RhizoTron®根系高光譜成像技術(shù)應(yīng)用：評估水分及氮素含量

      根系研究的關(guān)鍵在于對植物“隱藏的一半”進(jìn)行可視化和量化，通常有以下研究方法：
    （1）傳統(tǒng)植物根系的研究方法如挖掘法、定位法、土鉆法等，通過挖根、洗根等操作，對根系基本形態(tài)、等級結(jié)構(gòu)、顏色進(jìn)行分析。
    （2）微根窗技術(shù)通過埋設(shè)透明根管對根系進(jìn)行原位的定點(diǎn)觀測。
    （3）根箱栽培法分為RGB成像和高光譜成像，能夠?qū)��?shí)驗(yàn)室條件下培養(yǎng)的幼苗的整體根系進(jìn)行形態(tài)分析，后者還能夠進(jìn)行土壤和根系的化學(xué)成像。
上述根系研究方法的優(yōu)缺點(diǎn)及代表性的儀器如下表所示：
 

根系研究方法	優(yōu)點(diǎn)	缺點(diǎn)	代表性儀器
挖掘法、土鉆法	經(jīng)濟(jì)成本低	破壞性；耗時(shí)耗力	WinRhizo洗根圖像分析系統(tǒng)
微根窗法	非破壞性； 定點(diǎn)觀測	窗面尺寸小	MS-190超高清微根窗相機(jī)系統(tǒng)
根箱栽培法 -RGB成像	非破壞性； 可實(shí)現(xiàn)高通量分析	圖像自動(dòng)分割依賴于根與土壤的對比度	PlantScreen高通量植物表型系統(tǒng)
根箱栽培法 -高光譜成像	自動(dòng)圖像分割； 可對根系成分進(jìn)行化學(xué)成像	經(jīng)濟(jì)成本略高	RhizoTron®植物根系高光譜成像分析系統(tǒng)

      基于高光譜成像的根箱栽培法在抗性篩選及遺傳育種、病蟲害脅迫及干旱研究、土壤結(jié)構(gòu)及養(yǎng)分研究等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用和出色的表現(xiàn)，為此北京易科泰生態(tài)技術(shù)公司研制開發(fā)了RhizoTron^®植物根系高光譜成像分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)可對RhizoBox根盒培養(yǎng)的植物根系進(jìn)行原位非損傷表型成像分析，包括高光譜成像分析和根系自發(fā)光熒光成像分析，可用于預(yù)測根際水分含量、根系氮含量。

甜菜根際水分可視化

      Gernot et.al采用了RhizoTron^®根系高光譜成像技術(shù)，對根箱培養(yǎng)的甜菜根系進(jìn)行了900-1700nm波段的高光譜成像。通過對不同發(fā)生位置及成熟度的根系和土壤的平均光譜進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)三種根系(主根、老齡側(cè)根、新生側(cè)根)的光譜曲線存在顯著差異，在1100nm附近新生側(cè)根與主根出現(xiàn)吸收峰，而老齡側(cè)根并未出現(xiàn)；并且老齡側(cè)根與土壤反射曲線趨勢較為一致。但在水分吸收區(qū)域（1450nm）附近，根系光譜斜率高于土壤。研究小組使用不同含水量土壤校準(zhǔn)根箱的平均光譜進(jìn)行校準(zhǔn)，繪制出了根箱上水分分布圖^[1]。
 
元寶槭幼苗根系氮素和水分評估

      易科泰EcoTech^®的實(shí)驗(yàn)室人員以野生元寶槭幼苗為實(shí)驗(yàn)材料，使用RhizoTron^®植物根系高光譜成像分析系統(tǒng)采集了根系的高光譜數(shù)據(jù)（900-1700nm），評估了其氮素和水分的含量和分布。
易科泰RhizoTron^®植物根系表型成像系統(tǒng)

      RhizoTron^®植物根系高光譜成像分析系統(tǒng)可對生長于RhizoBox根箱/根窗的作物根系進(jìn)行RGB、高光譜成像分析和UV激發(fā)生物熒光成像分析。
產(chǎn)品特點(diǎn)：

• (反射光)高光譜成像分析
• UV-MCF紫外光激發(fā)生物熒光高光譜成像分析，以研究分析根系活動(dòng)及根系與土壤互作關(guān)系、熒光假單胞菌等；或選配根系Thermo-RGB成像分析
• 基于RhizoTron^®根窗技術(shù)的高光譜成像分析技術(shù)，選配植物培養(yǎng)模塊，可持續(xù)監(jiān)測土壤水分溫度、重量、植物生長、PI（performanceIndex）、莖流等生理生態(tài)指標(biāo)，可自動(dòng)采集土壤滲漏水并進(jìn)行土壤營養(yǎng)鹽分析；可選配多通道智能LED培養(yǎng)臺(tái)
• 專業(yè)分析軟件：SpectrAPP^®高光譜成像分析軟件、PhenoRoot根系分析軟件

 
參考文獻(xiàn)
[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).