根系是植物的重要組成部分，植物吸收土壤中的水分與養(yǎng)分全依賴根系，所以根系的研究對(duì)于植物各學(xué)科來說都至關(guān)重要，根系是陸地生態(tài)系統(tǒng)“隱藏的一半"，而且是動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的，對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確取樣、觀察和測(cè)定存在一定困難。所以，根系研究方法的選擇，相對(duì)于對(duì)地上部分而言對(duì)研究結(jié)果具有較大的影響。丹麥Videometer公司開發(fā)的根系多光譜原位監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是一款*根系多光譜測(cè)量系統(tǒng)，整體性能指標(biāo)處于*水準(zhǔn)，已經(jīng)在丹麥歌本哈根大學(xué)使用并取得了成績(jī)。

廣大科研工作者為了研究根系，應(yīng)用了很多方法，從傳統(tǒng)的挖掘法、根鉆法、玻璃壁法、容器法等等，到現(xiàn)代的根窗法、微根管法等等，取得了很多科研成果。隨著科技的發(fā)展，越來越多的現(xiàn)代高精尖技術(shù)應(yīng)用到根系研究中來，多光譜成像技術(shù)就是其中一種，它集光譜和圖像為一體，含有海量的光譜信息和空間信息，這些信息體現(xiàn)了植物各種器官、組織的諸多表型特性，該技術(shù)圖譜合一的特性使其在根系表型方面具有較大潛力。

丹麥Videometer公司開發(fā)的根系多光譜原位監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，是做根系研究的革新性專業(yè)裝備，無論對(duì)于淺根系蔬菜還是淺根系喬木，都具有現(xiàn)實(shí)性研究意義。目前在根系研究領(lǐng)域中，對(duì)于玉米根系和小麥根系所作的研究比較多，但大多還采用傳統(tǒng)不可重復(fù)的挖掘方法。植物根系原位監(jiān)測(cè)儀的出現(xiàn)，改變了這種情況，使得植物研究人員在對(duì)根系進(jìn)行研究的過程中，可以使用原位的方式，無損傷的進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

來自歌本哈根大學(xué)的科學(xué)家利用Videometer公司構(gòu)建的Radimax發(fā)表了題為Semi-field root phenotyping: Root traits for deep nitrate uptake的文章，文章發(fā)表于Plant Cell Environ.2021 Nov 21.doi: 10.1111/pce.14227.這已經(jīng)是利用該設(shè)備發(fā)表的第五篇文章。該多光譜微根管成像系統(tǒng)專為設(shè)施農(nóng)業(yè)設(shè)計(jì)，也可設(shè)計(jì)成便攜式，應(yīng)用于常規(guī)根系原位表型和生理生態(tài)研究。

1、半田間根系表型：深層硝酸鹽吸收的根系特征

深根冬小麥基因型可以減少硝酸鹽淋失，增加氮素吸收。我們旨在研究哪些深根性狀與深氮吸收相關(guān)，并估計(jì)根系性狀和深根15N示蹤吸收的遺傳變異。兩年間，冬小麥基因型生長(zhǎng)在RadiMax（一個(gè)半田間根系篩選設(shè)施）中。在主要生長(zhǎng)季節(jié)進(jìn)行了三次微根管根成像。開花時(shí)，在1.8m深度通過地下滴灌注入15N。對(duì)注射區(qū)域上方的成熟麥穗進(jìn)行15N含量分析。根據(jù)基于微根管圖像的根長(zhǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了82個(gè)性狀，描述了根的深度、密度、分布和生長(zhǎng)情況。用LASSO回歸分析了它們預(yù)測(cè)15N吸收的能力。根系性狀預(yù)測(cè)了兩年內(nèi)示蹤物吸收變化分別為24%和14%。根系性狀和基因型對(duì)示蹤劑吸收均有顯著影響。2018年，基因型和三個(gè)LASSO選擇的根系性狀預(yù)測(cè)了示蹤劑吸收變化為41%，2019年，基因型和一個(gè)根系性狀預(yù)測(cè)的示蹤劑吸收變化48%。在這兩年中，一個(gè)根系性狀顯著地介導(dǎo)了基因型對(duì)示蹤劑吸收的影響。來自微根管圖像的深根性狀可以預(yù)測(cè)深氮吸收，表明具有培育深氮吸收基因型的潛力。

2、地下收集的大數(shù)據(jù)有助于科學(xué)家開發(fā)未來作物

面對(duì)氣候變化，未來的作物需要更具韌性，當(dāng)歐洲氣候連續(xù)第六次面臨春季干旱時(shí)，研究人員和育種人員正在努力開發(fā)具有更深層根源的品種，以應(yīng)對(duì)未來此類挑戰(zhàn)。

