מאמר שיטה

RGB והדמיה ספקטרלי שורש הצמח Phenotyping ומחקר פיזיולוגיים: הגדרת הניסוי והדמיה פרוטוקולים

17.3K צפיות

⸱

DOI:

10.3791/56251

⸱

8 באוגוסט 2017

 ,  ,  ,  , 
1Division of Agronomy, Department of Crop Sciences, University of Natural Resources and Life Sciences, 2Carinthian Tech Research AG, High Tech Campus Villach, 3Computational Science Center, University of Vienna, 4Simulationswerkstatt

במאמר זה

סיכום

פרוטוקול ניסיוני מוצג להערכת מערכות שורשי צמחים שגדלו באדמה עם RGB והדמיה היפר-ספקטרלית. שילוב של סדרות זמן של תמונות RGB עם מידע כימומטרי מסריקות היפרספקטרליות מייעל תובנות לגבי דינמיקת שורשי הצמח.

תקציר

הבנה טובה יותר של הדינמיקה שורש הצמח חיונית כדי לשפר את יעילות השימוש משאב של מערכות חקלאיות ולהגדיל את ההתנגדות של חיתוך הזנים נגד לחצים סביבתיים. טיפול נסיוני הוא הציג RGB והדמיה היפרספקטרליות לחישה מרחוק של מערכות השורשים. הגישה של משתמש rhizoboxes שבו גדלים צמחים באדמה טבעי לאורך זמן רב יותר כדי לבחון מערכות שורשים מפותחת. הגדרות ניסיוני הם דוגמה עבור הערכת rhizobox צמחים בלחץ מים, לומד את התפקיד של שורשים. התקנה הדמיה RGB מתוארת על כימות זולה ומהירה של התפתחות שורש לאורך זמן. הדמיה היפרספקטרליות משפר את בסיס פילוח מהרקע קרקע בהשוואה RGB צבע המבוסס על סף. כוח מסוים של הדמיה היפרספקטרליות היא רכישת chemometric מידע על מערכת השורש-אדמה על ההבנה פונקציונלי. הוכח עם מיפוי תוכן של מים ברזולוציה גבוהה. הדמיה ספקטרלי אולם הוא מורכב יותר ייבוא תמונות, עיבוד, ניתוח לעומת הגישה RGB. שילוב של שתי השיטות ניתן למטב הערכה מקיפה של מערכת השורשים. דוגמאות ליישום שורש שילוב תכונות מעל פני הקרקע ניתנת עבור ההקשר של צמח phenotyping, צמח מחקר פיזיולוגי. ניתן להשיג שיפור נוסף הדמיה השורש על-ידי מיטוב איכות התמונה RGB עם תאורה טובה יותר באמצעות מקורות אור שונים, על ידי הרחבה של שיטות ניתוח התמונה להסיק על בסיס מאפייני אזור נתונים ספקטרלי.

מבוא

השורשים מספקים מספר פונקציות חיוניות כגון אחסון של הצמחים מטמיע, אנקורג ' של צמחים יבשתי בין קרקע, ספיגת ו תחבורה של מים וחומרים מזינים1. נקודת מבט אבולוציונית, היווצרות של השורש צירים נחשבת תנאי מקדים היסוד מקורם של קרקע צמחים2. למרות התפקיד החשוב הזה, מבחינה היסטורית שורשים כבשו רק תפקיד שולי במחקר הביולוגי. בשנים האחרונות, עם זאת, שם גוברת ההתעניינות המדעית מערכות השורשים של הצמח כמו evidenced באיור1.

figure-introduction-1
איור 1: הרלוונטיות של לימודי הבסיס למדעי הצמח.
המספר של שורש הקשורות מחקרים כאחוז של מחקרים כל צמח שפורסמו בכתבי עת SCI בעשורים האחרונים. חיפוש כתוצאה מן הצופים באמצעות מילות מפתח "צמח" ו- "שורש של צמח". אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

שתי סיבות עיקריות יכול להיות שיערו מושתתות על ההתקדמות במחקר שורש. ראשית, יבשתי צמחייה חשופים לחצים סביבתיים בתדירות גבוהה יותר בשל שינוי כללי3. בהקשר של ייצור יבול חקלאי מוערך ברחבי העולם סביב 30% של האזור החקלאי מוגבלים על ידי מים, זרחן4,5. הפחתת מתח של היבולים הם הסיבה העיקרית בגללה על פערי תשואה משמעותית זה באופן גלובלי נאמד בנמוך 50% של פרודוקטיביות פוטנציאליים התלויה אגרו-מערכות אקולוגיות6. מלבד זמינות משאבים נמוכה, זה גם קשור משאבים יעילות, כלומר לא מספיק קיבולת של צמח כדי לנצל משאבים זמינים7. התוצאה הפסדים של משאבי ניידים כגון חנקתי אשר יכול להשפיע לרעה על מערכות אקולוגיות אחרות. לדוגמה יעילות השימוש חנקן העולמי הנוכחי מוערכת ב 47%8. שימוש במשאב יותר יעילות באמצעות שיטות ניהול משופר, הזנים ולכן חשיבות גבוהה עבור שניהם מתמשכת לצמיחה של תוצרות חקלאיות גם באשר סביבתית. במפעל הזה בהקשר שורשים נחשבים יהיה מטרה מפתח מערכות חיתוך9,10וגידולים משופרת.

רקע חשוב השני ההתעניינות האחרונה שורשי צמחים הוא מראש טכנולוגיים בשיטות מדידה. שיטות שורש יש הגבלת זמן על ידי שני אתגרים מרכזיים: למדידה של שורשים של צמחים גדלים בקרקע הם היו צריכים להיות מבודדים על כימות, בעיקר על ידי שטיפת11, ובכך מפריע הסידור האדריכלי של השורש צירים. תצפית שורש מקומיים באמצעות חפירה שיטות, ובכך שימור המיקום הטבעי של שורשים בקרקע, שימשו תיאור בוטני12. עדיין הם זמן רב, ולכן אינן עונות על דרישות התפוקה של ניתוח השוואתי מערכת השורשים מבנית תפקודית. לעומת תפוקה גבוהה שיטות למדידה אדריכלות שורש בעיקר נעשו באמצעי מלאכותית והן עבור שתיל צמחים13 איפה אקסטרפולציה לסביבת הגידול הטבעי של צמחים מפוקפקים14.

בום האחרונה של השורש מחקר קשורה באופן הדוק מראש בהדמיה שיטות15. הדמיה גישות בלימודי הבסיס יכול להיות בערך מקובצים לשלושה סוגים. ראשית ישנם שיטות תלת-ממד ברזולוציה גבוהה כמו CT ו- MRI16. שיטות אלו הן המתאימות ביותר ללמוד תהליכי אינטראקציה של שורשי צמחים עם אדמה, כגון בצורת המושרה עצה תסחיף17. בדרך כלל הם מוחלים על דוגמאות קטנות יחסית שבו הם מאפשרים תצפיות מפורט. השוואה של CT ו- MRI עבור סירים בגודל שונה והדמיה שורש בסדר מסופק ב18. שנית, ישנם19,שיטות הדמיה תפוקה גבוהה20. שיטות אלה הן בעיקר על בסיס משותף 2D RGB הדמיה של שורשים גוברת על מדיה מלאכותיים (ג'ל, נייר נביטה) שבו חדות גבוהה מאפשרת ניתוח פשוט יחסית בין שורשים ורקע. הם מתאימים עבור תפוקה גבוהה השוואה בין נבט התכונות שורש של חיתוך שונות אחרים תחת מתוקננת מלאכותי גדל בתנאים13. בין שתי גישות אלה הן שיטות rhizobox: הם להשתמש הדמיה דו-מימדית של שורשים הגדלים בקרקע במשך פרק זמן ארוך יותר ויש להם תפוקה בינונית21,22. אתגר האחרונות שורש (2D) הדמיה הוא ללכוד גם אינדיקטורים של פונקציונליות הבסיס בנוסף תיאור של מבנה23.

המאמר הנוכחי אנו מציגים את הפרוטוקולים ניסיוני הדמיה rhizobox גדל מערכות שורשים (i) זול ופשוט מחוייט RGB הדמיה תרמית באמצעות הגדרת הדמיה מורכבות יותר (ii) ניר. דוגמה התוצאות המתקבלות מ setups שני אלה יוצגו ואילו נדון בהקשר של צמח phenotyping, מחקר פיזיולוגיים הצמח.

פרוטוקול

1. ריזובוקסים (Rhizoboxes) לצמיחת צמחים

הערה: המערכת הניסויית משתמשת בריזובוקסים (rhizoboxes) להצמחת צמחים לצורך דימות שורשים. תחילה יתוארו עיצוב הקופסאות והמצע שבו נעשה שימוש, ולאחר מכן יינתנו פרטים על הליך המילוי.

  1. תכנון תיבות שורשים (rhizoboxes)
    1. בנו תיבות שורשים (איור 2>) בעלות לוח אחורי ומסגרות צד העשויות מ-PVC אפור בעובי 15 mm. השתמשו במידות תיבה של 30 mm x 10 mm. עבור החלון הקדמי, השתמשו בזכוכית מינרלית בעובי 6 mm המחוברת למסגרת ה-PVC באמצעות פסי מתכת המוברגים לדפנות הצד.
    2. קדחו שלושה חורים במסגרת התחתונה כדי לאפשר ניקוז של עודפי מים. ניתן לסגור חורים אלו במידת הצורך באמצעות ברגי פלסטיק.
    3. לפני המילוי, התאימו את הקוטר הפנימי של תיבת השורשים (בין 10 mm ל-30 mm) על ידי הכנסת לוחות PC רב-דופיים. מומלץ להשתמש במרווח פנימי של 10 mm עבור רוב הגידולים כדי להפחית את משקל המערכת כולה (משקל תיבת השורשים ללא קרקע הוא 13.2 kg).

