条件。因此，更好地了解植物根系和根际过程有助于提高植物生产和可持续土壤管理的资源效率。根系研究的关键在于使植物“隐藏的一半”能被可视化和量化。 传统植物根系的研究方法包括挖掘法、定位法、土钻法等，通过挖根、洗根等操作后对根系进行形态学、生理生化等方面的研究，此类方法不仅破坏性大、耗时长、取样成本高，且存在一定的局限性[2]。近年来，无损成像方法在植物科学中变得越来越流行。传统上局限于RGB成像的高通量应用正在向更宽的光谱范围发展，从而能够对根际成分进行化学成像[3,4]，也为地下根系的研究提供了新的途径。为了解决传统根系研究方法所存在的缺陷并方便对根系进行成像，市场上出现了一系列产品，如人工培养基（琼脂、发芽纸、水培等）培养植物幼苗的方法，但该方法植株的生长条件受到人们的质疑；微根窗技术是一种非破坏性、定点直接观察和研究植物根系的方法，是活体根系监测、根系动态生长监测最主要的方法之一。但该方法的缺陷在于窗面及观察深度都比较有限，且在根系生长过程中可能会产生大量细根围绕在玻璃管周围，影响观测的准确性[5-7]。因此，基于根窗技术，填土根箱成像系统应运而生，用于植物根系成像。基于根箱栽培的植物根系表型RGB成像存在一个缺陷，即需要依赖于根与土壤足够的对比度才能进行自动分割。而高光谱成像数据能够克服根与土壤分割困难的问题，能够对根系表型及生化性状成分进行成像分析。根系表型研究方法对比根系研究方法优点缺点代表性仪器挖掘法、土钻法经济成本低破坏性；耗时耗力；WinRhizo洗根图像分析系统微根窗法非破坏性；定点观测窗面尺寸小MS-190超高清微根窗相机系统根箱栽培法-RGB成像非破坏性；可实现高通量分析图像自动分割依赖于根与土壤的对比度PlantScreen高通量植物表型系统根箱栽培法-高光谱成像自动图像分割；可对根系成分进行化学成像经济成本略高RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统基于此，易科泰生态技术公司结合近几年来国际先进高光谱成像技术创新应用（易科泰 SpectrAPP 项目）实验研究，开发了一款RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统，该系统基于根窗技术，可对RhizoBox根盒培养的植物根系进行原位非损伤表型成像分析，具备多功能高光谱成像分析功能，可对植物根系进行高光谱和自发光荧光成像。能够实现植物根系进行原位表型高光谱成像分析和动态监测。可应用于植株根系成像分析、抗性筛选及遗传育种、病虫害胁迫及干旱研究、土壤结构及养分研究等领域。2、RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统2.1 系统介绍RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统可对生长于RhizoBox根盒（带根窗）的作物根系进行高光谱成像分析和UV激发生物荧光成像分析（选配），可选配Thermo-RGB成像分析及冠层表型成像分析。RhizoTron植物根系高光谱成像分析系统由主机系统和高光谱成像系统组成，其中主机系统包括系统平台（主机箱）、控制单元、样品托、数据处理服务器等组成；光谱成像系统由光谱成像单元（包括成像传感器、光源、云台等）和自动扫描轴组成。