植物“隐藏的一半”被可视化和量化是根系研究的关键。为了更好地对植物地下部分进行探索，越来越多的人对根箱栽培法培养的植物根系进行原位成像，因此，如何更精准的对根际图像进行分割，对后续的研究至关重要。

  根箱栽培法的成像方式包括RGB成像和高光谱成像，不仅可以对根箱培养的植株幼苗整体根系进行形态分析，高光谱成像还能够进行土壤和根系的化学成像。基于此，北京易科泰有限公司推出了RhizoTron^®植物根系高光谱成像系统，不仅能进行高光谱成像，还可进行RGB成像、红外热成像、UV-MCF紫外光激发生物荧光高光谱成像，为根系多角度研究提供非接触、非损伤、数字化、可视化解决方案。

图为RhizoTron植物根系表型成像系统及根盒培养案例

甜菜根系图像分割及形态分析

  Gernot et.al以甜菜为实验对象，对根箱培养的甜菜根系进行了RGB成像和高光谱成像（900-1700nm）。基于RGB图像进行自动分割，基于高光谱图像的比值光谱指数（1476nm与1076nm）实现了根系与土壤的最佳分离。

  以手动分割作为参考，发现基于RGB自动分割对根系总根长进行追踪，其误差为6.94%，基于高光谱光谱比率分割对根系总根长进行追踪，其误差仅为1.5%。

  同时，通过使用紫外灯（UV）与模拟太阳光照射，并采集得到根系可视化图像，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

绿萝根系根际图像分割及形态分析

  易科泰EcoTech^®的实验室人员以绿萝为实验材料，使用RhizoTron^®植物根系高光谱成像分析系统采集了根系的400-1000nm高光谱数据。基于SpectrAPP^®对数据进行处理，发现使用Ctr2指数分割效果最好。

左：SpectrAPP反射高光谱掩膜图；右：根系参数图

参考文献

[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).