תרשים מבנה קיר עם PVC, זכוכית, דפי פוליקרבונט רב-דפני; תכנון ניקוז; מימדים מסומנים.
איור 2: מערכת הניסוי של הריזובוקס (Rhizobox) ומרכיביה.
האיור השמאלי מציג את ממדי הריזובוקס (rhizobox) והאיור הימני את מרכיביו הבודדים: לוחית גב אפורה מ-PVC עם מסגרת צד, זכוכית מינרלית קדמית, דפים רב-שכבתיים לקביעת קוטר פנימי משתנה, וזוויות מתכת להצמדת הזכוכית הקדמית לתא האחורי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

  1. מצע
    1. מלאו את הריזובוקסים (rhizoboxes) באדמת שטח (בניסוי זה: אדמת שטח מסוג silt loam מתוך chernozem גירִי) שנשפה למסננת של 2 mm.
    2. פתחו את הריזובוקסים לצורך מילוי המצע אל תוך התא הפנימי (לוח אחורי עם מסגרות צד) במצב אופקי תוך שימוש במצע שהורטב מראש. מלאו באופן אופקי כדי למנוע היווצרות שכבות והפרדה בין חלקיקים דקים לגסים, תופעה המתרחשת בעת מילוי במצב אנכי על ידי שפיכת המצע דרך הפתח העליון.
    3. הרטיבו את המצע לפני המילוי. בהתאם לסוג המצע (במיוחד לתכולת השליש וסחמון שלו), אל תעלו על תכולת מים של 0.12-0.18 cm3*cm-3 כדי למנוע מריחה ופגיעה במבנה המצע. הוסיפו את ההפרש בין תכולת המים של ערבוב המצע לבין תכולת המים המטרה לאחר מילוי המצע אל הריזובוקסים.
      הערה: מילוי במצע יבש (ייבוש בתנור) והוספה מאוחרת של כל כמות המים אינם מומלצים, שכן הדבר עלול להוביל לדחיסה חזקה של המצע ולהיווצרות סדקים גדולים.
  2. דוגמה למילוי שלב אחר שלב
    1. הגדירו את תכולת המים המטרה. כאן היא נקבעה בתחילה על 80% ממים זמינים לצמחים (PAW), מצב שבו הצמחים אינם סובלים ממחסור במים.
    2. קבעו את קיבולת השדה (FC) ואת נקודת הבלבול הקבועה (PWP) של המצע. כאן השגיגו את ה-FC באמצעות צינור PVC בגובה שווה (10 cm) לריזובוקסים.
      1. סגרו את תחתית הצינור בעזרת פקק בעל חורי ניקוז קטנים, הוסיפו 1 cm של חצץ כדי למנוע סתימה של החורים על ידי חלקיקי מצע דקים, ומלאו את המצע בצפיפות גבלית זהה לזו ששימשה לריזובוקסים (1.3 g cm-3).
      2. הספיקו את הצינור במים עד להתרחשות ניקוז והשאירו אותו למשך יומיים כדי להגיע לשיווי משקל (תכולת המים המתקבלת שקולה לפי הגדרה לקיבולת השדה), תוך כיסוי הפתח העליון בניילון נצמד למניעת התאיידות. ערך קיבולת השדה שהושג עבור האדמה בניסוי זה היה 0.357 cm3 cm-3.
        הערה: תכולת המים ב-PWP חייבת להיות ידועה מראש משיטות פיזיקליות סטנדרטיות של קרקע (למשל, מדידות בלוח לחצים24) או מפונקציות מעבר פדולוגיות המבוסות על מרקם25. כאן היא שווה ל-0.12 cm3 cm-3 עבור האדמה ששימשה בניסוי.
      3. בעת מדידת FC באמצעות סחיקה בלוח לחצים, קחו את תכולת המים בפוטנציאל מטריקס של h=-10 hPa ולא h=-30 hPa, כדי להתאים לגיאומטריה של הריזובוקס (גובה של 10 cm = 100 hPa).
      4. חשבו את תכולת המים (WC) ב-80% PAW: WC (cm3 cm-3) = 0.80 (FC-PWP) + PWP. עבור הגבולות ההידראוליים של האדמה ששימשה כאן, זה נותן תכולת מים נפחית של 0.31 cm3 cm-3 ב-80% PAW.
      5. חשבו את כמות המים לנפח ריזובוקס של 2850 cm3 (רוחב 30 cm, מרווח פנימי של 1 cm, גובה 95 cm, כאשר 5 cm עליונים נשארים ללא מצע לצורך השקיה). הדבר נותן נפח מים של 83.5 cm3, השווה ל-83.5 g עבור צפיפות מים של 1.0 g cm-3 בטמפרטורה של 20 °C.
    3. הגדירו את הצפיפות הגבלית (db) למילוי הריזובוקסים. כאן היא נקבעה על 1.3 g cm-3, תואם לערכים הנמצאים בדרך כלל באדמות שטח חקלאיות. כמות המצע היבש הדרושה למילוי נפח ריזובוקס של 2850 cm3 ב-db זו שקולה ל-3705 g של אדמה יבשה.
    4. הרטיבו מראש את האדמה היבשה לתכולת מים גרבימטרית של 0.108 g-1 (שקול לתכולת מים נפחית של 0.14 cm3 cm-3) על ידי הוספת 40 g של מים ל-3705 g של אדמה יבשה, וערבבו בעדינות כדי להשיג פיזור מים הומוגני. פרקו ידנית גושי אדמה גדולים כדי לשמור על גודל חלקיקים של ≤ 2 mm.
    5. מלאו את האדמה שהורטבה מראש לתוך הריזובוקסים הפתוחים ודחסו אותה בעדינות באמצעות לוח פוליסטירן (30 x 10 x 1.5 cm) כדי לכסות את הנפח הפנימי של הקופסה, ובכך להגיע ל-db הומוגני של 1.3 g cm-3.
    6. הוסיפו את כמות המים הנותרת (483.2 g) כדי להגיע לתכולת המים המטרה של 0.31 cm3 cm-3 על ידי התזה על פני השטח עם בקבוק נספח. ודאו שגודל הטיפות קטן כדי למנוע פגיעה במבנה הפני והשקיה הומוגנית. השאירו את הקופסה על מאזניים בזמן ההתזה כדי לנטר את כמות המים שהתווספה בפועל למצע.
    7. הניחו למים להתפזר מחדש למשך 10 דקות, ולאחר מכן התישו את הזכוכית על פני השטח וקבעו אותה בעזרת פסי המתב הצדדיים. המשקל הסופי הממוצע של הריזובוקסים עם מצע רטוב היה 17818 ± 68 g (משקל ריזובוקס 13230 g + אדמה יבשה 3705 g + מים 83 g).
      הערה: תכולת המים ההומוגנית שמולאה בקופסאות האופקיות תתפזר מחדש כאשר הקופסאות ימוצבו במיקומן הסופי בהתאם למדרג הפוטנציאל שייווצר. זהו תהליך פיזיקלי בכל כלי השקיה לצמחים בהתאם לגיאומטריה שלהם (גובה), ועל החוקרים להיות מודעים להידראוליקה של הכלי שלהם26.

2. הגדרת חדר אקלים

  1. ציידו את חדר האקלים (איור 3) ב-8 נורות LED המספקות תאורה הומוגנית של 450 μmol m-2 s-1 עם שיאים ספקטרליים ב-40 (כחול) ו-60 (אדום) nm לצמיחה אופטימלית של הצמחים.

תרשים ניסוי למעקה צמחים; מערך LED, תחנת מזג אוויר, מוליכות פתחי סימנים (stomata), תרשים גרעון אדיה.
איור 3: תא אקלים עם ריזובוקסים (rhizoboxes) לניסוי עקה.
(א) מבט משמאל על התא כולו עם תאורת LED, תחנת מזג אוויר ומחשב (המש כאן לרישום נתוני היגרומטרים של העלים); מבט מימין עם תקריב של המסגרת המתכתית המחזיקה את הריזובוקסים (rhizoboxes) בתוכה 45 ° הטיה ולוחות עץ המשמשים להגנה על חלון הזכוכית של הריזובוקס (rhizobox) מפני אור. (ב) ניסוי עקה בסלק סוכר המשלב ארבעה שלבים של עקה הנובעת מדרישה אטמוספרית שונה (גבוהה/נמוכה) ומזמינות מים בקרקע (גבוהה/נמוכה). פסי צבע ירוקים המייצגים את ממוצע מוליכות הפיוניות מעניקים אינדיקציה לתגובת העקה של הצמח. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

  1. הגדירו את הפרמטרים הסביבתיים בהתאם לצרכי הצמח או לצרכי הניסוי. במקרה זה, הגדירו תאורה של 14 שעות אור ו-10 שעות חושך. במהלך התבסות הצמח ולפני תחילת טיפולי העקה, הגדירו את הטמפרטורה ל-20° C ביום ו-15° C בלילה, ושמרו על לחות יחסית של 50 ± 8%.
  2. מקמו את הריזובוקסים בשיפוע של 45° באמצעות מסגרת מתכת מתאימה. פעולה זו ממקסמת את צמיחת השורשים לכיוון משטח הזכוכית עקב גרביטרופיזם.
  3. כסו את חלון הזכוכית בלוח עץ כדי לשמור על אזור השורשים בחושך ולמנוע צמיחת אצות עקב חדירת אור דרך משטח הזכוכית.