然而，測(cè)量根系生長(zhǎng)并非易事，在丹麥創(chuàng)新基金（Danish Innovation Fund）的投資下，歌本哈根大學(xué)的一個(gè)大型植物根系研究項(xiàng)目部署了RadiMax和大數(shù)據(jù)和定制軟件來分析地下狀態(tài)下的根系，研究人員將使用根篩選平臺(tái)以及人工智能技術(shù)來加速開發(fā)耐旱作物品系。該根篩選設(shè)施RadiMax，可以同時(shí)測(cè)試600個(gè)品種。通過有機(jī)玻璃管可以監(jiān)測(cè)每條管線中深度達(dá)3米的根部。

進(jìn)一步需要在田間試驗(yàn)中測(cè)試相同的品種，以便將其脅迫模式與根系特征相關(guān)聯(lián)。在這里，研究人員還將采用最新的無人機(jī)技術(shù)來測(cè)量脅迫水平。每個(gè)品種還將進(jìn)行基因組分析，以便未來的育種家能夠根據(jù)簡(jiǎn)單的DNA測(cè)試預(yù)測(cè)新育種材料的根系特性。

這項(xiàng)技術(shù)具有突破性，突破了傳統(tǒng)RGB成像的局限，反映了農(nóng)學(xué)領(lǐng)域的新思維。

在丹麥塔斯特魯普的RadiMax根系研究設(shè)施，600根5米長(zhǎng)的透明管斜入地下。通過它們，多光譜相機(jī)捕捉到各種作物根系的圖像。

之后，哥本哈根大學(xué)根項(xiàng)目研究人員仔細(xì)研究地下圖像，以確定更強(qiáng)壯的具有更深根的作物品種-抵御干旱的作物品種。

根圖像過去是手動(dòng)分析的。為了克服如此大量圖像中的根檢測(cè)并提高精度，研究人員已經(jīng)開始使用人工智能。目標(biāo)是精確地描繪每個(gè)品種的根系形態(tài)，并選擇根系體積最深的品種。植物研究人員、計(jì)算機(jī)科學(xué)教授和工程師之間通過卓有成效的合作開發(fā)了一種定制的軟件工具，可以對(duì)圖像進(jìn)行解碼，并將其轉(zhuǎn)換為單個(gè)圖像的系統(tǒng)根長(zhǎng)測(cè)量。該軟件的開發(fā)節(jié)省了非常長(zhǎng)的工作時(shí)間，并使科研人員能夠通過手動(dòng)分析來進(jìn)行根分析，否則將非常耗時(shí)。"

雖然用于圖像分析的技術(shù)沒有什么革命性的變化，但多光譜成像技術(shù)的應(yīng)用是根研究領(lǐng)域的一場(chǎng)革新，分析大數(shù)據(jù)的軟件工具具有創(chuàng)新性。"

軟件發(fā)現(xiàn)根之間的遺傳變異

根系研究設(shè)施建設(shè)的目的是在大麥、小麥、黑麥和黑麥草等作物中尋找根系發(fā)育植物品種。這些品種可以挖掘和利用土壤深層的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)和水，這是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)，特別是在現(xiàn)在這樣的干旱的年份。

通過過去四年的研究，科研人員已經(jīng)對(duì)現(xiàn)代作物的根系生長(zhǎng)了解了很多，例如，在禾本科植物中，不同物種和品種之間的根系生長(zhǎng)存在顯著差異。當(dāng)目標(biāo)是利用遺傳學(xué)來提高未來耐旱品種時(shí)，這一信息至關(guān)重要。"

在這個(gè)項(xiàng)目中，研究人員計(jì)劃每年拍攝100多萬張圖像。到目前為止，研究人員已經(jīng)成功地對(duì)5個(gè)數(shù)據(jù)集（每個(gè)數(shù)據(jù)集有30000張圖像）進(jìn)行了圖像分析。Videometer公司開發(fā)的軟件可以區(qū)分不同波長(zhǎng)的像素反射差異。每個(gè)像素被分配一個(gè)概率，它是屬于活根，還是屬于土壤和死根。

在日復(fù)一日地手動(dòng)翻閱圖像后，人們可能會(huì)變得疲倦，改變他們對(duì)活根的看法。開發(fā)的算法從不會(huì)感到厭倦或迷惑，它在整個(gè)過程中都是均勻解碼的。

農(nóng)學(xué)和生物學(xué)的挑戰(zhàn)

科研人員認(rèn)為，農(nóng)學(xué)和生物學(xué)研究的數(shù)據(jù)分析通常是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)：獲取收集原始數(shù)據(jù)的技術(shù)不是問題。問題是，它通常會(huì)在服務(wù)器上終止，傳統(tǒng)方法在小型研究項(xiàng)目中通常已經(jīng)足夠，但RadiMax項(xiàng)目需要為外部合作伙伴（包括大公司）分析大量數(shù)據(jù)。這需要數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)化。

目前科學(xué)家已經(jīng)利用該系統(tǒng)選用多個(gè)品系抗旱草、作物，并發(fā)表了多篇多光譜根系研究的文章。該設(shè)施的介紹如下：

