RGB 和光谱根成像植物表型和生理研究: 实验装置和成像协议

该程序的总体目标是通过结合不同的成像方法获得有关在充满土壤的根茎箱中生长的植物根系的全面信息。该方法有助于回答植物表型和育种领域的关键问题，例如不同根结构对更好的非生物胁迫抵抗性的贡献。这种方法的主要优点是它结合了用于根结构的 RGB 成像和用于根功能的高光谱成像。

对根系使用高光谱成像的潜力延伸到广泛的根际参数，因为光谱信息可以揭示植物根系引入的小尺度理化变化。这种方法的视觉演示至关重要，因为必须仔细完成根茎盒填充步骤。否则，根生长和根可见性将受到负面影响。

按照文本方案中的详细说明，从准备用于底物填充的根茎盒开始此过程。通过为 3， 705 克干土添加 400 克水，将干土壤预润湿至每克 0.108 克的重量含水量。轻轻混合土壤和水，以获得均匀的水分布。

手动破坏较大的聚集体，以保持颗粒尺寸小于或等于 2 毫米。在气体观察窗旁边获得一层均匀的土壤以避免气隙至关重要。植物的根尖迅速脱水，长成气隙。

此外，水体测绘的光谱图像质量也会受到负面影响。将预先湿润的土壤填入敞开的根茎箱中，并使用聚苯乙烯片轻轻压实，以覆盖箱的内部体积，从而产生每立方厘米 1.3 克的均匀堆积密度。用喷雾瓶喷洒在表面，加入剩余量的水，以达到每立方厘米 0.31 立方厘米的目标含水量。

确保液滴尺寸小，以避免表面结构降解以及均匀润湿。在喷涂过程中，请保持盒子处于平衡状态，以监测实际添加到基材中的水量。让水重新分布 10 分钟，然后将玻璃杯压在表面上并用侧面金属导轨固定。

带有润湿基材的根茎盒的平均最终重量为 17， 818 正负 68 克。为气候室配备 8 盏 LED 灯，提供每秒 450 微摩尔/平方米的均匀照明，光谱峰值为 440 和 660 纳米，以实现植物的最佳生长。根据植物和实验需要设置环境参数后，用木板盖住玻璃窗，以保持根区在黑暗中，并避免因光线穿透玻璃表面而导致藻类生长。

然后使用适当的金属框架将根茎盒倾斜 45 度。由于引力作用，这最大限度地提高了根系向玻璃表面的生长。对于 RGB 根成像，使用四个 24 瓦荧光灯管照亮根茎盒，这些灯管连接在距离根茎盒 80 厘米处。

还可以在距离根状盒的替代照明 20 厘米处安装四个 15 瓦紫外线管，在根和亮色基材背景之间的对比度较低的情况下利用根部自发荧光。打开紫外线灯，然后将要成像的根茎盒安装到成像盒的支架中。接下来，拍摄两张图像以覆盖根茎盒的上半部分和下半部分，重叠约 3 厘米。

按照文本协议中的详细说明获取和处理 RBG 图像。最后，对采集的 RBG 根图像进行分析，然后控制是否存在不匹配的区域。在这种情况下，请定义排除区域并重新开始分析。

对于未分类的根，请添加其他颜色类并重新开始分析。对于错误分类为根的元素，激活或增加杂乱和粗糙边缘过滤选项。首先在相机软件中确定 rhizobox 扫描的相机积分时间和白色标准，从而执行图像采集。

为此，请打开成像 GUI 并将相机移动到根部所在的根茎盒位置。调整相机瞄准光源物体的积分时间，使其在软件显示的直方图上使用相机完整动态范围的大约 85%。正确设置不同基质和根组织的积分时间对于充分利用红外热像仪的动态范围至关重要，可以避免因超出其范围而丢失任何信息。

关闭相机软件之前，通过移动相机定位系统以瞄准白色标准，对白色标准重复此过程。接下来打开 Matlab 成像 GUI 并输入当前 rhizobox 扫描的所有设置。在每次成像运行之前，每天采集一次深色和白色标准。

深色标准表示摄像机噪声，而白色标准提供最大反射率。这些数据是预处理期间图像归一化所必需的。定义是扫描整个 rhizobox 还是仅扫描其中的一部分。

对于目前的情况，对整个根茎框进行了成像。然后开始扫描。对于基于光谱的含水量测量，需要一个校准 rhizobox。

使用聚苯乙烯片将根茎盒细分为五个厘米的隔间，以填充不同含水量的土壤。使用与种植的根茎盒相同的设置扫描校准根茎盒。例如，为了结合根和地上性状，获得用于测量气孔电导率的叶孔隙度计。

设备在气候室中与环境条件平衡至少一小时。从每株植物至少三片叶子开始测量。此处显示了基于 RGB 成像的甜菜品种 Ferrara 的代表性根生长图像。

播种后 35 天，植物根部已经伸长到根茎盒的底部。根框顶部的某些根轴无法从 RGB 图像中分割出来。较老的基根的衰老会将其颜色变为棕色。

因此，基于颜色阈值的这些根与土壤背景之间的分离失败。使用高光谱成像，分割基于根前景和土壤背景的不同光谱特征。这将改善分割结果。

测得的根长与手动跟踪的参考图像的差异仅为 1.5%此外，光谱成像允许对根周围的水分含量进行精细映射，以推断水分吸收。下面是以黑色显示的根骨架。较浅的区域表示根轴附近水耗竭较高的区域。

而较深的蓝色区域表示根系无法触及的土壤含水量较高的区域。看完这个视频后，你应该对如何正确填充根茎框有一个很好的了解，以确保令人满意的根系生长和可见度。这是后来成像和代表性根表型结果的基础。

按照此过程，可以执行其他光谱分类方法（如 K-means 聚类或支持向量机）来获取有关根和根际特性（如根衰老和分解）的深入信息。一旦建立，该技术允许您全面地对根系和非生物胁迫反应进行表型分析。一组 10 个栽培品种可以表征，总实验持续时间不到三个月。