3. דוגמה להקמה וטיפולים בסלק סוכר

  1. בצעו הנבטה מוקדמת של זרעי סלק סוכר על נייר סינון רטוב למשך שלושה ימים בטמפרטורה של 20 °C באינקובטור, עד להופעת השורש הראשוני (radicle). פעולה זו מבטיחה זריעה של צמחים חיוניים.
    הערה: הנבטה מוקדמת אינה נדרשת עבור צמחים בעלי חיוניות הנבטה גבוהה, ובכך נמנע הסיכון לפגיעה בשורש הראשוני בעת הזריעה. עם זאת, עבור זרעי סלק סוכר בעלי פריקרפ (pericarp) עבה, הסיכון לזרעים שאינם חיוניים הוא גבוה, והנבטה מוקדמת מאיצה משמעותית את הופעת השורש הראשוני בהשוואה לזריעה ישירה באדמה.
  2. קדחו חור קטן לעומק של כ-1.5 cm באדמה במרכז הריזובוקס (rhizobox) באמצעות מברג, מקמו בו זרע אחד בעזרת פינצטה כאשר השורש הראשוני מופנה כלפי מטה וסמוך לחלון הזכוכית (פעולה זו משפרת את הנראות הראשונית) וכסו אותו בעדינות באדמה.
  3. הוסיפו שכבה של 0.5 cm של חצץ דק (2-4 mm) מעל האדמה כדי להגן על אגרגטי האדמה מפני התפוררות (slaking) במהלך השקיה ולהפחית הפסדי אידוי. כדי להקל על הבקיעה, השאירו את פני השטח של האדמה ללא חצץ במקום שבו מוקם הזרע.
  4. הוסיפו 10 g של מים כדי לשפר את הקליטה.
  5. במהלך הקליטה והצמיחה המוקדמת, עד לתחילת טיפולי העקה הניסויים, השקו את הריזובוקסים בכל 2-4 ימים כדי לשמור על תכולת לחות ראשונית של 80% PAW.
    1. קבעו את כמות מי השקיה הנדרשת על ידי שקילת הריזובוקסים והוספת מים עד להשגה של המשקל הראשוני של כל קופסה בנפרד. להשקיה ידנית השתמשו בפיפטה כדי למנוע פגיעה במבנה פני השטח במהלך ההשקיה.
  6. סדרו את הריזובוקסים בחדר האקלים בהתאם לתכנון שנקבע. הפרוטוקול המדווח כאן מבוס על ניסוי עם שישה זני סלק סוכר בחמישה חזרות בתכנון אקראי מלא (CRD).
    1. מיקמו מחדש את הריזובוקסים בכל פעם שמוצאים אותם מהמחזיק המתכתי לשקילה ולהשקיה. פעולה זו מונעת השפעות של אי-הומוגניות (של אור) שרידית בתוך חדר האקלים.
  7. הגדירו את מועד תחילת טיפולי העקה ואת סוג העקה. ההגדרות הבאות (איור 4) משמשות כאן.
    1. התחילו במדידות בשלב BBCH 15 (חמישה עלים נפתחים), כאשר השורשים מכסים כ-75% מעומק הריזובוקס והחופה מפותחת מספיק למדידות בעלים. שמרו על כל שלב למשך שלושה ימים לפחות כדי להבטיח הסתגלות להגדרות החדשות ולבצע מדידה.
    2. עבור תצפיות ללא עקה, שמרו על ההגדרות הראשוניות עם לחות אדמה אופטימלית (80% PAW) ותנאי סביבה (טמפרטורה של 20° C/15° C, 50 ± 8% rH), המניבים גרדיאנט לחץ אדי (VPD) יומי של 1.28 ± 0.1 kPa (ראו איור 3 C).
    3. העלו את הדרישה האטמוספרית ל-VPD יומי של 2.45 ± 0.4 kPa על ידי העלאת הטמפרטורה ל-27°C/20°C והורדת ה-rH ל-35%, תוך שמירה על לחות האדמה ב-80% PAW.
    4. לאחר מכן, ייבשו את הריזובוקסים ל-40% PAW, השווה לתכולת מים של 0.215 cm3 cm-3, על ידי הפסקת ההשקיה. החזירו את תנאי הסביבה הראשוניים עם דרישה אטמוספרית נמוכה (VPD של 1.28 kPa).
    5. שלבו עקות על ידי העלאת הדרישה האטמוספרית ל-VPD של 2.45 kPa ושמירת לחות האדמה ב-40% PAW.

4. שיטות דימות של שורשים

  1. שלבו שיטות דימוי כדי לנצל את היתרונות של כל אחת מהן, בהתאם למידע המבוקש.
    1. השתמשו בדימוי RGB בטווח VIS למעקב אחר גדילת השורשים, הארכיטקטורה והמורפולוגיה לאורך זמן, דבר הדורש מדידה תכופה. יתרונות הדימוי ב-RGB הם (i) עלויות נמוכות, (ii) רכישת תמונות מהירה, (iii) דרישות נמוכות לשטח אחסון בדיסק הקשיח (גודל תמונה: 48 MB) ו- (iv) רזולוציה גבוהה (3648 x 5472 pixels).
    2. השתמשו בדימוי היפר-ספקטרלי (HSI) בטווח NIR כאשר נדרשים מאפיינים כימومتריים של השורש והקרקע. היתרונות הם (i) מאפיינים ספקטרליים לסגמנטציה בין השורשים לרקע הקרקע ו- (ii) גישה למאפיינים פיזיקו-כימיים של המערכת (למשל, תכולת מים בקרקע, גיל השורש). החסרונות הם (i) זמן סריקה ממושך יותר (כ-16 דקות לכל rhizobox), (ii) גודל גדול של מערכי נתונים (13.7 GB לתמונת rhizobox אחת), (iii) רזולוציה נמוכה יותר של מצלמת ה-NIR (320 x 256 Pixel), ו- (iv) מורכבות גבוהה יותר של ניתוח הנתונים.
  2. דימוי שורשים ב-RGB
    1. השתמשו בתיבת דימוי (איור 4) המגנה מפני אור סביבתי ומקבעת את מיקום המצלמה, המורכבת ממסגרת מתכת ברוחב 1 m ובגובה 1 m עם דפנות מצופות בלוחות סיבית. בחלק הקדמי, קבעו את המצלמה בשתי נקודות במרחק של 80 cm מה-rhizobox.
      1. הצמידו סרט מדידה למסגרת ה-rhizobox באמצעות סרט דביק שקוף ומקמו את ה-rhizobox במחזיק של תיבת הדימוי.
      2. האירו את ה-rhizobox באמצעות ארבעה נורות פלורסצנט בעוצמה של 24 W המותקנות במרחק של 80 cm מה-rhizobox. כמו כן, התקינו ארבעה צינורות UV בעוצמה של 15 W במרחק של 20 cm מה-rhizobox כתאורה חלופית המנצלת אוטו-פלורסצנציה של השורש במקרה של ניגודיות נמוכה בין השורש לרקע המצע (בעל צבע בהיר).
      3. צלמו שתי תמונות (מיקום עליון ותחתון) כדי לכסות את החצי העליון והתחתון של ה-rhizobox עם חפיפה של כ-3 cm.
    2. רכשו תמונות RGB באמצעות מצלמת DSLR דיגיטלית המקובעת על ידי לוחות שחרור מהיר במיקומים המתאימים בתיבת הדימוי.
      1. הנחילו את ההגדרות הבאות בעת שימוש בנורות פלורסצנט. התאימו הגדרות לדוגמה אלו לכל שינוי במימדים ובתאורה, כמו גם לדגם המצלמה.
        1. כבו את הפוקוס האוטומטי ואת המייצב בעדשת המצלמה. הגדירו את המצלמה למצב ידני.
        2. הגדירו מהירות ISO ל-50. הגדירו מהירות תריס ל-13. הגדירו צמצם ל-5.6.
        3. כבו את נעילת המראה. הגדירו את מאזן הלבן ל-Auto White Balance.
      2. השתמשו בהגדרות הבאות לתאורה עם צינורות UV:
        1. כבו את הפוקוס האוטומטי ואת המייצב בעדשת המצלמה. הגדירו את המצלמה למצב ידני.
        2. הגדירו מהירות ISO ל-100. הגדירו מהירות תריס ל-13. הגדירו צמצם ל-5.6.
        3. כבו את נעילת המראה. הגדירו את מאזן הלבן ל-Fluorescence.
    3. מזגו את תמונות ה-RGB מהחלק העליון והתחתון של ה-rhizobox לתמונה אחת בעזרת עורך תמונות (למשל, Adobe Photoshop). השתמשו בסרט המדידה במסגרת הצדית של ה-rhizoboxes ובקרו אובייקטים חופפים (מאפייני שורש וקרקע).
      1. העתיקו את שתי התמונות הנפרדות, כל אחת בגודל פיקסלים של 3648 x 5472, לקובץ חדש בגודל 3648 x 1094 פיקסלים עם רקע לבן.
      2. הפחיתו את אטימות השכבה של תמונה אחת ל-60% ויישרו חלקים חופפים של התמונות (סרט המדידה, אובייקטים). לאחר מכן החזירו את אטימות השכבה ל-10%.
      3. בהתבסס על הסרגל בתמונה, הוסיפו שני קווים אדומים באורך של בדיוק 1 cm בחלק העליון של התמונה במקום שבו אין שורשים. קווים אלו ישמשו מאוחר יותר בניתוח התמונה כדי להביא את התמונה לממדי אורך נכונים.
      4. מזגו את כל השכבות והסירו חלקי תמונה מחוץ לחלון הממולא בקרקע באמצעות כלי החיתוך (cropping tool).
      5. שמרו את התמונה כקובץ tiff לניתוח המשך.
      6. במקרה של תמונות עם תאורת UV, הפחיתו את הצבעים לגווני אפור לפני השמירה באמצעות סרגל הכלים Adjustments-Black & White, ובחירה במסנן High Contrast Blue המוגדר מראש.
    4. עבור סגמנטציה בין השורשים לרקע הקרקע וכן לכימות של תכונות שורש רלוונטיות (למשל אורך, שטח פנים, קוטר, התבסעות), השתמשו בתוכנה כלשהי לניתוח שורשים (ראו www.plant-image-analysis.org עבור כלים זמינים). כאן נעשה שימוש ב-WinRhizo.
      1. פתחו את תמונת ה-tiff של ה-rhizobox בתוכנה.
      2. קלייברו את קנה מידת האורך של התמונה באמצעות פסי הקנה המידה שהוספו לתמונה.
      3. בחרו Based on Color בתפריט הניתוח (Analysis), ושם בחרו Root & Background Distinction.
      4. הגדירו קובץ כיול עם מחלקות צבע התואמות לשורשים ולקרקע (רקע). עבור תמונות הדוגמה שנעשה בהן שימוש כאן (cf. איור 8) הוגדרו שלוש מחלקות צבע לשורשים (שורשים צדדיים ישנים, שורשים צדדיים צעירים, שורש ראשי) ושלוש מחלקות צבע לקרקע.
      5. עבור תמונות בגווני אפור (תאורת UV), בחרו (i) Based on grey levels, ו- (ii) Pale Root on Black Background בתפריט Root & Background Distinction והשתמשו בסף עוצמה מקומי של Lagarde לסגמנטציה.
      6. פתחו קובץ נתונים שבו יישמרו התוצאות.
      7. הריצו את הניתוח ולאחר מכן בדקו אם ישנם אזורים (למשל בשוליים) שאינם תואמים. במקרה זה הגדירו אזור החרגה והפעילו מחדש את הניתוח. עבור שורשים שלא סווגו, הוסיפו מחלקות צבע נוספות והריצו שוב את הניתוח. עבור אלמנטים שסווגו בטעות כשורשים, הפעילו או הגבירו את אפשרויות הסינון של Debris & Rough Edges.

