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RhizoTron ®根系高光谱成像技术应用:评估水分及氮素含量

2024/06/04 15:19

阅读:24

分享:
应用领域:
农/林/牧/渔
发布时间:
2024/06/04
检测样品:
其他
检测项目:
根系
浏览次数:
24
下载次数:
参考标准:
根系高光谱成像 高光谱成像

方案摘要:

基于高光谱成像的根箱栽培法在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具有广泛的应用和出色的表现,为此北京易科泰生态技术公司研制开发了RhizoTron®植物根系高光谱成像分析系统。该系统可对RhizoBox根盒培养的植物根系进行原位非损伤表型成像分析,包括高光谱成像分析和根系自发光荧光成像分析,可用于预测根际水分含量、根系氮含量。

产品配置单:

分析仪器

RhizoTron根系高光谱成像分析技术

型号: RhizoTron 根系

产地: 北京

品牌: 易科泰

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WinRHIZO根系分析系统

型号: WinRHIZO

产地: 加拿大

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RhizoTron®根系(表型)观测系统

型号: RhizoTron

产地: 北京

品牌:

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方案详情:

根系研究的关键在于植物隐藏的一半进行可视化和量化,通常有以下研究方法:

1)传统植物根系的研究方法如挖掘法、定位法、土钻法等,通过挖根、洗根等操作,对根系基本形态、等级结构、颜色进行分析。

2)微根窗技术通过埋设透明根管对根系进行原位的定点观测。

3)根箱栽培法分为RGB成像和高光谱成像,能够对实验室条件下培养的幼苗的整体根系进行形态分析,后者还能够进行土壤和根系的化学成像。

 21.png

上述根系研究方法的优缺点及代表性的仪器如下表所示:

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

 

基于高光谱成像的根箱栽培法在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具有广泛的应用和出色的表现,为此北京易科泰生态技术公司研制开发了RhizoTron®植物根系高光谱成像分析系统。该系统可对RhizoBox根盒培养的植物根系进行原位非损伤表型成像分析,包括高光谱成像分析和根系自发光荧光成像分析,可用于预测根际水分含量、根系氮含量。

甜菜根际水分可视化

Gernot et.al采用了RhizoTron®根系高光谱成像技术,对根箱培养的甜菜根系进行了900-1700nm波段的高光谱成像。通过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(主根、老龄侧根、新生侧根)的光谱曲线存在显著差异,在1100nm附近新生侧根与主根出现吸收峰,而老龄侧根并未出现;并且老龄侧根与土壤反射曲线趋势较为一致。但在水分吸收区域(1450nm)附近,根系光谱斜率高于土壤。研究小组使用不同含水量土壤校准根箱的平均光谱进行校准,绘制出了根箱上水分分布图[1]

 23.png

元宝槭幼苗根系氮素和水分评估

易科泰EcoTech®的实验室人员以野生元宝槭幼苗为实验材料,使用RhizoTron®植物根系高光谱成像分析系统采集了根系的高光谱数据(900-1700nm),评估了其氮素和水分的含量和分布。

 24.png

易科泰RhizoTron®植物根系表型成像系统

RhizoTron®植物根系高光谱成像分析系统可对生长于RhizoBox根箱/根窗的作物根系进行RGB、高光谱成像分析和UV激发生物荧光成像分析。

25.png   

产品特点:

(反射光)高光谱成像分析

UV-MCF紫外光激发生物荧光高光谱成像分析,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;或选配根系Thermo-RGB成像分析

基于RhizoTron®根窗技术的高光谱成像分析技术,选配植物培养模块,可持续监测土壤水分温度、重量、植物生长、PIperformanceIndex)、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;可选配多通道智能LED培养台

专业分析软件:SpectrAPP®高光谱成像分析软件、PhenoRoot根系分析软件

 

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).

 


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