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RhizoTron 根系高光譜成像技術應用:根際圖像分割及形態分析

來源:北京易科泰生態技術有限公司   2024年07月22日 08:35  

植物隱藏的一半被可視化和量化是根系研究的關鍵。為了更好地對植物地下部分進行探索,越來越多的人根箱栽培法培養的植物根系進行原位成像,因此,如何更精準的對根際圖像進行分割,對后續的研究至關重要。

根箱栽培法的成像方式包括RGB成像和高光譜成像,不僅可以對根箱培養的植株幼苗整體根系進行形態分析,高光譜成像還能夠進行土壤和根系的化學成像。基于此,北京易科泰有限公司推出了RhizoTron®植物根系高光譜成像系統,不僅能進行高光譜成像,還可進行RGB成像、紅外熱成像、UV-MCF紫外光激發生物熒光高光譜成像,為根系多角度研究提供非接觸、非損傷、數字化、可視化解決方案。

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甜菜根系圖像分割及形態分析

Gernot et.al以甜菜為實驗對象,對根箱培養的甜菜根系進行了RGB成像和高光譜成像900-1700nm)。基于RGB圖像進行自動分割,基于高光譜圖像的比值光譜指數1476nm1076nm)實現了根系與土壤的最佳分離。

以手動分割作為參考,發現基于RGB自動分割對根系總根長進行追蹤,其誤差為6.94%,基于高光譜光譜比率分割對根系總根長進行追蹤,其誤差僅為1.5%

同時,通過使用紫外燈(UV)與模擬太陽光照射,并采集得到根系可視化圖像,發現在明亮背景下UV圖像更易識別根系。

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綠蘿根系根際圖像分割及形態分析

易科泰EcoTech®的實驗室人員以綠蘿為實驗材料,使用RhizoTron®植物根系高光譜成像分析系統采集了根系的400-1000nm高光譜數據。基于SpectrAPP®對數據進行處理,發現使用Ctr2指數分割效果好

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參考文獻

[1] Gernot B , Mouhannad A , Alireza N , et al. RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setupand Imaging Protocols. [J]. Journal of visualized experiments : JoVE, 2017, (126).


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