מערך דימוי צמחים עם נורות UV והלוגן; מחזיק לריזובוקס (rhizobox), תושבתות למצלמה לצורך ניתוח שורשים וחופה.
איור 4: תיבת דימות לרכישת תמונות של ריזובוקסים (rhizoboxes) ב-RGB.
מבט שמאלי של הצד הקדמי שבו מחוברות תיבות השורשים (rhizoboxes) לצילום עם מקורות אור בפנים; מבט ימני של הצד האחורי שבו מותקנת המצלמה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

  1. דימוי היפר-ספקטרלי של שורשים
    1. הגדרת החומרה
      1. השתמש במערכת דימיון היפר-ספקטרלית של שורשים (איור 5) המורכב מ-(i) מצלמת NIR מונוכרומטית בעלת רזולוציה של 14 ביט עם קירור תרמו-חשמלי, עם טווח ספקטרלי של 90 ננומטר עד 170 ננומטר, 320 על 256 פיקסלים וקצב פריימים של 10 הרץ ו-(ii) ספקטרוגרף הדמיה עם טווח ספקטרלי של 90 ננומטר עד 2500 ננומטר ורזולוציה ספקטרלית של 3.6 ננומטר. סדרו מקור תאורה קווי של הלוגן (ארבעה ספוטים של הלוגן בעוצמה של 50 וואט כל אחד) ב- 45°/-45° גאומטריה. התקינו את חיישן הדימות על מערכת מיקום דו-צירית. חלון הסריקה הוא בגודל 240 x 100 מ"מ, כלומר 30 מ"מ בכל קצה של הריזובוקס אינם מכוסים על ידי הדימוי.
      2. שליטה במערכת באמצעות סקריפט Matlab עבור (i) רכישת סטנדרטים של לבן וכהה, (ii) קביעת זמן האינטגרציה של המצלמה, (iii) בחירת רזולוציה מרחבית (גודל פיקסל 0.1 מ"מ; גודל פיקסל 1.0 מ"מ) ורזולוציה ספקטרלית (כל 2 הפסים הספקטרליים ברזולוציה של 3.6 ננומטר; ספקטרום מוחלק עם 54 פסים ורזולוציה של 14.8 ננומטר), ו-(iv) הגדרת אזור הסריקה על הריזובוקס (rhizobox).
      3. שמרו את התמונות כקבצי SIF. כדי למנוע בעיות בעת שמירה של קבצים גדולים, חלקו כל פסיעה של תמונה סרוקה (9 פסיעות לכל rhizobox) לארבעה מקטעים (שלושה באורך של 30 מ"מ ואחד באורך של 10 מ"מ) ושמרו אותם בנפרד עם שם קובץ ייחודי המורכב ממספר הפסיעה (1 עד 9) והחלק (1 עד 4), וכן מהתאריך והשעה (YYYY.MM.DD HH:MM:SS). סריקה מלאה של rhizobox דורשת שטח אחסון בדיסק הקשיח של 13.7 GB.
    2. רכישת תמונות וניתוחן.
      הערה: איור 6 מציג את השלבים של רכישת תמונה, סגמנטציה וניתוח.
      1. רכישת התמונה כוללת בחירה של הגדרות המצלמה לאיכות תמונה אופטימלית והגדרת פרמטרי הסריקה.
        1. קבעו בתוכנת המצלמה את זמני האינטגרציה של המצלמה עבור סריקת הריזובוקס (rhizobox) ועבור הסטנדרט הלבן.
          1. פתח את ממשק המשתמש הגרפי (GUI) של ההדמיה והז את המצלמה למיקום בריזובוקס (rhizobox) שבו נמצאים שורשים.
          2. כוון את זמן האינטגרציה של המצלמה כאשר היא מכוונת לאובייקט בהיר (כלומר, שורש), באופן כך שכ-85% מהטווח הדינמי המלא של המצלמה ינוצלו בהיסטוגרמה המוצגת בתוכנה. חזור על הפעולה עבור הסטנדרט הלבן על ידי הזזת מערכת מיקום המצלמה כך שתכוון לסטנדרט הלבן. לאחר מכן, סגור את תוכנת המצלמה.
        2. פתח את ממשק המשתמש הגרפי (GUI) של Matlab Imaging והגדר את כל הפרמטרים עבור סריקת הריזובוקס (rhizobox) הנוכחית. עבור הנתונים המדווחים כאן, השתמש בהגדרות הבאות:
          זמן אינטגרציה עבור סטנדרט לבן: 10
          זמן אינטגרציה של רייזובוקס (rhizobox): 40
          רזולוציה ספקטרלית: רזולוציה מלאה (כלומר, 2 פסים ספקטרליים בטווח צר)
          רזולוציה מרחבית מלאה (גודל פיקסל של 0.1 מ"מ)
          1. יש להשיג את התקני החשיכה (dark standards) והלובן (white standards) לפני כל הרצת דימוי, למשל פעם ביום. תקן החשיכה מייצג את רעש המצלמה, בעוד שתקן הלובן מספק את השתקפות המקסימלית. נתונים אלו נדרשים לצורך נורמליזציה של התמונה במהלך העיבוד המוקדם.
          2. הגדירו האם סורקים את כל ה-rhizobox או רק חלק ממנו. במקרה הנוכחי, מדובר בדימות של rhizoboxes שלמים. לאחר מכן, התחילו בסריקה.
      2. עבד את התמונה באמצעות סקריפט Matlab. הפעולות שבוצעו על ידי הסקריפט מתוארות.
        הערה: הסקריפטים נמצאים כעת בגרסה שאינה מתועדת וניתן להשיגם מהמחבר המקשר. לאחר תיעוד הולם, הם יהיו זמינים להורדה מאתר המוסד של המחבר המקשר (www.dnw.boku.ac.at/pb/).
        1. הרכיבו תמונת פסיעה (stride) שלמה ממרכז הריזובוקס (rhizobox) (המכיל שורשים), על ידי מיזוג ארבעת חלקי הפסיעה.
          הערה: בשלב זה אין צורך ואינו מומלץ להשתמש בתמונה ספקטרלית של ריזובוקס (rhizobox) שלם (כלומר, כל 9 הפסעות), שכן גודל הקובץ יהפוך כל שלב בחישוב ב-Matlab לממושך מאוד, והמידע הכלול בפסעה מרכזית אחת מספיק לשלבים הראשונים של ניתוח התמונה.
        2. נרמלו את התמונה באמצעות תקני החושך והלבן שנרכשו, תוך התחשבות בזמני האינטגרציה השונים של סריקות תקן הלבן והריזובוקס, שנשמרים באופן אוטומטי בקובץ במהלך הסריקה.
        3. ניתן להחיל באופן רבמי מסנן החלקה להסרת רעשים מהתמונה. הסקריפט מציע כעת סינון חציוני עם גרעין (kernel) של 3x3 ותיקון פיזור מרובה. עבור הערכת התמונה המוצגת כאן, לא הוחלו מסננים.
        4. הצג את התמונה בכל הפסים הספקטרליים שהוקלטו כדי לקבל תובנה ראשונית ולהחליט על אורך גל שיוצג לצורך בחירת אזורי עניין (ROI)השוו. סגמנטציית תמונה (image segmentation).
      3. בצעו סגמנטציה (הפרדה) בין השורשים לרקע האדמה בסקריפט נפרד, באמצעות השלבים הבאים.
        1. בחרו אזורי עניין (ROI) עבור השורש והקרקע כדי למצוא מאפיינים ספקטרליים לצורך סגמנטציה. השתמשו בכלי הבחירה החופשית (freehand selection tool) כדי לסמן ROI על התמונה המוצגת באורך גל שזוהה בעבר כבעל ניגודיות טובה בין השורשים לקרקע. במקרה זה, השתמשו בשלושה ROIs על השורש (שורשים צדדיים ישנים וצעירים, שורש ראשי) ובשני ROIs בקרקע (אזור יבש, אזור רטוב).
        2. הצג מלבן עם ה-ROIs שנבחרו ואת החלק הנותר כמסכה שחורה, והצג את תמונת ה-ROI שנבחרה בכל אורכי הגל.
        3. הסר מהמטריצה של התמונה את כל השורות המכילות פיקסלים בעוצמה ספקטרלית השווה ל-0 (פיקסלים שחורים).
        4. מזג את ה-ROIs (אתרי העניין) של השורש והקרקע למטריצת רקע אחת (קרקע) ומטריצת קדמה אחת (שורש) לצורך סגמנטציה.
        5. חיפוש פסים ספקטרליים (עוצמה של ספקטרום בודד או יחסי ספקטרום) המספקים את ההפרדה הטובה ביותר בין הרקע של השורשים לרקע של הקרקע27כמת את ההבדל בין היסטוגרמות הפיקסלים שהתקבלו עבור השורש והקרקע באמצעות מרחק בהאטצ'אריה (Bhattacharyya distance).28.
        6. בחר ערך עוצמה סף המפריד בין ההיסטוגרמות.
        7. צרו תמונה בינארית על ידי החלת סף הסריקה (threshold) שנבחר על התמונה המקורית. פעולה זו קובעת את ערכם של כל הפיקסלים בעלי עוצמה נמוכה מהסף כ-0 ואת אלו בעלי עוצמה גבוהה יותר כ-1 (פעולה זו מבוצעת באופן אוטומטי על ידי הסקריפט).
        8. שמור את התמונה הבינארית כקובץ tiff.
      4. פתח את התמונה הבינארית ונתח את תכונות השורש. בחר (i) על בסיס רמות אפורו-(ii) שורש חיוור על רקע שחור בתוך ה- שורש & הבחנה מרקע תפריט ושימוש סף עוצמה גלובלי (התמונה כבר עברה בינאריזציה).
      5. למיפוי תכולת המים מתוך הנתונים ההיפרספקטרליים, רכשו סט נתונים לכיול והחילו משוואת כיול על תמונת rhizobox.
        1. חלקו את הריזובוקס (rhizobox) לתאים של 5 ס"מ באמצעות לוחות פוליסטירן כדי למלא אותם באדמה (אותה תשתית וד...b כפי שנעשה בניסוי) בתכולות מים שונות (איור 8).
        2. חשבו את כמויות המים המתאימות לערבוב עם הקרקע ומלאו את התאים (אותו הליך כפי שמתואר בסעיף 1.3 עבור כל הריזובוקס).
        3. סרוקו את רחizobox הכיול באותן הגדרות שבהן נעשה שימוש עבור רחizobox-ים השתולים.
        4. בצע את השלבים הבאים באמצעות סקריפט.
          1. מזג את ארבעת חלקי הפסיעה מתיבת כיול המים לפסיעה אחת ונרמל אותה באמצעות סטנדרטים של כהה ולבן.
          2. בחר תיבות מלבניות בכל מדור בעל תכולת מים שונה ושמור אותן במערך מבני (structure array).
          3. קבע את המאפיין הספקטרלי המפריד בצורה הטובה ביותר בין מדורי תכולת המים. פעולה זו מבוצעת באמצעות אלגוריתם חיפוש למקסימום הגלובלי של הפרשי העוצמה בין ספקטרומים ממוצעים של תכולות מים סמוכות.
          4. חשב את ערך עוצמת הספקטרום הממוצע עבור מאפיין זה עבור כל תא של תכולת מים בריזובוקס (rhizobox) הכיול.
          5. התאם משוואת רגרסיה בין תכולת המים שנמדדה באופן ישיר לבין הכמותן הספקטרלית המתאימה.
          6. החיל את משוואת הרגרסיה על כל פיקסל בתמונת הריזובוקס (rhizobox) שלא סווג כשורש, וזאת עבור המאפיין הספקטרלי (ערוץ) שנקבע לעיל כזה הקשור בצורה הטובה ביותר לתכולת המים.