丹麥Videometer公司開發(fā)的原位根系多光譜表型成像系統(tǒng)，是做根系研究的革新性專業(yè)設(shè)備，無論對(duì)于淺根系園藝蔬菜、作物種質(zhì)資源、草種質(zhì)資源還是深根系林木種質(zhì)資源，都具有現(xiàn)實(shí)性研究意義。目前在根系研究尤其是表型研究領(lǐng)域中，對(duì)于草類、玉米根系和小麥根系所作的研究比較多，但大多還采用傳統(tǒng)不可重復(fù)的挖掘方法。植物根系原位多光譜表型成像系統(tǒng)出現(xiàn)，改變了這種情況，使得植物研究人員在對(duì)根系進(jìn)行研究的過程中，可以使用原位的方式、高分辨率、無損傷的進(jìn)行監(jiān)測(cè)，多光譜成像技術(shù)，因具有圖譜合一的特點(diǎn)，今年成為植物科學(xué)研究的熱點(diǎn)。

原位根系多光譜微根管表型成像系統(tǒng)

該系統(tǒng)分為單通道原位根系多光譜微根管表型成像系統(tǒng)以及多通道原位根系多光譜微根管表型成像系統(tǒng)，前者可以便攜攜帶，是傳統(tǒng)RGB成像的跨越和升級(jí)，后者主要用于設(shè)施規(guī)劃中的高通量根系成像研究。

單通道原位根系多光譜表型成像系統(tǒng)

多通道原位根系多光譜表型成像系統(tǒng)

根系是植物主要吸水、營(yíng)養(yǎng)物等器官，通過對(duì)根系監(jiān)測(cè)和研究，能優(yōu)化水肥方案，促進(jìn)農(nóng)作物、林業(yè)等產(chǎn)業(yè)增產(chǎn)增效，有利于土地荒漠化治理、土壤修復(fù)等。但長(zhǎng)期以來，對(duì)根系研究主要是采用挖掘法、土鉆法、土柱法、容器法、剖面法、傳統(tǒng)可見光相機(jī)成像法等傳統(tǒng)方法，采樣破壞性大、工作量大、區(qū)分效果不佳，嚴(yán)重阻礙了根系研究的深入開展?！犊茖W(xué)》雜志曾出版專輯認(rèn)為，“人類對(duì)自己腳下土壤的了解遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及對(duì)宇宙的了解"，更是佐證了地下根系研究、生態(tài)學(xué)研究難度之大。因此，對(duì)根系研究方法的選擇和改進(jìn)，對(duì)科研結(jié)果影響巨大。

5個(gè)波段下多光譜成像（405、450、590、660、940）

5波段多光譜假彩RGB成像圖

四通道5波段多光譜根系微根管成像系統(tǒng)（圖片來自歌本哈根大學(xué)）

丹麥根本哈根大學(xué)科學(xué)家等利用多光譜成像系統(tǒng)對(duì)植物植株、根系進(jìn)行成像研究，取得了前瞻性的成果。該研究以深根系大麥為研究對(duì)象，將大麥下方埋了有3m長(zhǎng)的微根管，使用Videometer公司的Videometer MR多光譜成像系統(tǒng)，定期通過根窗透明面對(duì)根系成像分析。原始光譜圖像經(jīng)過Videometer自帶軟件一系列算法處理后得到目標(biāo)根系圖像，隨后進(jìn)行閾值分割、模糊聚類等模型分析，得到根系的形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的RGB可見光成像技術(shù)目前是業(yè)界使用較多的技術(shù)，是利用顏色識(shí)別根系，前提是根系和土壤之間要有比較明顯的色差，但實(shí)際根系生長(zhǎng)在土壤中，顏色差異并不明顯，這樣根系識(shí)別可能會(huì)造成比較大的誤差，RGB可見光成像技術(shù)使用就會(huì)受限。歌本哈根將多光譜成像技術(shù)和傳統(tǒng)的RGB成像技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比，顯示多光譜成像技術(shù)基于光譜特征在根系識(shí)別上的明顯優(yōu)勢(shì)，該系統(tǒng)可對(duì)顏色精確定量，符合國(guó)際通用的CIE色域空間顏色標(biāo)準(zhǔn)，可以區(qū)分異質(zhì)的物質(zhì)，如土壤和植物組織，可對(duì)土壤和根系分辨進(jìn)行圖像切割，專門對(duì)ROI感興趣區(qū)域進(jìn)行研究，也可區(qū)分新根和宿根以及正常根與發(fā)生病害的根系，系統(tǒng)分辨率高，可達(dá)30um/像素?？茖W(xué)家對(duì)多光譜成像的功能進(jìn)行了探討-即多光譜特征對(duì)于根系生化特性的識(shí)別（例如細(xì)根發(fā)生、成熟、衰老、死亡的周轉(zhuǎn)過程；例如根際分泌物成分的變化等），顯示了多光譜成像技術(shù)在根系研究領(lǐng)域的巨大潛力。