2.2 功能特点1）基于RhizoTron根窗技术的高光谱成像分析技术，配有植物培养模块，由样品托盘、适配器、不同规格尺寸RhizoBox根系观测培养根盒组成，或自己制作培养根盒；可选配多通道智能LED培养台2）标配为60度倾斜自动扫描成像（与植物培养角度一致），同时对RhizoBox根系和幼苗进行高光谱成像分析和RGB成像分析，可选配其它角度如45度、70度和90度（垂直扫描成像）3）可对根系进行UV-MCF紫外光激发生物荧光高光谱成像，以研究分析根系活动及根系与土壤互作关系、荧光假单胞菌等AvrahamAlonyandRaphaelLinker,2013）；或选配根系Thermo-RGB成像分析4）可选配顶部冠层RGB成像分析、红外热成像分析、高光谱成像分析、叶绿素荧光成像分析（可选配适于正常培养盆的样品托）5）可选配iPOT数字化植物培养盆或RhizoBox根系培养盒，持续监测土壤水分温度、重量、植物生长、光合效率、PI（performanceIndex）、茎流等生理生态指标，可自动采集土壤渗漏水并进行土壤营养盐分析6）模块式结构，具备强大的系统扩展功能，系统平台自动万向脚轮，方便移动7）可远程控制（选配）、自动运行数据采集存储等功能2.3 技术指标1)控制单元为嵌入式操作系统，可进行双重控制（触控屏+PC端全中文GUI软件），实现远程操控相机及平台2)自动扫描轴推扫速度与精度：1-40mm/s，移动精度1mm，有效扫描范围：标配100cm3)高光谱成像（标配400-1000nm，可选配900-1700nm）可成像分析植被生理生化指标、健康指数、光合利用效率、植被胁迫、水分、氮素等指数。配备PhenoRoot根系分析软件，如需对地上部分进行同时分析，可选配SpectrAPP分析软件4）标配RGB彩色成像：分辨率2448×2048像素，配备专业植物根系分析软件5）SpectrAPP高光谱成像分析软件：进行光谱融合、ROI选区分析、光谱分析、频率直方图、自动识别不同波段峰值，可分析近百种光谱指数，根据需求定制添加光谱指数，同时能够分析根系表型数据6）PhenoRoot根系分析软件，可分析根长、根系最大宽度、凸包面积、根系总长、根系面积（生物量）、根系剖面分析（根系密度）等7)Thermo-RGB成像融合分析（选配），包括Thermo-RGB融合分析软件，红外热成像分辨率：640×512像素；测量温度范围：-25℃－150℃；光谱范围：7.5－13.5μm8)多通道智能LED培养台，RGBW四通道智能调整LED光源，0-100%可调，可模拟昼夜节律、不同光配方等，最大光强300μmol/m2s 9)叶绿素荧光成像单元（选配），专业高灵敏度叶绿素荧光成像CCD，帧频50fps，分辨率720×560像素，像素大小8.6×8.3µ m，可自动运行Fv/Fm、Kautsky诱导效应、荧光淬灭分析、光响应曲线等protocols，自动测量分析50多个叶绿素荧光参数，包括：Fv/Fm、Fv’/Fm’、Y(II)、NPQ、qN、qP、Rfd、ETR等，自动形成叶绿素荧光参数图10)系统平台规格：标配约145cm×60cm×160cm（长×宽×高）、重量约50kg 3、应用案例3.1 甜菜根系RGB及高光谱成像分析：以甜菜为实验对象进行了实验，对其根系进行RGB成像和高光谱成像（900-1700nm），分别进行了形态分析和生化性状进行分析[8]。1）形态分析：以手动分割作为参考，使用RGB和高光谱图像跟踪甜菜根系的生长、形态和结构，发现基于RGB自动分割并不能很好的区分老根和土壤，跟踪根系总根长误差为6.94%；高光谱成像通过光谱比率获得根系的二值图像进而对根系长度进行分析，误差仅为1.5%。使用紫外灯（UV）与模拟太阳光照射得到的根系可视化图像，发现在明亮背景下UV图像更易识别根系。左：RGB原始图像；中：(A)使用绘图板手动分割根系，(B)顶部分割不良的旧根轴区域，(C)图像底部正确分割的新根轴，(D)基于RGB获得的二值图像；右：基于高光谱获得的二值图像 UV和模拟太阳光根系可视化图像。(A): UV；(B): 模拟太阳光2）生化性状分析：对不同发生位置及成熟度的根系和土壤的平均光谱进行分析，发现三种根系光谱曲线存在显著差异，且1100nm附近新侧根与主根出现吸收峰，而老根并未出现。