הגדרת ספקטרוגרף לניתוח אופטי; תאורה הלוגנית, ריזובוקס (rhizobox), יחידת בקרת כוח ותנועה.
איור 5: סורק שורשים היפר-ספקטרלי.
מרכיביו העיקריים של הסורק מסומנים. התמונה הקטנה מציגה את המצלמה במהלך הדמיה של ריזובוקס (rhizobox). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

תרשים ניתוח דימות היפר-ספקטרלי: מערך רכישה, סגמנטציה, מיפוי מים, ניתוח כימومتרי.
איור 6: שלבים בדימות היפר-ספקטרלי של שורשים.
דימוי היפר-ספקטרלי של שורשים מורכב משלושה שלבים עיקריים: (i) רכישת תמונה, (ii) סגמנטציה של התמונה ו-(iii) ניתוח של הנתונים הספקטרליים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

ניסוי לנביטת זרעים; מדרגי לחות על פוליסטירן ונייר נבטה.
איור 7: ריזובוקס (Rhizobox) לכיול מים.
הריזובוקס (rhizobox) מכיל תאים עם מצע בעל תכני מים שונים, המופרדים ביניהם על ידי לוחות פוליסטירן. נייר הנבטה בתאים היבשים מבטיח שחלקיקי קרקע לא יישטפו לתאים הסמוכים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

5. דוגמאות ליישום

הערה: מידע כמותי על השורשים מיושם בהקשר של פנוטיפיקה של צמחים (השוואה בין זנים) ועבור מחקר פיזיולוגי של צמחים. הנתונים הבאים עבור החלקים שמעל פני השטח מדווחים כדי להמחיש מקרים אלו.

  1. שטח עלה: מדוד את שטח העלה בשיטה לא הרסנית בשלבים נבחרים במהלך הניסוי, באמצעות אורך העלים ורוחבם כמד עקיף. לחלופין, ניתן להשתמש בתמונות של הדרגש (canopy)29.
    1. בסוף הניסוי, מדוד את אורך העלה ואת רוחבו יחד עם שטחם של עלים גזומים באמצעות מד שטח עלה. כייל את השיטה הלא הרסנית על ידי יישום משוואת רגרסיה על זוגות הנתונים.
  2. חומר יבש: בסוף הניסוי, מדוד את החומר היבש מעל פני הקרקע על ידי גזום הצמחים במספריים וייבושם במשך 24 שעות בטמפרטורה של 105 °C בתנור.
  3. מוליכות פתוחים (stomata conductance): מדוד את מוליכות הפתוחים באמצעות פורומטר לעלים. לפני המדידה, השאר את המכשיר למשך שעה אחת לפחות בתא האקלים כדי לאפשר לחיישנים להגיע לשיווי משקל עם תנאי הסביבה, וכייל את המכשיר בכל פעם ששינו את הגדרות הסביבה בתא האקלים. בצע מדידות לפחות משלושה עלים לכל צמח.

תוצאות

מוצגים תוצאות לדוגמה עבור סגמנטציה של שורשים המבוססת על הדמיית RGB ו-HS. עבור הדמיה ספקטרלית, מוצגת דוגמה למיפוי מים ברזולוציה גבוהה. לבסוף, מוצגות תוצאות המדגימות את ההקשר המדעי שבו מיושמים נתוני שורשים מבוססי תמונה.

מדידת שורשים מבוססת RGB

איור 8 מציג סדרת תמונות RGB של שורש מזן הסלק סוכר Ferrara לאורך זמן. התמונות חושפות מספר ארטיפקטים הנובעים מהארה לא אחידה של הריזובוקסים (rhizoboxes), עם אזורים בהירים יותר לאורך הצד השמאלי ובהירות שונה באזור החפיפה בין התמונות העליונות לתחתונות.

מחקר גדילת שורשים ב-RGB, סלק פולס 'Ferrara', ימים 20-35, ניתוח time-lapse, תרשים גדילה.
איור 8: סדרת זמן של צמיחת שורשים מדימות RGB.
התמונות מציגות את זן סוכריית השורש Ferrara בימים שונים לאחר זריעה (DAS). התמונות מראות מספר ארטיפקטים הנובעים מתאורה לא הומוגנית בצד שמאל של התמונה ובין התמונות העליונות לתחתונות. סרגי קנה מידה, 2 ס"מ. אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 9 מפרט את פילוח השורשים המבוס על סף צבע עבור הזן Ferrara ביום ה-35 לאחר הזריעה (DAS 35). כייחוס (איור 9A), נעשה שימוש בתמונה בינארית שבה כל השורשים עוקבו ידנית באמצעות לוח גרפי. הזמן שנדרש למעקב ידני של מערכת השורשים של סוכריית השורש, שהייתה בשלה, דחוסה ומפותחת במלואה, היה כארבע שעות. איור 9B מציג מבט מפורט על אזור נבחר בחלק העליון של התמונה שבו קיימים שורשים צדדיים ישנים. כאן, מספר צירי שורשים אינם מסווגים על ידי סף הצבע. בחלק התחתון (איור 9C), לעומת זאת, שבו שורשים צעירים ולבנים הם השולטים, הפילוח המבוס על צבע מסווג כראוי את כל צירי השורשים. מערכת השורשים הבינארית (איור 9D) מראה אזור שחור בצד שמאל הנובע מארטיפקט תאורה, אשר הוגדר כאזור החרגה לפני ביצוע הניתוח הכמותי. איור 9E מציג את היסטוגרמות הפיקסלים המתאימות של מאפיינים נבחרים (שורשים לעומת קרקע) עבור הערוץ האדום של תמונת ה-RGB של Ferrara ב-DAS 35. פיקסלי השורשים (בצבע כחול) מראים בבירור שלושה שיאים המתאימים לשורשים צדדיים צעירים ובהירים, שורשים צדדיים ישנים וכהים ושורש ראשי. החפיפה בין השורשים הצדדיים הישנים לבין רקע הקרקע חזקה מאוד, מה שמוביל לצירי שורשים לא מסווגים (cf. איור 9B).

תרשים פלגון שורשים המבוס על צבעי RGB עם ניתוח היסטוגרמה של סוגי שורשים והבחנה בין קרקע לשורשים.
איור 9: סגמנטציית שורשים באמצעות סף צבע.
(א) סגמנטציה ידנית של מערכת השורשים באמצעות לוח גרפי, (ב) אזור עם צירים של שורשים ישנים שסומנו באופן לקוי בחלק העליון ו- (ג) צירים צעירים שסומנו כראוי בחלק התחתון של התמונה, ו- (ד) תמונה בינארית שהתקבלה באמצעות סף מבוס צבע. (E) היסטוגרמות פיקסלים עבור מאפיינים נבחרים של תמונת ה-RGB. שורשים מיוצגים על ידי הפסים הכחולים, כאשר סוגי השורשים השונים מסומנים; קרקע מיוצגת על ידי הפסים האדומים. סריגי קנה מידה ב-A ו-D, 2 ס"מ; סריגי קנה מידה ב-B ו-C, 1 ס"מ. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.

אורך השורש הגלוי הכולל שנמדד עבור תמונת הייחוס שסומנה ידנית הוא 1534.1 cm, בעוד שסגמנטציה אוטומטית מבוססת צבע נותנת אורך שורש כולל של 1427.6 cm.

תמונות בגווני אפור מהארה ב-UV אינן מספקות יתרון במקרה המוצג כאן, והביצועים שלהן היו פחותים בהשוואה לסף צבע (אורך שורש: 1679.7 cm). לא ניתן היה לבצע סגמנטציה לשורשים ישנים, והיה רעש רב יותר בתמונה, ככל הנראה עקב עוצמת אור נמוכה יותר של נורות ה-UV. עם זאת, במקרה של שורשים צעירים בעלי אוטו-פלואורסצנציה גבוהה ותשתית רקע בהירה, הארה ב-UV עדיין יכולה להוות אפשרות, כפי שמוצג בתמונה שהתקבלה מניסוי אחר שבו נעשה שימוש בחול כתשתית רקע (איור 10).

מיקרוסקופיה פלואורסצנטית; מבנה השורש; שמאל: תמונה קונפוקלית בגווני כחול, ימין: תמונת שדה בהיר.
איור 10: הארה ב-UV להדמיות של שורשים על רקע בהיר.
דוגמה ממערכת שורשים של חיטה קשה (durum wheat) הגדלה בריזובוקס (rhizobox) מלא בחול קוורץ. הריזובוקס מצולם עם תאורה עבור (א) אור UV ו- (ב) תאורה פלורסצנטית (אור יום). סרגל קנה מידה, 2 ס"מ. אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה מוגדלת של איור זה.

מדידות שורשים מבוסות HSI

איור 1 מציג את הספקטרומים הממוצעים עבור שלושה אזורי עניין (ROI) של השורשים (שורש צד ישן וצעיר, שורש ראשי) ושני אזורי עניין של הקרקע (חלק עליון ותחתון של הריזובוקס).

גרף ניתוח ספקטרלי של שורשים, רפלקטנציה מנורמלת מול אורך גל, השוואות בין קרקע לשורשים.
איור 1: ספקטרא ממוצעים של שורש וקרקע.
ספקטרומים מאזורי עניין (ROIs) בשורש (שלושה סוגי שורשים) ובקרקע (חלקו העליון והתחתון של הריזובוקס). אזורי העניין נבחרים כדי לקבוע קריטריון סגמנטציה אופטימלי בין השורש לקרקע. אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

ניכר כי השורש הראשי והשורשים הצדדיים הצעירים נבדלים באופן משמעותי מהרקע בעוצמתן של רוב הפסים הספקטרליים. עבור השורשים הצדדיים הזקנים, הבדלי העוצמה נמוכים בהרבה. מאפיין שניתן להסיק באופן חזותי הוא השיפוע השונה של הספקטרום סביב אזור בליעת המים (1450 nm). כאן, שיפוע ספקטרי השורשים גבוה יותר בהשוואה לספקטרי הקרקע. יתרה מכך, ניתן לזהות שינוי בספקטרי השורש הראשי והשורשים הצדדיים הצעירים באזור שסביב 10 nm, שינוי שאינו מופיע בשורשים הצדדיים הזקנים.

איור 12A מציג את תוצאת אלגוריתם החיפוש המזהה יחס ספקטרלי עם הניגודיות החזקה ביותר בין הרקע למסך. היחס בין הספקטרה ב-1476 nm לזו ב-1076 nm מספק את ההפרדה הטובה ביותר בין השורשים לקרקע. ההיסטוגרמה הנובעת של פיקסלי רקע השורשים ופיקסלי רקע הקרקע מוצגת ב-איור 12B. למרות קיומה של חפיפה מסוימת, רוב הפיקסלים מופרדים בבירור מרקע הקרקע. התאמת עקומת גאוסיאן דו-שיאית להיסטוגרמה ושימוש במרחק בהטצ'ריה (Bhattacharyya distance) לכימות, הניבו ערך של 7.80. ערך הגבוה מ-3.0 מעיד על ניגודיות תמונה חזקה המאפשרת הפרדה מהימנה28.

מפת חום ספקטרלית והיסטוגרמה לניתוח עוצמת אורך גל; ניתוח נתוני פליטה אופטית.
איור 12: ההבדל במקדם השתקפות בין קדמת השורש לרקע הקרקע עבור יחסי פסים ספקטרליים שונים, והיסטוגרמת פיקסלים ביחס הספקטרלי ששימש לסגמנטציה.
(א) צבעים בהירים (צהוב) מעידים על ניגודיות גבוהה בין הרקע למרקע, וצבעים כהים (כחול) מעידים על ניגודיות נמוכה. 15 הפסים הראשונים הוסרו עקב רעש. הקווים האדומים מצביעים על יחס הפסים בעל הניגודיות הגבוהה ביותר. (ב) היסטוגרמת פיקסלים של שורשים (כחול) ואדמה (אדום) ביחס ספקטרלי של סגמנטציה. פסים כחולים מייצגים את השורש ופסים אדומים את האדמה. ערך העוצמה תואם ליחס בין פס ספקטרלי 160 לפס ספקטרלי 49. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.

התמונה הבינארית (איור 13) נוצרה על ידי החלת סף עוצמה גלובלי של היחס הספקטרלי שזוה בערך של 1.08, שחושב על סמך מרחק ההיסטוגרמה27. ניתוח אורך השורש של תמונה זו הניב אורך כולל של 157.3 cm, המייצג טעות של 1.5% בלבד בהשוואה לתמונת הייחוס שנמעקה ידנית.

דיאגרמה של מבנה רשת עצבית; עץ דנדריטים; תמונת מיקרוסקופיה; ויזואליזציה של קישוריות נוירונים.
איור 13: תמונה בינארית של מערכת השורשים של זן סלק סוכר Ferrara.
התמונה התקבלה על ידי החלת סף ספקטרלי גלובלי. סרגל קנה מידה (פינה שמאלית תחתונה), 2 ס"מ. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

אף על פי שפילוח שורשים השתפר באמצעות שימוש במידע ספקטרלי בהשוואה למידע מבוס צבע, המטרה העיקרית של הדמיה היפר-ספקטרלית (HS) היא ניתוח של תכונות תמונה כימومتריות. דבר זה מודגם באמצעות מיפוי תכולת המים בתמונה של rhizobox.

איור 14A מציג את מצעי הספקטרה הממוצעים של התאים בתוך הריזובוקס למعاיון (cf. איור 7) שמולאו באדמה בעלת תכני מים שונים. צורת הספקטרה דומה בין התאים, כלומר, במקרה זה יחס ספקטרלי אינו מספק בהכרח קריטריון סיווג יציב יותר. לפיכך, העוצמה בפס ספקטרלי בודד (1680 nm), שבו ההבדל הממוצע בין תכני מים סמוכים הוא מקסימלי, מזוהה כקריטריון ההפרדה הטוב ביותר. היסטוגרמות הפיקסלים הנובעות מאורך גל ספקטרלי זה מוצגות באיור 14B.

גרפים של אנליזה ספקטרלית; (A) ספקטראות בליעה, (B) התפלגות עוצמה עבור מצבים רטוב-יבש.
איור 14: מאפיינים ספקטרליים לכיול תכולת מים.
(א) ספקטרא ממוצעים של תשעה מדורי מים מתוך ריזובוקס כיול עם תכני מים שונים; (ב) היסטוגרמות פיקסלים עבור מדורי המים בערוץ 216, שבהם המרחק הממוצע בין מדורים סמוכים הוא מקסימלי. אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה מורחבת של איור זה.

הקשר בין עוצמת הפיקסל הממוצעת ב-1680 nm לבין תכולת המים שנמדדה מוצג ב-איור 15.