但老根与土壤反射曲线趋势较一致，在水分吸收区域（1450nm）附近，根系光谱斜率高于土壤。同时，它使用不同含水量土壤校准根盒的平均光谱进行校准，从而绘制根箱上水分分布图。3.2小麦根系RGB及高光谱成像分析以小麦为实验对象，对植株进行扦插处理，扦插后14、28、47、94、101和201天对根箱的上三分之一进行高光谱成像（900-1700nm)和RGB成像，分别进行了形态分析和生化性状进行分析[9]。1）形态分析：使用WinRhizo对根长度进行结构量化，以手动分割作为参考，分别使用高光谱图像和RGB图像对根系可见根长度进行预测，结果表示，基于RGB分割为83.4%，光谱分割为77.0%。但两种分割方法的斜率没有显著差异（P=0.225）。表明两种方法在预测此处使用的基质的可见根长度方面具有相似的性能。2）生化性状分析：基于光谱特征，使用决策树模型对根像素的径级类别进行预测，其训练集为r=0.86，验证集r=048；基于一阶导数差分光谱（1649-1447nm）构建根系腐烂时间指数模型，使用修剪后28天和101天的光谱数据作为验证集，其r2=0.96。 3.3 土壤含水量估测及根腐病识别以甜菜为实验对象对其根系进行高光谱成像（900-1700nm)，同时测定与实验相同土壤的根箱中的不同土壤含水量及高光谱成像，以此作为训练集对含水量模型进行训练，对根箱的每个土壤像素的含水量进行预测；以油用萝卜作为实验对象，使用化学计量分析对根系不同时间后腐烂的光谱特征进行识别，通过光谱的时间变化推断根系腐烂情况[10]。3.4不同基因型扁豆霉菌根腐病的RGB和高光谱成像评估以不同基因型扁豆为实验对象，分别进行RGB成像和高光谱成像（550-1700nm），研究高通量表型技术评估霉菌根腐病的严重程度，以快速鉴别耐药基因型。设置对照组和实验组，培养14日后实验组接种黄芽孢杆菌，对照组施以清水。接种14日后使用0-5疾病评分量表对根系进行评分，作为地面参考数据[11]。霉菌根腐病严重程度量图RGB图像：通过提取特征变量对植物生物量研究，发现投影面积与植物生物量有很强的相关性，与地下生物量相关性高达0.9，地上生物量相关性为0.84；对根系病害程度进行预测，发现其R2达到0.67，而通过地上部特征变量进行预测，其R2仅达到0.23。高光谱图像：通过提取感兴趣区的光谱，发现从地上样品的高光谱反射曲线来看，健康和感染的样品光谱反射曲线相差较小，而根系的光谱曲线差异较显著。使用归一化差异光谱指数（NDSI）对根系疾病程度进行预测，其R2达到0.54，使用地上部光谱特征进行预测，其R2仅为0.27。3.5 油菜重金属铅(Pb)含量的高光谱估测以油菜为实验对象，对叶片和根系分别进行高光谱成像，对根系图像进行比值运算（根部：861.96/480.46nm），油菜叶片和根的分割阈值t分别为1.3和1.6，使根系与背景进行图像分割。分别建立支持向量机（SVM）和SAE深度神经网络对样品中的铅（Pb）含量建立模型并预测，发现SAE深度神经网络模型精度较高。在SAE模型的基础上使用迁移学习的方法得到T-SAE模型，并对油菜叶片和根系中的Pb含量进行预测，发现其精度有所提升，油菜叶片达到0.92，根系达0.93。基于此可以发现高光谱成像技术结合深度神经网络能够对油菜植物中的重金属Pb进行定性定量检测[12]。3.6 野生植物幼苗根系高光谱成像分析易科泰EcoTech实验室技术人员以一株野生型元宝槭幼株为样本，采集900-1700nm高光谱数据，并对其进行光谱成像分析及根系形态分析。4、参考文献[1] Kutschera, L. 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