גרף לחות קרקע; התאמה אקספוננציאלית, ליניארית. תכולת מים לעומת רפלקטנציה; קיבולת שדה, נקודת דבלה.
איור 15: הקשר בין רפלקטנציה ספקטרלית לבין תכולת מים נפחית.
האיור מציג זוגות נתונים של תכולת מים נמדדת ומחזיר ספקטרלי, עם עקומות אמפיריות (לינאריות ואקספוננציאליות) המותאמות לנתוניםים למעט תכליות המים הגבוהות ביותר (משולשים אדומים). אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה מורחבת של איור זה.

הבחנה בין תכני מים גבוהים על בסיס עוצמה ספקטרלית הופכת לקשה. ניתן להתאים רגרסיה משמעותית (ליניארית או מעריכית) עם R2 גבוה לתכני מים עד לסביבות 0.30 cm3 cm-3. לא ניתן לחזות באופן מהימן תנאי קרקע רטובים יותר על פי ערך העוצמה. התנהגות דומה של קשר מעריכי בין רפלקטיביות לתכן מים, עם תגובה פוחת לתכני מים הגבוהים מ-0.30 cm3 cm-3, נמצאה גם במחקרים אחרים30.

תמונה של תיבת שורשים (rhizobox) עם מיפוי מדויק של תכולת המים מוצגת ב-איור 16. יש לציין ארבעה היבטים. ראשית, ניתן לראות אזור בעל תכולת מים נמוכה יותר בחלקים המעוקלים של תיבת השורשים. שנית, הדלדול החזק ביותר מרוכז בסביבת צירים בודדים של השורשים. שלישית, אזורי דלדול מופיעים גם במקומות שבהם לא נראים צירים של שורשים על פני השטח, מה שמעיד על אזורים שבהם שורשים חבויים בקרקע. רביעי, מיפוי מים ללא עיבוד תמונה נוסף גורם למראה מקוטע בשל הצטברות של אגרגטים בקרקע. דבר זה עשוי להעיד על התפלגות לא הומוגנית של תכולת המים בקנה מידה של אגרגגט, אך גם על השפעה של מורפולוגיית פני השטח על איכות התמונה. טכניקות של עיבוד תמונה כימومتרי הן אפשרות להתגבר על השפעות מורפולוגיות own כאלה בתמונות ספקטרליות31, אך הן לא הוטמעו עד כה בסקריפטים של Matlab המשמשים כאן.

דיאגרמה של מבנה נוירון; פירוט של ענפים דנדריטיים בניתוח רשת עצבית.
איור 16: מיפוי תכולת מים בריזובוקס (rhizobox).
הצבעים הכחולים הכהים מייצגים אזורים בעלי תכולת מים גבוהה, ואזורים בצבעים שבין ירוק לאדום מראים אזורים בעלי תכולת מים נמוכה. שורש הצמח מופיע כשכבה שחורה על גבי התמונה. סרגל קנה מידה (פינה שמאלית תחתונה), 2 ס"מ. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

דוגמאות ליישום

איור 17 מקשר בין מאפיינים כמותיים של השורש מניתוח תמונות לבין מדידות מעל פני הקרקע.

ניתוח נתוני צמיחת צמחים; גרפים של אורך שורש, יחס שטח פנים, חומר יבש, מוליכות פיונית.
איור 17: דוגמאות לתכשירי יישום טיפוסיים עבור נתוני שורשים.
(א) ו- (ב) הצג מידע על שורשים המשמש לאפיון צמחים מעל ומטה לפני הקרקע בהקשר של פנוטיפיקה. (א) מייצג צמיחת שורשים מזן הסוכנזיה Ferrara, (ב) משווה בין שישה זני סלק שגודלו בתיבות שורשים (rhizobox) באמצעות יחס שטח עלה לשורש (נתונים משכפול אחד). (ג) ו (ד) הן קשרים תפקודיים בין תכונות, כפי שנמצא במחקרים פיזיולוגיים של צמחים. (ג) מראה את השפעת היחס בין שטח העלים לשטח השורשים על ייצור חומר יבש ו- (ד) הקשר בין שטח פני השורש למוליכות הפיוניות. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.

איור 17A ו-17B רלוונטיים לפנוטיפיקה המתמקדת באפיון מקיף של הצמח מעל ומטה לקרקע. איור 17A מראה צמיחת שורשים של זן סלק סוכר מסוג Ferrara (cf. איור 8 לתמונות). התרחבות מערכת השורשים מעידה על יכולתו של זן לסקור את נפח הקרקע בפרק זמן נתון של תקופת הצמיחה. איור 17B מראה את היחס בין שטח הפנים של העלים לשטח הפנים של השורשים בשישה זני סלק סוכר, המספק מדד למאזן בין ההספקה (שורש) לביקוש (עלה) של הצמח.

איורים 17C ו-17D מביאים דוגמאות לקשרים פונקציונליים בעלי עניין במחקר פיזיולוגי. ב-איור 17C, יחס שטח הפנים של העלה לשורש קשור לחומר היבש שנוצר במהלך הניסוי, דבר המעיד על התפקיד הדומיננטי של שטח האסמיליציה כגורם מגביל להצטברות חומר יבש. חוסר המובהקות, למרות R2 גבוה יחסית, קשור למספר הנמוך של נתונים מזווגים (n=6) שנעשה בהם שימוש כאן. איור 17D חושף כי לזנים בעלי שטח פנים של שורשים גדול יותר (ספיגה משופרת) יש מוליכות פתוחים (stomata conductance) גבוהה יותר בממוצע במהלך הניסוי. נראה כי שטח השורשים הגדול יותר תומך בשאיבת מים, ובכך מאריך את משך פתיחת הפתוחים.

דיון

הפרוטוקולים לספק שתי גישות משלימות של קרקע גדל לדימות מערכת השורשים. שלב קריטי עבור תוצאות ניסויי אמינות הוא מילוי של rhizoboxes כי יש להבטיח שכבת המצע הומוגנית ואפילו על החלון הקדמי כדי לספק קשר שורש צמוד-קרקע-חלון התצפית ולהימנע הפערים האוויר. זו הסיבה העיקרית לשימוש יחסית בסדר אדמת sieved < 2 מ מ: אגרגטים גדולים יותר לגרום גבוה משטח מורפולוגיה-חלון התצפית עם חללים בין אגרגטים. מלבד סיכון גבוה יותר של שורשים עצה התייבשות, זה גם דורש טכניקות עיבוד תמונה מורכבת יותר עבור מים מיפוי31.

שינויים בפרוטוקול לכן להתמקד מילוי משופר ומהיר של rhizoboxes. כעת מילוי זמן הוא כ 30 דקות לארגז. יתר על כן השימוש rhizoboxes עם שני חלונות זכוכית עבור הדמיה של הצדדים והן שינויים כדי למטב את ההומוגניות תאורה לתמונות RGB טוב יותר נבדקים. הארכה נוספת של חומרה שתשקול גם שילוב של מישורי optodes32 , כמו גם קיבול הדמיה33 לתוך המערכת rhizobox. עם זאת זה מעבר פעילויות שדרוג.

תוכנה שינויים מתמקדים הרשמה תמונה אוטומטי נתיך העליון והתחתונים RBG תמונות34. עבור היפרספקטרליות הדמיה מתקדמות ללא השגחה הדמיה ניגש28 , כמו גם שיטות זיהוי המטרה תחת פיקוח יותר רגישים כגון SVMs35 נבדקים. ובכך מידע היפרספקטרלי העלול לאפשר להערכה מרובים קרקע, rhizosphere ושורש מאפיינים36. יתר על כן הוא נועד לפתח (חצי) automatized תוכנה לתמונות rhizobox שורש המבוסס על גירסה שונה של מערכת השורשים מנתח37 לכמת מורפולוגי (אורך, קוטר, משטח) כמו גם מאפיינים אדריכליים (מסעף תדירות, מסעף זוויות).

המגבלה העיקרית של פרוטוקול לעומת גישות הדמיה תלת-ממדית היא ההגבלה פני השורש גלוי והמאפיינים rhizosphere. עם זאת זה הוכח כי התכונות גלוי השורש הם אמינים proxy עבור כל מערכת השורשים21. הטכניקה rhizobox בקלות בשילוב עם דגימה הרסני מסורתי (שטיפה) בקצה של צמיחה דינמי הדמיה על מנת לאמת את הקשר של גלויות לעומת מערכת השורשים הכולל תכונות. כמו יחס זה עשוי להשתנות בין המינים21, דגימה הרסני מומלץ להבטיח היסק אמין של תכונות גלויים עבור כל סדרה phenotyping חדשה עם זן חיתוך שונות.

היתרון המפתח של פרוטוקול המוצג כאן הוא השילוב של תנאי גידול ריאלי (אדמה), תפוקה גבוהה יחסית פוטנציאליים עבור הדמיה RGB ו היסק על פונקציונליות שורש (למשל, ספיגת מים) באמצעות chemometric בסיס, rhizosphere נתוני הדמיה היפרספקטרליות חנותם נפתרה. ובכך השיטות מתגבר על הגבלות היסק תפוקה גבוהה שתיל ושורש שאינם אדמת הדמיה שיטות14, בעוד היא חלקית מאפשרת phenotyping עמוק תובנות תהליכים פונקציונליים עם ניסיוני פחות מורכבות ועם תפוקה גבוהה יותר לעומת שיטות מתקדמות 3D15.

בניסויים הקרובה בפרוטוקול ישמש כדי לחקור את השפעת מיקוריזה על פיתוח מערכת השורשים והפונקציונליות של קטניות כמו גם באשר phenotyping שורש מאפייני הכיסוי חיתוך מינים ביחס מבנה הקרקע, חנקן ופחמן רכיבה על אופניים.

גילויים

המחברים אין לחשוף.

תודות

המחברים להכיר למימון FWF קרן המדע האוסטרי באמצעות פרויקט מספר P 25190 B16 (שורשי ההתנגדות הבצורת). הקמת התשתית הדמיה היפרספקטרליות לחישה מרחוק נתמך כלכלית על ידי הפדרלי הממשלה של אוסטריה התחתונה (ארץ Niederösterreich) באמצעות הפרויקט K3-F-282/001-2012. מימון נוסף עבור הניסוי סלק סוכר נתקבל AGRANA מחקר & GmbH מרכז חדשנות (ARIC). המחברים מודים קרייג ג'קסון על תמיכה טכנית במהלך הניסוי ותיקון האנגלית של כתב היד. אנו גם להכיר Freudhofmaier מרקוס שתרמו הממסד הגדרת הדמיה RGB ו יוזף Schodl לבנייה של הרכבה rhizobox.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
RhizoboxTechnisches Bü ro fü r Bodenkulturבונה
ניסיוני מנורות LED ATUM HORTI 600KlutronicAHI10600F
צינור אור פלורסנט HiLite T5 יוםJuwel אקווריום86324
צינור אור UV Eurolite 45 ס"מ דק 15 WConrad593384 - 62
Canon EOS 6DCanon Austria GmbH8035B024
Adobe Photoshop CS5 גרסה מורחבת 12.0 x 32אדובי סיסטמס תוכנה אירלנד בע"מ
WinRhizo Pro נגד 2013Regent Instruments Inc.
Xeva-1.7-320 מצלמת SWIRXenicsXEN-000105
ספקטרוגרף ספקטור N25Eדגימה
סורק הדמיה היפרספקטרליCarinthian Tech Research AGבונה ניסיוניתכנון והרכבה של סורק הדמיה היפרספקטרלי ותוכנה
Matlab R2106aMathworksכולל ארגזי כלים לעיבוד תמונה, עיבוד אותות וסטטיסטיקה ולמידת מכונה
AP4 PoromoeterDelta-T-Devices
LI-3100C מד שטחLI-COR
BASF יריעות פוליסטירן סטיראדורObi Baumarkt9706318ניתן להשתמש בסוגים שונים של יריעות פוליסטירן או חומר אחר המפריד בין אדמה לחה בצורה שונה

מקורות

  1. Kutschera, L. Wurzelatlas mitteleuropäischer Ackerunkräuter und Kulturpflanzen. , DLG-Verlags-GmbH, Frankfurt am Main. (1960).
  2. Kenrick, P., Strullu-Derrien, C. The origin and early evolution of roots. Plant Physiol. 166, 570-580 (2014).
  3. Franklin, J., Serra-Diaz, J. M., Syphard, A. D., Regan, H. M. Global change and terrestrial plant community dynamics. PNAS. 113, 3725-3734 (2016).
  4. MacDonald, G. K., Bennett, E. M., Potter, P. A., Ramankutty, N. Agronomic phosphorus imbalances across the world's croplands. PNAS. 108, 3086-3091 (2011).
  5. Vörösmarty, C. J., Green, P., Salisbury, J., Lammers, R. B. Global water resources: vulnerability from climate change and population growth. Science. 289, 284(2000).
  6. Lobell, D. B., Cassman, K. G., Field, C. B. Crop yield gaps: their importance, magnitudes, and causes. Annu. Rev. Environ. Resour. 34, 179-204 (2009).
  7. Angus, J. F., Van Herwaarden, A. F. Increasing water use and water use efficiency in dryland wheat. Agron. J. 93, 290-298 (2001).
  8. Lassaletta, L., Billen, G., Grizzetti, B., Anglade, J., Garnier, J. 50 year trends in nitrogen use efficiency of world cropping systems: the relationship between yield and nitrogen input to cropland. Environ. Res. Lett. 9 (10), 105011(2014).
  9. Lynch, J. P. Roots of the second green revolution. Aust. J Bot. 55, 493-512 (2007).
  10. Comas, L. H., Becker, S. R., Von Mark, V. C., Byrne, P. F., Dierig, D. A. Root traits contributing to plant productivity under drought. Front. Plant Sci. 4, 442(2013).
  11. Metcalfe, D. B., et al. A method for extracting plant roots from soil which facilitates rapid sample processing without compromising measurement accuracy. New Phytol. 174, 697-703 (2007).
  12. Kutschera, L., Lichtenegger, E., Sobotik, M. Wurzelatlas der Kulturpflanzen gemäßigter Gebiete mit Arten des Feldgemüsebaues. , DLG-Verlag, Frankfurt am Main. (2009).
  13. Gioia, T., et al. GrowScreen-PaGe, a non-invasive, high-throughput phenotyping system based on germination paper to quantify crop phenotypic diversity and plasticity of root traits under varying nutrient supply. Funct. Plant Biol. 44, 76-93 (2017).
  14. Watt, M., et al. A rapid, controlled-environment seedling root screen for wheat correlates well with rooting depths at vegetative, but not reproductive, stages at two field sites. Ann. Bot. 112, 447-455 (2013).
  15. Fiorani, F., Schurr, U. Future scenarios for plant phenotyping. Annu. Rev Plant Biol. 64, 267-291 (2013).
  16. Metzner, R., et al. Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification. Plant Methods. 11, 1(2015).
  17. Choat, B., Badel, E., Burlett, R., Delzon, S., Cochard, H., Jansen, S. Non-invasive measurement of vulnerability to drought induced embolism by X-ray microtomography. Plant Physiol. 170, 273-282 (2015).
  18. Metzner, R., et al. Direct comparison of MRI and X-ray CT technologies for 3D imaging of root systems in soil: potential and challenges for root trait quantification. Plant Methods. 11, 1(2015).
  19. Le Marié, C., Kirchgessner, N., Marschall, D., Walter, A., Hund, A. Rhizoslides: paper-based growth system for non-destructive, high throughput phenotyping of root development by means of image analysis. Plant Methods. 10, 1(2014).
  20. Bengough, A. G., et al. Gel observation chamber for rapid screening of root traits in cereal seedlings. Plant Soil. 262, 63-70 (2004).
  21. Nagel, K. A., et al. GROWSCREEN-Rhizo is a novel phenotyping robot enabling simultaneous measurements of root and shoot growth for plants grown in soil-filled rhizotrons. Funct. Plant Biol. 39, 891-904 (2012).
  22. Price, A. H., et al. Upland rice grown in soil-filled chambers and exposed to contrasting water-deficit regimes: I. Root distribution, water use and plant water status. Field Crops Res. 76, 11-24 (2002).
  23. Vadez, V. Root hydraulics: the forgotten side of roots in drought adaptation. Field Crops Res. 165, 15-24 (2014).
  24. Dane, J. H., Hopmans, J. W. Pressure plate extractor. Methods of soil analysis. Part 4. Physical methods. Dane, J. H., Topp, G. C. , SSSA Inc. Madison, Wisconsin, USA. 688-690 (2002).
  25. Wösten, J. H. M., Pachepsky, Y. A., Rawls, W. J. Pedotransfer functions: bridging the gap between available basic soil data and missing soil hydraulic characteristics. J. Hydrol. 251, 123-150 (2001).
  26. Passioura, J. B. The perils of pot experiments. Funct. Plant Biol. 33, 1075-1079 (2006).
  27. Dorrepaal, R., Malegori, C., Gowen, A. Tutorial: Time series hyperspectral image analysis. J. Near Infrared Spec. 24, 89-107 (2016).
  28. Kim, D. M., et al. Highly sensitive image-derived indices of water-stressed plants using hyperspectral imaging in SWIR and histogram analysis. Scie rep. 5, (2015).
  29. Humplík, J. F., Lazár, D., Husičková, A., Spíchal, L. Automated phenotyping of plant shoots using imaging methods for analysis of plant stress responses-a review. Plant Methods. 11, 29(2015).
  30. Lobell, D. B., Asner, G. P. Moisture effects on soil reflectance. Soil Sci. Soc. Am. J. 66, 722-727 (2002).
  31. Esquerre, C., Gowen, A. A., Burger, J., Downey, G., O'Donnell, C. P. Suppressing sample morphology effects in near infrared spectral imaging using chemometric data pre-treatments. Chemometr. Intell. Lab. 117, 129-137 (2012).
  32. Williams, P. N., et al. Localized flux maxima of arsenic, lead, and iron around root apices in flooded lowland rice. Environ Sci. Technol. 48, 8498-8506 (2014).
  33. Cseresnyés, I., Takács, T., Végh, K. R., Anton, A., Rajkai, K. Electrical impedance and capacitance method: a new approach for detection of functional aspects of arbuscular mycorrhizal colonization in maize. Eur. J Soil Biol. 54, 25-31 (2013).
  34. Brown, M., Lowe, D. G. Automatic panoramic image stitching using invariant features. Int. J. Comput. Vision. 74, 59-73 (2007).
  35. Jiang, Y., Li, C., Takeda, F. Nondestructive detection and quantification of blueberry bruising using near-infrared (NIR) hyperspectral reflectance imaging. Scientific Reports. 6, 35679(2016).
  36. Chang, C. -W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., Hurburgh, C. R. Near-infrared reflectance spectroscopy-principal components regression analyses of soil properties. Soil Sci. Soc. Am. J. 65, 480-490 (2001).
  37. Leitner, D., Felderer, B., Vontobel, P., Schnepf, A. Recovering root system traits using image analysis exemplified by two-dimensional neutron radiography images of lupine. Plant Physiol. 164 (1), 24-35 (2014).

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

RGB
RGB והדמיה ספקטרלי שורש הצמח Phenotyping ומחקר פיזיולוגיים: הגדרת הניסוי והדמיה פרוטוקולים
צור קשר
המלצה לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

2026 © זכויות יוצרים MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.